机器学习 (ML) 与人工智能 (AI) — 关键区别

近年来，机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 受到了广泛关注，这两个术语在 IT 语言中实际上很常见。尽管它们有相似之处，但 ML 和 AI 之间存在一些经常被忽视的重要差异。

因此，我们将在此博客中介绍 ML 和 AI 之间的主要区别，以便您了解这两种技术有何不同以及它们如何一起使用。

让我们开始！

了解机器学习 (ML)

机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个子领域，它使用算法和统计模型自动进行数据分析和预测。它允许系统识别大量数据中的模式和相关性，并可应用于图像识别、自然语言处理等一系列应用。

ML 从根本上讲是关于从数据中学习。它是一种持续开发算法的方法，可以从过去的数据中学习并预测未来的数据。在这种方法中，ML 算法可以通过发现以前未知或无法检测的模式，随着时间的推移不断提高性能。

机器学习算法的类型

通常有 4 种类型的机器学习算法。让我们了解他们每个人。

1.监督学习

监督学习包括为 ML 系统提供标记数据，这有助于它理解独特变量如何相互联系。当出现新的数据点时，系统会应用这些知识做出预测和决策。

2. 无监督学习

与监督学习不同，无监督学习不需要标记数据，而是使用多种聚类方法来检测大量未标记数据中的模式。

3.强化学习

强化学习意味着通过奖励或惩罚代理人的行为来训练代理人在特定环境中采取行动。

5.迁移学习

迁移学习包括使用先前活动中的知识来有效地学习新技能。

现在，为了有更多的理解，让我们探索一些机器学习的例子。

机器学习的例子

让我们通过现实生活中的例子更清楚地理解机器学习。

1. 图像识别：机器学习应用于照片和视频，以识别物体、人物、地标和其他视觉效果。Google 相册使用 ML 来理解图像中的面孔、位置和其他元素，以便可以方便地搜索和分类它们。

2. 自然语言处理（NLP）： NLP 允许机器像人类一样解释语言。例如，自动化客户服务聊天机器人使用 ML 算法通过理解文本并识别其背后的目的来可靠地回答查询。

3. 语音识别： ML 用于使计算机能够理解语音模式。该技术用于语音识别应用程序，例如亚马逊的 Alexa 或苹果的 Siri。

4. 推荐引擎：机器学习算法识别数据中的模式并根据这些模式提出建议。例如，Netflix 应用机器学习算法向观众推荐电影或电视节目。

5. 自动驾驶汽车：机器学习是自动驾驶汽车的核心。它用于物体检测和导航，使汽车能够识别周围的障碍物并在其周围导航。

现在，我们希望您对机器学习有一个清晰的了解。现在，正是探索人工智能 (AI) 的最佳时机。因此，事不宜迟，让我们深入研究 AI。

了解人工智能 (AI)

人工智能 (AI) 是一种技术，它试图复制人类智能的能力，例如解决问题、做出选择和识别模式。在预期不断变化的环境和新知识的情况下，人工智能系统旨在学习、推理和自我纠正。

人工智能系统中的算法使用数据集来获取信息、解决问题并提出决策策略。这些信息可以来自广泛的来源，包括传感器、相机和用户反馈。

人工智能已经存在了几十年，并且随着时间的推移变得越来越复杂。它用于各种行业，包括银行、医疗保健、制造、零售，甚至娱乐。人工智能正在迅速改变企业运作和与客户互动的方式，使其成为许多企业不可或缺的工具。

在现代世界中，人工智能比以往任何时候都更加普遍。企业正在转向人工智能驱动的技术，例如面部识别、自然语言处理 (NLP)、虚拟助手和自动驾驶汽车，以实现流程自动化并降低成本。

最终，人工智能有可能通过为人们提供更高效和有效的解决方案来彻底改变日常生活的许多方面。随着人工智能的不断发展，它有望成为希望增加竞争优势的公司的宝贵工具。

我们有许多与日常生活相关的人工智能示例。让我们探讨其中的一些：

人工智能的例子

人工智能的一些现实用例是：

1. 视频分析：视频分析是一种人工智能应用程序，它使用计算机视觉算法分析视频片段并从中提取有价值的数据。出于安全原因，它可用于检测异常行为或识别面孔。

该技术广泛用于机场和酒店登记处，以分别识别乘客和客人。

2. 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车越来越普遍，被视为人工智能的一个重要例子。他们使用传感器、摄像头和机器学习算法来检测障碍物、规划路线并根据外部因素改变车辆的速度。

3.机器人技术：人工智能的另一个重要实现是机器人技术。机器人可以使用机器学习算法来学习如何执行各种任务，例如组装货物或探索危险环境。它们还可以设计为对语音或物理指令做出反应。

它们在购物中心用于协助客户，在工厂用于帮助日常运营。此外，您还可以聘请 AI 开发人员为您的企业开发 AI 驱动的机器人。除此之外，人工智能机器人还用于其他行业，如军事、医疗保健、旅游等。

4. 语音助手： Siri、Alexa 和 Google Home 等虚拟语音助手利用人工智能来理解自然语言命令并做出适当响应。这些语音助手使用自然语言处理 (NLP) 来理解用户命令并响应相关信息。

5. 图像识别：图像识别是一种人工智能 (AI) 应用程序，它使用神经网络来识别图像或视频帧中的对象。它可以实时用于识别物体、情绪甚至手势。

人工智能和机器学习的例子非常相似且令人困惑。乍一看，他们俩很相似，但实际上，他们是不同的。

事实上，机器学习是人工智能的一个子集。为了更清楚地解释这一点，我们将区分人工智能和机器学习。

机器学习 VS 人工智能——关键区别！

机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 是两个相关但不同的概念。虽然两者都可用于构建强大的计算解决方案，但它们有一些重要的区别。

1、方法：

ML 和 AI 之间的主要区别之一是它们的方法。机器学习专注于开发可以从数据中学习并预测未来结果的系统。这需要能够处理大量数据、识别模式并从中生成见解的算法。

另一方面，人工智能涉及创建能够自行思考、推理和做出决策的系统。从这个意义上说，AI 系统有能力超越给定的数据进行“思考”，并提出比从 ML 模型派生的解决方案更具创造性和效率的解决方案。

2. 他们解决的问题类型：

ML 和 AI 之间的另一个区别是它们解决的问题类型。ML 模型通常用于解决预测性问题，例如预测股票价格或检测欺诈。

然而，人工智能可用于解决更复杂的问题，例如自然语言处理和计算机视觉任务。

3.计算功耗：

最后，ML 模型往往需要比 AI 算法更少的计算能力。这使得 ML 模型更适合功耗很重要的应用程序，例如移动设备或物联网设备。

简而言之，机器学习和人工智能是相关但不同的领域。AI 和 ML 都可以用来创建强大的计算解决方案，但它们有不同的方法和它们解决的问题类型，并且需要不同级别的计算能力。

机器学习与人工智能——比较表

差异点	机器学习	人工智能
定义	机器学习是人工智能的一个子集，它使计算机能够从数据中学习、识别模式并在最少的人工干预下做出决策	人工智能是一个术语，用于描述能够模仿或执行通常与人类认知或行为相关的任务的机器或软件。
目标	机器学习的目标是使机器能够从数据中学习并随着时间的推移提高其准确性	人工智能的目标是复制人类的行为和推理，以解决问题和完成任务。
过程	机器学习算法使用数学模型和统计分析从数据中提取意义。	人工智能算法使用搜索和规划等问题解决方法来解决复杂的任务。
执行	ML 算法是使用编程语言实现的。	人工智能算法是使用人工神经网络和深度学习架构实现的。
结果	机器学习算法的结果通常是预测或推荐	人工智能算法的结果通常是一个行动或决定。