标题分析器和关键字排名工具使用机器学习来识别什么是热门，什么不是热门。
深度学习是可以（几乎）独立学习的机器学习。
但功能比传统机器学习模型更多。深度学习模型可以处理大量非结构化数据，并能得出多个大型数据集之间的联系。这种无需依靠人类先标记和分类就能处理非结构化数据的能力在速度和效率方面具有显著优势，也是使生成式人工智能成为可能的能力之一。
深度（机器）学习 AI 系统可以分析您企业客户服务电话的记录，以识别可能指向您的产品或客户支持交付存在问题的重复词语。
使用深度学习的对话分析工具可以通过解析跨多个渠道的传入客户服务请求和查询来帮助您发现常见问题。
一些对话分析工具使用深度学习来评估音频输入。这些工具可以为企业提供有关其销售宣传或客户支持的有效性的见解。那个客户到底有多生气？
小型人工智能训练模型用于开发有限用 土耳其 whatsapp 途的人工智能工具，但无法支持通用人工智能应用程序。
并非每个学习系统都是基础系统（稍后我将解释原因）。
与用于处理多项任务的通用系统相比，狭窄或特定任务的人工智能系统可以使用更小的数据集进行训练。
你可以想象，较小的数据集更易于管理，但从中获得的洞察力却更有限。
例如，你只能从退回报告中了解到有限的信息。更大的数据集允许更多的查询并产生更广泛的输出。但当然，输入越多，错误输入（垃圾输入）的风险就越大。
使用有限的数据集使企业能够控制其投入，并集中资源获取与其组织目标最相关的见解。
训练通用人工智能系统需要大量数据。
基础模型用于创建具有广泛应用的系统。这些模型由大量数据组成，这些数据通常未标记或非结构化，算法可以从中学习。
基础模型对输入的需求是如此之大，如果不从整个互联网中提取数据，几乎不可能获得它。