人工智能(AI)是模拟人类智能的计算机科学的一个广阔领域。人工智能包括许多分支或子领域，在残疾包容、早期癌症检测、天气预报、安全和监视等领域取得了重大进展。

人工智能在市场营销中的作用以及基于人工智能的能力在我们的日常生活中无处不在。想想:你最喜欢的流媒体服务或自动驾驶汽车的个性化推荐。

以下是对人工智能如何在商业中发挥作用至关重要的六个主要子领域。

机器学习机器学习(ML)是人工智能的一个分支，它使用统计方法对数据进行分类或预测模式。机器学习洞察力用于在影响增长的领域(如营销和业务运营)做出明智的决策。机器学习可以被监督、无监督和强化。监督学习需要训练数据，最常用于市场研究、预测建模和文本解析。

神经网络神经网络或人工神经网络(ann)是依赖训练数据进行学习的学习算法。它们是机器学习的一个子集，其结构模仿人类大脑如何消化信息并在不同数据点之间建立联系。神经网络在处理更多数据的同时不断学习，随着时间的推移提高其准确性。

深度学习深度学习是人工神经网络的一个子领域，指的是任何具有三个或更多神经元层的神经网络。深度学习算法比常规神经网络更强大，因为它们在优化和精炼结果的准确性方面具有增强的学习能力。它支持从智能助理(想想Siri和Alexa)到医疗保健、欺诈检测和面部识别技术等其他领域的多种人工智能应用。

自然语言处理当前位置自然语言处理(NLP)使计算机能够像人类一样理解语言。NLP模型理解上下文框架内的文本或音频数据，并破译文本中的同音异义词、语法、句子结构以及不规则性。这使企业使用人工智能处理客户体验数据，情感分析等。这也是像ChatGPT这样的对话式人工智能的动力。

计算机视觉计算机视觉允许系统从数字图像、图表、视频和其他视觉中获得有意义的信息。它使用深度学习和卷积神经网络(cnn)来处理数百万图像数据并创建模式。cnn被用于许多应用，如早期癌症检测、监视、太空探索和为电影制作视觉效果。

认知计算认知计算分析类似于人类思维过程的数据，帮助我们做出决策。它使用人工智能的几个分支，如ML、NLP、神经网络、情感分析和上下文知识来做到这一点。它被用于需求预测、优化客户旅程、设计web用户界面、物流和运输、网络安全、医疗保健、空中交通管制等。

尽管我们看到人工智能的不断进步，但还需要更多的研究来挖掘其全部潜力。随着它成为我们生活中不可或缺的一部分，负责人工智能考虑到隐私、安全、透明度、知识产权的公平性、可靠性和包容性是至关重要的。