机器学习 和人工智能的区别

人工智能 和 机器学习 在与自动化有关的任何事物中起着重要作用。人工智能和机器学习是用于在不同的工程和科学领域创建智能系统的最先进和流行的技术。

虽然人工智能和机器学习有关联但它们彼此之间有很大的区别。人工智能是一个更广泛的概念，用于构建模拟人类思维能力和行为的智能机器，而机器学习是人工智能的一种应用，它允许机器从数据中学习而无需明确编程。

阅读此教程以了解更多关于人工智能和机器学习以及这两种技术之间的区别。

什么是人工智能

人工智能 （AI）是一门科学的分支，广泛涉及到让人造物品像人脑一样思考、学习、决策和工作来解决问题的思想。

• 人工智能主要涉及计算机编程以侦测新数据中的模式，根据用户的输入进行决策，并根据用户的输入产生输出。

• 在人工智能中，并非所有规则都是明确定义的，而是期望机器通过经验学习这些规则，使用奖惩机制。

• 如今，人工智能被用于设计自动驾驶汽车、船只、物体和人脸识别系统等等。

人工智能就像一个篮子，其中包含几个分支，重要的分支有机器学习（ML）、机器人技术、专家系统、模糊逻辑、神经网络、计算机视觉和自然语言处理（NLP）。

虽然我们在下一节中重点介绍机器学习的功能，但在此提供对其他重要人工智能分支的简要概述：

• 机器人技术 - 机器人主要设计用于执行重复和繁琐的任务。机器人技术是人工智能的重要分支，涉及设计、开发和控制机器人的应用。

• 计算机视觉 - 这是人工智能的一个令人兴奋的领域，它帮助计算机、机器人和其他数字设备进行数字图像和视频的处理与理解，并提取重要信息。通过利用人工智能的能力，计算机视觉开发了可以从数字图像中提取、分析和理解有用信息的算法。

• 专家系统 - 专家系统是专门设计用于在特定领域解决复杂问题的应用程序，具有类似人类智慧、精确性和专业知识。就像人类专家一样，专家系统擅长于其训练所在的特定领域。

• 模糊逻辑 - 我们知道计算机接受精确数字输入，如True（是）或False（否），但模糊逻辑是一种帮助机器在做决策之前像人类一样进行推理的方法。通过模糊逻辑，机器可以分析在是或否之间的所有中间可能性，例如“可能是”，“可能不是”等等。

• 神经网络 - 受到人脑的自然神经网络的启发，人工神经网络可以看作是一组高度相互连接的处理单元（节点），通过其对外部输入的动态状态响应来处理信息。神经网络利用训练数据来提高其效率和准确性。

• 自然语言处理（NLP） - NLP是人工智能的一个领域，使智能系统能够使用自然语言（如英语）与人类进行交流。借助NLP的能力，人们可以轻松地与机器人互动，并用平常的英语指示它执行任务。NLP也可以处理文本数据并理解其完整含义。它在虚拟聊天机器人和情感分析方面被广泛应用于现在的情况。

现在，让我们继续讨论机器学习（ML），这是人工智能的一个重要领域。

机器学习是什么

机器学习（ML）是指机器在没有被编程的情况下学习的方式。ML使机器能够自动从现有的数据和算法中学习，并根据过去的经验不断改进自己。简单来说，机器学习是一个数据驱动的应用程序，它可以根据不同的输入做出自己的决策，并可以随着时间的推移改进其决策。

• ML是AI的一个子集，它使用复杂的程序可以从经验中理解并创建预测。这是一个为大规模数据处理创建复杂算法并向用户提供结果的概念。

• 在ML中，算法通过频繁输入训练数据来自我改进。ML算法利用数据来学习模式并进行预测或决策。

机器学习算法可以广泛分为三个类别−

• 有监督学习 − 在有监督学习中，输入数据是带标签的，这被用作训练数据集。算法使用提供的训练数据集来预测输出。

• 无监督学习 − 在这种算法中，输入数据没有标签。算法分析输入数据，识别模式并提取有用信息以生成可能的结果。

• 强化学习 − 这里，机器没有被给予任何带标签的输入/输出对。相反，机器可以根据输入数据做出决策，并在决策正确时受到奖励。当机器做出错误决策时，会受到惩罚。因此，机器通过反复试错的方法来学习适应。

机器学习的主要目标是从数据中学习并建立能够被人类理解和使用的模型。

人工智能和机器学习的区别

下表突出了机器学习和人工智能之间的重要区别：

结论

总之，人工智能的核心概念是使智能设备和机器，而机器学习则指的是使机器学习、决策和改进其结果。

人工智能是一个广泛的术语，指的是机器或计算机系统表现出智能行为的能力，而机器学习是人工智能的一种具体类型，它涉及对系统进行数据训练，以便它能够学习并随时间改进。