数据科学是一个提取、整合和分析数据的复杂过程，结合计算机科学、数学、统计学和相关领域的知识，帮助企业了解客户，了解行业竞争，并做出相关决策。

深度学习是机器学习的一种方式，通过建立网络、设定目标和学习。深度学习不是人工智能的万灵药，它只能为特定需求而设计。

近年来深度学习的突破来自卷积神经网络(cnn或ConvNets)的发展。它是深度神经网络领域发展的主力军，在图像识别方面甚至可以比人类更准确。

Tiny AI集成了低功耗、小体积NPU和MCU，可适应市场上各种主流3D传感器。并支持结构光、ToF、双目立体视觉等三种主流3D传感技术，满足语音、图像等识别需求。

机器学习(ML)是一种人工智能(AI)，它允许企业理解大量数据并学习一些东西。通过数学优化，可以帮助解释数据的正确性，提高机器学习的决策基础。

人工智能现在到底在做什么?人工智能、机器学习和深度学习分不清区别?别担心，我们会用简单易懂的方式分析这些差异。以下将为您解惑!

机器学习是人工智能的应用，模仿人类的学习方式。它是一项科学研究，利用数据、算法和统计模型，赋予计算机系统自动学习和从经验中改进的能力，使它们能够在没有明确编程的情况下执行特定任务。数据科学是一个广泛的领域，包括捕获和处理数据，分析数据，并从中获得见解。数据科学的一个领域是数据挖掘，它涉及到在数据集中发现有用的信息，并利用这些信息来发现隐藏的模式。在本文中，我们将介绍一些值得关注的机器学习和数据科学初创企业。

自从《哈佛商业评论》的一篇文章将“数据科学家”评为“21世纪最性感的工作”以来，人们对学习机器学习的兴趣急剧上升。但如果你刚刚开始学习机器学习，可能会有点难以突破。