人工智能和机器学习之间的区别人工智能和机器学习|机器学习

本文概要

人工智能
机器学习
人工智能（AI）和机器学习之间（ML）的主要差异

人工智能和机器学习是计算机科学中相互关联的部分。这两种技术是目前最流行的用于创建智能系统的技术。
虽然这是两种相关的技术，有时人们将它们作为彼此的同义词，但在不同的情况下，它们仍然是两个不同的术语。
在广泛的层面上，我们可以区分两个AI和ML为：

AI是一个更大的概念，创造智能机器，可以模仿人的思维能力和行为，反之，机器学习是一个应用程序或AI的一个子集，可以让机器从数据学习而不被明确地编程。

文章图片
下面是人工智能和机器学习的概述以及AI和机器学习之间的一些主要区别。
人工智能人工智能是计算机科学的一个领域，它使计算机系统能够模仿人类的智能。它由“人工”和“智能”两个词组成，“智能”的意思是“人类创造的思维能力”。因此我们可以把它定义为

人工智能是一种技术，我们可以使用它来创建能够模拟人类智能的智能系统。

人工智能系统不需要预先编程，而是使用可以与自己的智能协同工作的算法。它涉及机器学习算法，如强化学习算法和深度学习神经网络。人工智能被广泛应用于Siri、谷歌，比如AlphaGo, AI等等。
根据能力，人工智能可以分为三种类型：

弱人工智能
一般AI
强AI

目前，我们正在与弱人工智能和一般人工智能。人工智能的未来是强大的人工智能，据说它将比人类更聪明。
机器学习机器学习就是从数据中提取知识。它可以被定义为

机器学习是人工智能的一个分支，它使机器无需显式编程就能从过去的数据或经验中学习。

机器学习使计算机系统能够利用历史数据进行预测或做出某些决定，而无需显式编程。机器学习使用大量的结构化和半结构化数据，因此机器学习模型可以生成准确的结果或基于这些数据进行预测。
机器学习是靠算法来学习的，使用历史数据。它只适用于特定的领域，例如，如果我们创建一个机器学习模型来检测狗的图片，它只会给出狗的图像的结果，但如果我们提供一个新的数据，如猫的图像，那么它将变得无响应。机器学习被广泛应用于在线推荐系统、谷歌搜索算法、垃圾邮件过滤器、Facebook自动朋友标签建议等领域。
【人工智能和机器学习之间的区别】它可分为三种类型：

监督学习
强化学习
无监督学习

人工智能（AI）和机器学习之间（ML）的主要差异

人工智能	机器学习
人工智能是一种能够让机器模仿人类行为的技术。	机器学习是人工智能的一个子集，它允许机器自动学习过去的数据，而无需显式编程。
人工智能的目标是制造一个像人类一样的智能计算机系统来解决复杂的问题。	ML的目标是让机器能够从数据中学习，从而提供准确的输出。
在人工智能中，我们让智能系统像人类一样执行任何任务。	在ML，我们教数据机器执行特定的任务，并提供准确的结果。
机器学习和深度学习是人工智能的两个主要分支。	深度学习是机器学习的一个主要分支。
AI有着非常广泛的范围。	机器学习的范围有限。
人工智能正在努力创造一个能够执行各种复杂任务的智能系统。	机器学习的目的是创造出能完成特定任务的机器。
人工智能系统关注的是成功机会的最大化。	机器学习主要关注准确性和模式。
AI的主要应用是Siri的使用catboats客户的支持，专家系统，在线玩游戏，智能人形机器人等。	机器学习的主要应用有在线推荐系统、谷歌搜索算法、Facebook自动加好友建议等。
根据能力，人工智能可以分为弱人工智能、一般人工智能和强人工智能三种类型。	机器学习也主要可以分为三种类型:监督学习、非监督学习和强化学习。
它包括学习、推理和自我纠正。	它包括学习和自我纠正时，介绍了新的数据。
人工智能完全处理结构化、半结构化和非结构化数据。	机器学习处理结构化和半结构化数据。