人工智能(AI)和機器學習(ML)有時被認為是可替代的，但它們本質上是不同的，盡管概念相關。從最基本的角度來看，人工智能是一種計算機軟件，其可以重現人類的思維方式，以完成分析、推理和學習等困難的任務。而，機器學習是人工智能的一個子集，其使用經過數據訓練的算法來創建可以執行此類復雜任務的模型。如今，大多數人工智能都是通過機器學習實現的，因此這兩個術語經常互換使用。
然而，人工智能指的是使用計算機軟件和系統進化類人認知的一般概念，而機器學習僅指出了一種方法。那么，ML和AI之間有什么區別?繼續往下閱讀。
什么是機器學習
機器學習是人工智能的一個領域，其優先考慮算法和統計模型的發展，使計算機無需專門編程即可學習和做出預測。因此，從數據中進行重復學習可以教會計算機系統發現模式、理解數據并提升其在特定工作中的性能。
因此，當提供新的、以前未知的數據時，機器學習算法使用訓練數據來發現模式、關聯和見解，然后使用這些數據來進行預測或選擇。自然語言處理、圖像和音頻識別、推薦系統、自動駕駛汽車和各個行業都受益于數據驅動的預測和解決方案。
什么是人工智能
人工智能是計算機中人類智能的仿制品，這些計算機被組織起來思考、理解和實施通常需要人類智能的活動。人工智能系統被認為模仿人類智力過程的幾個部分，例如解決問題、推理、學習、感知和語言理解。
人工智能和機器學習之間的主要區別
人工智能
- 1956年，“人工智能”一詞最初由John McCarthy使用，其還組織了最初的人工智能大會
- AI代表人工智能，其中智能被描述為理解和應用知識的能力
- AI是一個廣泛的家族，包括ML和DL作為其組成部分
- 其動機是提高富裕的機會，而不是完美
- 人工智能專注于開發能夠執行各種復合工作的智能系統
- 其作為計算機程序執行智能工作
- 其目標是利用自然智能來解決復雜的問題
- 人工智能有廣泛的應用，其正在演變成一個模仿人類解決問題的系統
- 人工智能帶來智慧
機器學習
- “機器學習”一詞于1952年由IBM計算機科學家Arthur Samuel首次使用，其是人工智能和計算機游戲領域的殖民者
- ML代表機器學習，被描述為專業知識或技能的增加
- 機器學習是人工智能的一個分支
- 其重點是提高準確性，而不是繁榮
- 機器學習致力于創造，能夠完成其技能提升后的工作的機器
- 任務系統機器獲取數據，并從數據中學習
- 其動機是從某些任務的數據中獲取知識，以提高性能
- 機器學習的范圍受到限制
- 機器學習包括生成自學習算法
- 機器學習走向精通
