在当今的技术领域，数据科学、机器学习与人工智能（AI）的概念紧密相连，以至于很难将它们完全区分开来。这种模糊的界限导致了对这些领域定义的广泛讨论和争议。为了更好地理解这些概念之间的关系，可以借助图形化的方式来展示它们之间的联系。
数据科学与机器学习之间存在大量的重叠。在机器学习领域内，神经网络（NN）是一种特定的方法。而人工智能则更多地指代这一广泛的范畴，而不是一个明确定义的类别，它主要与神经网络和机器学习相重叠。
要进入数据领域并非易事，它需要正确的课程学习、正确的人指导，以及在与行业相关的数据集上进行实践。“认证AI & ML黑带加速计划”提供了一个集中的平台，涵盖了所有这些内容。
关于人工智能有很多说法，但没有一个被普遍认为是最终定义。以下是一些例子：
人工智能的应用实例包括照片分类、翻译和游戏等。
通用AI：更像是一个拥有思维能力并能独立做决策的机器。
专用AI：由人类预编程的算法，更像是人类行为的模拟。
AI和数据科学的概念虽然不同，但它们并不是相互比较的关系。解释它们各自是什么，可以帮助理解它们之间的差异。
人工智能：从数据中学习的算法。
数据科学：处理复杂数据的技能和技术。
两者之间存在巨大的重叠，它们并不互斥。
在过去，机器仅仅是执行特定任务的设备，比如冲压金属或在一定程度上帮助洗衣服。机器被定义为使用机械力来执行特定任务的设备。
但现在，对机器的看法发生了巨大变化。它们被要求做的不仅仅是给定的机械功能。它们应该更智能，了解，并根据传感器调整其功能以满足不同的需求。
机器可以轻松学会执行的一些有用任务包括电子邮件分类（垃圾邮件/非垃圾邮件）和图像识别（人脸/非人脸）。
机器学习是算法从数据中学习并以此改善未来功能的能力。机器如何学习？它们通过在大量数据中寻找模式来学习，一旦找到模式，它们就调整程序以反映它们发现的“真相”。向机器暴露的数据越多，它就越智能。
机器学习的一个优点是它只需要很少的人类干预。不需要指定所有的标准或创建一个巨大的流程图（如果这样-那么）语句。那将被称为专家系统。这是一个旧的系统，已被发现具有有限的实用性。
教授机器的方法是训练它。如何训练它：向算法展示数百万的标记示例。算法找到自己的独特特征。算法基于这些特征进行分类，这些特征可能与人类不相关或不可见。
没有机器学习，数据科学肯定可以完成。任何传统的分类任务，如逻辑回归、决策树。除了预测模型、情感分析。那通常不是机器学习。
没有数据科学的机器学习并不是很有用。它可以在没有广泛的领域专业知识的情况下完成。最好将机器学习视为数据科学的一个子学科。
负责几乎所有这些机器学习领域惊人发展的机器学习算法之一是神经网络或人工神经网络。
它是一种受生物神经系统（如大脑）处理信息方式启发的信息处理模型。它们松散地模仿哺乳动物大脑皮层的神经元结构，但规模要小得多。
圆圈代表神经元，线条代表连接，就像生物大脑中神经元之间的连接。
这一理论已经存在多年。然而，计算能力最近才赶上理论提出的要求。
另外，多亏了社交媒体，标记数据的可用性最近也跟上了。
现在，利用理论、计算能力和原始数据的结合，可以进行类似于人脑中的计算。
这个想法是将非常基础的信息输入到ANN的节点中，并通过连接到许多其他节点，可以产生非常高级别的认知决策和分类。
输入层：原始数据从这里进入。然后，它开始组合输入的信息并将其传递给一个或多个隐藏层。
隐藏层：在这里执行输入的非线性转换。
输出层：得到最终的分类或关于正在发生的事情的决策。