深度學習(Deep Learning)為基於類神經網路(Neural Network)理論和學習資料表徵(Learning Data Representations)為基礎的機器學習 (Machine Learning)一分支。因AlphaGo大勝世界棋王,此役除了讓AlphaGo一戰成名,更提升了大眾對深度學習技術之能耐的信賴與關注。深度學習中如時間遞歸神經網絡(Recurrent Neural Network, RNN)、卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)...等,廣泛應用於AI Clerk的技術研發中。
AI Clerk透過雲端運算(Cloud Computing)加速運算,並以Software as a Service方式得供各智慧服務的結果。
在具大量(Volume)、快速(Velocity)、多樣性(Variety)、多變性(Variability)與真實性(Veracity) 的巨量資料中,AI Clerk嘗試利用機器學習、資料探勘或自然語言 處理等方法,分析出額外的資訊以及資訊間的關聯,企圖建立各式輔助決策支援系統,創造商業價值。
自然語言處理屬人工智慧和語言學領域的分支研究領域,目的在於讓電腦瞭解人類的語言。自然語言處理和語言學領域的計算語言學(Computational Linguistics)有相當多重疊處。 自然語言處理的典型任務,如: