在这个关系网下，我们建立了完善的任务执行情况的调度管理，能完整记录构建器任务执行的具体情况。
深度学习（Deep Learning）比ML领先一步，这意味着它通过表示进行学习，但不需要对数据进行结构化以使其有意义。这是由于受人类神经结构启发的人工神经网络。
另一个特点是识别和理解手写的门牌号的能力，这可以帮助通勤者找到他们想要的房子。没有正式街道标志的地方也可以用它们的轮廓或手写的标签来识别。
。有太多的因素使人的脸与众不同。智能机器被教导识别面部坐标（x、y、w和h，它们在面部周围形成一个正方形作为感兴趣的区域）、地标（眼睛、鼻子等）和对齐（几何结构）。
机器被提供了大量高质量的语言数据，这些数据以机器可以理解的方式进行组织。
实际上，他们还可以通过汇编排名靠前的搜索并预测他们开始键入的查询来预测人们要问的问题。
诸如语音搜索和图像搜索之类的新功能也不断被编程到机器中。
Siri是一个较低层模型的示例，该模型只能在说话时做出响应，而不能给出复杂的答案。
表情符号已成为代表各种情感的最佳方式。AI技术也可以理解这种数字语言，因为它可以理解特定文本的含义并提示正确的表情符号作为预测文本的一部分。
人工智能算法超越了人类的能力，可以节省时间，从而使科学家们可以将精力投入到其他更重要的发现中。
