在大数据时代，AI、数据科学和机器学习成为流行词，常被误当作可以互换的概念。它们彼此相关，但方法和目标范围各不相同。
以下哪一项陈述是错误的？
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通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
本章将定义机器学习，并阐明其与数据科学和人工智能的关系。随后，我们会解析重要的机器学习术语，最后介绍用于构建模型的机器学习工作流。
当前练习
既然您已经了解了机器学习的基础，我们来更深入一点。学完本章，您将了解机器学习的不同类型，以及如何评估并改进您的模型。
本章将从神经网络入手，逐步解析深度学习。接着，我们将深入两个常见用例：计算机视觉和自然语言处理。课程最后，我们将讨论机器学习的局限与风险。
