为了使人工智能这个大领域变得有形，现在区分了三种主要的人工智能方法：机器学习、深度学习和生成式人工智能，这三种方法相继发展并相互构建。下面更详细地描述了各个方法：
机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，涉及算法和模型的开发，这些算法和模型可以从数据中学习，而无需显式编程。机器学习是第一波人工智能浪潮背后的驱动力，该浪潮始于 20 世纪 80 年代，主要依赖统计方法。统计数据是机器学习背后的驱动力，因为它使得识别大量数据中的模式和关系并做出预测成为可能。
机器学习模型可解释性的好处
机器学习模型的优势之一是，在许多情况下它们是可解释的，这意味 柬埔寨 whatsapp 数据 着您可以了解它们如何得出特定决策或建议。这对于提高用户信任和接受度、确保问责制和透明度以及纠正可能的错误或偏见非常重要。可解释性对于具有较高道德或法律要求的应用领域尤其重要，例如医学、金融或公共管理。
机器学习当今的应用领域
机器学习现在被用于多个领域来解决或优化复杂问题。一些例子是
推荐系统可为产品、服务或内容提供个性化建议。
异常检测，可以检测数据中异常或可疑的模式或活动。
预测分析 - 允许根据历史数据预测未来事件或趋势。
深度学习——复杂的学习算法
深度学习（DL）是人工智能的另一个分支，涉及人工神经网络的开发，人工神经网络由多层互连的人工神经元组成。深度学习是 2010 年代以来第二波人工智能浪潮的驱动力，主要基于大量数据和强大计算资源的可用性。人工神经网络是人类思维过程的复制品，可用于建模和学习复杂的非线性函数。
可扩展的复杂性但失去了可解释性
深度学习的优势之一是可扩展的复杂性，即能够从数据中提取和表示日益复杂和抽象的特征。这在许多应用领域带来了更高的准确性和性能，特别是那些处理文本、图像或声音等非结构化数据的应用领域。然而，深度学习的缺点是失去了可解释性，因为很难从数学上理解人工神经网络如何做出特定的决策或建议。这可能导致缺乏信任、透明度和问责制，以及可能的错误或偏见。