高质量、多样化的数据是机器学习和深度学习的基本要求。这些因素共同构成了机器学习和深度学习人工智能技术的核心基石，为实现智能化的决策、预测和推断提供了基础。
机器学习与深度学习人工智能技术的核心基石可以总结为以下几点：
1. 数据：机器学习和深度学习的关键是数据。这些技术需要大量的数据作为输入，以便训练模型并进行预测和推断。高质量、多样化的数据是机器学习和深度学习的基本要求。
2. 算法：机器学习和深度学习涉及到多种算法和模型，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。这些算法和模型通过对数据进行训练，可以从中学习到数据背后的模式和规律。
3. 特征提取与表示：在机器学习和深度学习中，合适的特征提取和表示对于模型的性能至关重要。这些技术通过对原始数据进行特征提取和转换，将数据转化为适合算法和模型处理的形式。
4. 训练和优化：机器学习和深度学习的核心任务是通过对数据进行训练和优化，使得模型能够对未知数据进行预测和推断。训练模型的过程通常涉及到定义损失函数、选择优化算法、设置超参数等。
5. 计算力和硬件：机器学习和深度学习通常需要大量的计算能力和存储资源。训练深度神经网络等复杂模型需要高性能的计算硬件，如图形处理器（GPU）和专用的深度学习芯片。
这些因素共同构成了机器学习和深度学习人工智能技术的核心基石，为实现智能化的决策、预测和推断提供了基础。