人工智能 (AI) 与机器学习 (ML)的差异？

所有大公司都使用人工智能和机器学习创新来构建智能机器和应用程序。今天，人工智能和机器学习是目前商业领域最流行的尖端技术。而且，尽管这些术语在全世界的商务对话中占据主导地位，但许多人还是难以区分它们。

人工智能和机器学习相互关联，密切相关。由于这种密切关系，我们将研究它们之间的相互联系，以了解这两种技术的不同之处。机器学习被认为是人工智能的一个子集，并且在一些方面有所不同。

什么是人工智能？
人工智能是一种计算机系统，可以执行通常由人类完成的任务。术语“AI”也可以指代技术本身，也可以指代任何机器学习算法或技术。

与 Java 和 Python 等传统编程语言不同，它们要求您在算法运行之前对其进行显式编码（然后在运行后对其进行监控），而机器学习允许您训练模型而无需编写任何代码！

这使您在设计模型时更加灵活，因为有许多不同的方法可以构建对现实的准确表示——包括来自社交媒体平台或医疗记录等不同来源的数据集；以多种格式输出结果，例如文本文件或图像/视频（用于可视化）；根据内容检测这些输出中的模式，而不是仅仅在每个输出中寻找特定值。

人工智能是如何工作的？
AI 的工作原理是将大量信息与快速、重复的处理和敏锐的算法相结合，使软件能够从记录中的模式或功能中自动学习。

人工智能是一门广泛的观察学科，包括许多理论、技术和技术，以及随后的主要子领域：系统学习自动化分析模型构建。

它采用来自人脑、记录、运筹学和物理学的策略来揭示数据中隐藏的洞察力，而无需专门针对在哪里查看或做什么进行编程。

深度学习使用具有多层处理设备的大型神经网络来研究大量数据中的复杂模式，利用计算机技术、电力和不断进步的训练技术的进步。

自然语言处理 (NLP) 是计算机分析、理解和生成人类语言以及语音的能力。

图形处理小工具是 AI 的关键，因为它们提供重复处理所需的大量计算能量。企业可以通过聘请专门的 PHP 开发人员来创建应用程序（例如房地产或 CMS 应用程序）来包含这种尖端技术。

人工智能的应用：
人工智能可用于许多不同的行业，包括医疗保健、零售、金融和制造。

AI 用于自动执行常规和重复的任务。

人工智能可用于根据从过去的经验或对现实世界情况的观察中收集的数据做出决策。这使它能够从错误中吸取教训，并随着时间的推移变得更加准确，因为它对周围的世界越来越熟悉。

它还能够通过自学算法自行学习，使机器无需明确编程即可学习。

什么是机器学习？
艾伦·图灵于 1950 年提出图灵测试，成为判断机器“智能”或“非智能”的标准测试。能够让真人相信它也是人的机器被认为是智能的。不久之后，达特茅斯学院的一个暑期研究项目成为 AI 的官方发源地。

从这一点开始，“智能”机器学习算法和计算机程序开始出现。它们能够执行各种任务，从安排人们的旅行到与人类下棋。

机器学习可以被认为是人工智能 (AI) 的一个子领域。在机器学习中，计算机无需直接编程即可自动从数据中学习。该过程涉及向计算机提供大量信息，然后让它自行分析这些数据。这可以用于许多目的，例如根据过去的事件预测未来事件，或在大型数据集中寻找模式。

机器学习是如何工作的？
机器学习技术大致分为四类：

1.监督学习
当机器有样本数据时，可以使用监督学习。标签和标记可用于检查模型的正确性。监督学习技术使用过去的经验和标记的示例来预测未来事件。它在整个学习过程中使用算法预测错误并纠正错误。

2.无监督学习
无监督学习涉及仅使用少量输入样本或标签训练机器，而不知道输出。由于训练数据未分类或标记，因此与监督学习相比，机器可能并不总是产生正确的结果。

尽管无监督学习在商业中不太常见，但它有助于数据探索，并可以从数据集中得出推论来描述未标记数据中的隐藏结构。

3.强化学习
强化学习是一种基于反馈的机器学习技术。在这种类型的学习中，智能体必须探索他们的环境，执行动作，并根据他们的动作接收奖励作为反馈。

他们对每一个好的行为都会得到一个积极的奖励，对每一个坏的行为都会得到一个负面的奖励。强化学习代理的目标是最大化正回报。因为没有标注数据，agent只能通过经验学习。

4.半监督学习
半监督学习是一种弥合监督学习和无监督学习之间差距的技术。它对标签很少的数据集以及未标记的数据进行操作。但是，它通常包含未标记的数据。结果，它降低了机器学习模型的成本，因为标签很昂贵，但出于企业目的，它可能只有很少的标签。

机器学习的应用：
机器学习可用于广泛的应用。这里有些例子：

1.卫生保健：
机器学习可帮助医生诊断疾病并预测患者的预后。它还允许他们通过寻找新药或确定哪些患者的反应比其他患者更好来改进治疗。

2. 金融：
金融领域使用机器学习来帮助投资者做出更明智的投资决策，无论他们是选择股票或债券，还是在线购买保险单。

3. 教育：
机器学习可用于帮助教师提供更有效的指导，并通过使用目前正在开发的大数据分析工具来提高世界各地课堂上学生的学习质量。

例如，它可以用来给学生打分，而不是像 OMR 这样的常规方法。

4. 安全：
机器学习在网络安全方面有很多应用，包括检测网络威胁、改进可用的防病毒软件、打击网络犯罪等。

AI和机器学习有何相似之处？
人工智能和机器学习很相似，因为它们都属于更广泛的计算机科学领域，涵盖了广泛的学科。计算机科学家使用 AI 来解决问题、自动执行任务并预测未来事件。他们还使用 ML 来帮助他们设计可以从经验或其他数据源（如人工输入）中学习的算法。

多年来，AI 和 ML 一直被用作不同应用程序的一部分，例如自动驾驶系统和客户服务聊天机器人；然而，关于这些技术究竟是如何工作的，我们还有很多不知道的地方！

AI 和 ML 之间的主要区别是什么？
人工智能是一种机器学习，可用于制造以我们认为智能的方式运行的机器。机器学习算法基于统计模型，但它们不一定仅限于统计数据——它们可以应用于您希望它们解决的任何问题。

ML 是一种人工智能，它使用数据和算法（即规则）对股票价格或天气模式等事物做出预测或决策。ML 处理大量信息，因此比 AI 更通用；这意味着与 AI 相比，使用 ML 时涉及的不确定性更少。

它也往往比其他形式的人工智能涉及更多的数学，因为它需要计算机的抽象思维能力，而不是像今天大多数程序所使用的那样仅仅依赖简单的规则！

结论
很明显，人工智能和机器学习是两个不同的东西，但它们到底是什么以及它们有何不同有点让人困惑。AI是人工智能领域，旨在创造具有智能行为能力的机器。机器学习是人工智能的一个子集，专注于无需明确编程指令即可从数据中学习的算法。

也就是说，关于人工智能和机器学习仍有许多未解之谜——尤其是当涉及到它们的异同时。但有一件事是肯定的：这些技术将继续发展，这意味着您需要掌握它们。

常问问题
1 . 什么是人工智能？
AI 或人工智能是一种计算机系统，可以执行通常由人类完成的任务。

2.什么是机器学习？
机器学习可以被认为是人工智能 (AI) 的一个子领域。在机器学习中，计算机无需直接编程即可自动从数据中学习。

3. 人工智能和机器学习的例子有哪些？
最重要的机器学习和人工智能示例之一是图像识别。它本质上是一种识别和检测数字图像中的特征或对象的方法。

此外，该技术还可以应用于其他类型的分析，例如模式识别、人脸检测、人脸识别、光学字符识别等。