接触过AI服务器的朋友应该都能发现，此类服务器的应用场景常常包括机器学习或是深度学习，那么这两种用途究竟是同一个东西还是有所区别呢？

事实上，大多数人对于人工智能、机器学习和深度学习这三个术语概念都很模糊。的确，他们之间有着大量的交集，也都是用AI服务器来支持工作的，但是它们并不是一个东西，从专业角度来说，人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习（DL）有着各自不同的定义。

首先，人工智能是一个大的概念，是一门学科的总称。它研究构建智能程序和机器的方法，这些程序和机器可以创造性地解决问题。

而机器学习是人工智能学科其中的一个领域，它为系统提供了从经验中自动学习和改进的能力，而无需显式编程。在机器学习中，有不同的算法可以帮助解决问题，其中有一种算法叫做深度神经学习，简称深度学习，它使用神经网络来分析具有类似于人类神经系统的结构的不同因素。

因此这三者其实是层层包含的关系，对于AI服务器功能的需求侧重点也有所不同。

机器学习“专注于教计算机如何在不需要针对特定任务进行编程的情况下学习”，背后的关键思想是，可以创建从数据中学习和预测的算法，它主要分为数据集、特征和算法三部分内容，深度学习便是算法这部分中的一类，其灵感来自于人脑的结构，通过复杂的多层神经网络，通过对输入数据进行非线性转换。在神经网络中，信息是通过连接通道从一个层转移到另一个层。它们被称为加权通道，因为它们中的每一个都有一个附加值。

所有的神经元都有一个独特的数字，叫做偏置。这个偏置被添加到到达神经元的输入加权总和中，然后对其应用一个激活函数。该函数的结果决定了神经元是否被激活。每个被激活的神经元都会将信息传递给下面几层。然后是第二层，直到最后一层，为程序产生输出。

   为了训练这种神经网络，数据科学家需要大量的训练数据。这是由于为了使解决方案准确，必须考虑大量的参数。而这一过程的基础在于算力，因此AI服务器的性能对于机器学习来说至关重要，坤前计算机作为专注于加速计算领域的服务器厂商之一，拥有高性能服务器协同自主研发的AI管理平台、大数据挖掘等软件产品，以先进的计算模块实现机器学习场景下的算力设备搭建，以高效的定制服务满足客户个性化的计算存储需求。