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人工智能属于科学的领域，该领域与设计机器可以自行学习而不会受到任何人的干扰的想法。由于ML，人类可以设计像人类一样思考的机器，并且可以从人类这样的经验中学习。我们今天看到的许多实践示例，例如解决各种优化并发症，对大量数字化数据进行分类并获得所需模式，根据自然语言处理和深度学习。更多的层和模型的存在更深，那么整体性能将更高。不同的深度学习算法是多层前ePtron神经网络，卷积神经网络，经常性神经网络，长期短期记忆，深玻尔兹曼机器（DBM），深信信念网络，可在顺序数据（信号和文本），复发性神经网络上起作用。现在，超级计算机已广泛用于编辑和分析给定患者的图像并使用图像，它通过使用卷积神经网络更改维度并分析用户给定的输入。此卷积神经网络通过使用不同的数据集并将图像压缩到计算机格式，从而可以通过人工智能处理数据并使用不同的层（例如
使用CNN和VGG-16
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