人工智能 (AI) 與機器學習 (ML) - 差異？

所有大公司都使用人工智能和機器學習創新來構建智能機器和應用程序。 今天，人工智能和機器學習是目前商業領域最流行的尖端技術。 而且，儘管這些術語在全世界的商務對話中佔據主導地位，但許多人還是難以區分它們。

人工智能和機器學習相互關聯，密切相關。 由於這種密切關係，我們將研究它們之間的相互聯繫，以了解這兩種技術的不同之處。 機器學習被認為是人工智能的一個子集，並且在一些方面有所不同。

此博客將幫助您了解 AI 和機器學習，以及它們之間的區別。

什麼是人工智能？

人工智能是一種計算機系統，可以執行通常由人類完成的任務。 術語“AI”也可以指代技術本身，也可以指代任何機器學習算法或技術。

與 Java 和 Python 等傳統編程語言不同，它們要求您在算法運行之前對其進行顯式編碼（然後在運行後對其進行監控），而機器學習允許您訓練模型而無需編寫任何代碼！

這使您在設計模型時更加靈活，因為有許多不同的方法可以構建對現實的準確表示——包括來自社交媒體平台或醫療記錄等不同來源的數據集； 以多種格式輸出結果，例如文本文件或圖像/視頻（用於可視化）； 根據內容檢測這些輸出中的模式，而不是僅僅在每個輸出中尋找特定值。

閱讀：人工智能：定義、類型、示例、技術

人工智能是如何工作的？

AI 的工作原理是將大量信息與快速、重複的處理和敏銳的算法相結合，使軟件能夠從記錄中的模式或功能中自動學習。

人工智能是一門廣泛的觀察學科，包括許多理論、技術和技術，以及隨後的主要子領域：系統學習自動化分析模型構建。

它採用來自人腦、記錄、運籌學和物理學的策略來揭示數據中隱藏的洞察力，而無需專門針對在哪裡查看或做什麼進行編程。

深度學習使用具有多層處理設備的大型神經網絡來研究大量數據中的複雜模式，利用計算機技術、電力和不斷進步的訓練技術的進步。

自然語言處理 (NLP) 是計算機分析、理解和生成人類語言以及語音的能力。

圖形處理小工具是 AI 的關鍵，因為它們提供重複處理所需的大量計算能量。企業可以通過聘請專門的 PHP 開發人員來創建應用程序（例如房地產或 CMS 應用程序）來包含這種尖端技術。

人工智能的應用：

• 人工智能可用於許多不同的行業，包括醫療保健、零售、金融和製造。
• AI 用於自動執行常規和重複的任務。
• 人工智能可用於根據從過去的經驗或對現實世界情況的觀察中收集的數據做出決策。 這使它能夠從錯誤中吸取教訓，並隨著時間的推移變得更加準確，因為它對周圍的世界越來越熟悉。
• 它還能夠通過自學算法自行學習，使機器無需明確編程即可學習。

學習：人工智能可以解決的 7 大物流問題

什麼是機器學習？

艾倫·圖靈於 1950 年提出圖靈測試，成為判斷機器“智能”或“非智能”的標準測試。 能夠讓真人相信它也是人的機器被認為是智能的。 不久之後，達特茅斯學院的一個暑期研究項目成為 AI 的官方發源地。

從這一點開始，“智能”機器學習算法和計算機程序開始出現。 它們能夠執行各種任務，從安排人們的旅行到與人類下棋。

機器學習可以被認為是人工智能 (AI) 的一個子領域。 在機器學習中，計算機無需直接編程即可自動從數據中學習。 該過程涉及向計算機提供大量信息，然後讓它自行分析這些數據。 這可以用於許多目的，例如根據過去的事件預測未來事件，或在大型數據集中尋找模式。

機器學習是如何工作的？

機器學習技術大致分為四類：

1.監督學習

當機器有樣本數據時，可以使用監督學習。 標籤和標記可用於檢查模型的正確性。監督學習技術使用過去的經驗和標記的示例來預測未來事件。 它在整個學習過程中使用算法預測錯誤並糾正錯誤。

2.無監督學習

無監督學習涉及僅使用少量輸入樣本或標籤訓練機器，而不知道輸出。 由於訓練數據未分類或標記，因此與監督學習相比，機器可能並不總是產生正確的結果。

儘管無監督學習在商業中不太常見，但它有助於數據探索，並可以從數據集中得出推論來描述未標記數據中的隱藏結構。

3.強化學習

強化學習是一種基於反饋的機器學習技術。 在這種類型的學習中，智能體必須探索他們的環境，執行動作，並根據他們的動作接收獎勵作為反饋。

他們對每一個好的行為都會得到一個積極的獎勵，對每一個壞的行為都會得到一個負面的獎勵。 強化學習代理的目標是最大化正回報。 因為沒有標註數據，agent只能通過經驗學習。

4.半監督學習

半監督學習是一種彌合監督學習和無監督學習之間差距的技術。 它對標籤很少的數據集以及未標記的數據進行操作。 但是，它通常包含未標記的數據。 結果，它降低了機器學習模型的成本，因為標籤很昂貴，但出於企業目的，它可能只有很少的標籤。

機器學習的應用：

機器學習可用於廣泛的應用。 這裡有些例子：

1.醫療保健：

機器學習可幫助醫生診斷疾病並預測患者的預後。 它還允許他們通過尋找新藥或確定哪些患者的反應比其他患者更好來改進治療。

2.財務：

金融領域使用機器學習來幫助投資者做出更明智的投資決策，無論他們是選擇股票或債券，還是在線購買保險單。

3.教育：

機器學習可用於幫助教師提供更有效的指導，並通過使用目前正在開發的大數據分析工具來提高世界各地課堂上學生的學習質量。

例如，它可以用來給學生打分，而不是像 OMR 這樣的常規方法。

4.安全：

機器學習在網絡安全方面有很多應用，包括檢測網絡威脅、改進可用的防病毒軟件、打擊網絡犯罪等。

AI和機器學習有何相似之處？

人工智能和機器學習很相似，因為它們都屬於更廣泛的計算機科學領域，涵蓋了廣泛的學科。 計算機科學家使用 AI 來解決問題、自動執行任務並預測未來事件。 他們還使用 ML 來幫助他們設計可以從經驗或其他數據源（如人工輸入）中學習的算法。

多年來，AI 和 ML 一直被用作不同應用程序的一部分，例如自動駕駛系統和客戶服務聊天機器人； 然而，關於這些技術究竟是如何工作的，我們還有很多不知道的地方！

AI 和 ML 之間的主要區別是什麼？

人工智能是一種機器學習，可用於製造以我們認為智能的方式運行的機器。 機器學習算法基於統計模型，但它們不一定僅限於統計數據——它們可以應用於您希望它們解決的任何問題。

ML 是一種人工智能，它使用數據和算法（即規則）對股票價格或天氣模式等事物做出預測或決策。 ML 處理大量信息，因此比 AI 更通用； 這意味著與 AI 相比，使用 ML 時涉及的不確定性更少。

它也往往比其他形式的人工智能涉及更多的數學，因為它需要計算機的抽象思維能力，而不是像今天大多數程序所使用的那樣僅僅依賴簡單的規則！

結論

很明顯，人工智能和機器學習是兩個不同的東西，但它們到底是什麼以及它們有何不同有點讓人困惑。 AI是人工智能領域，旨在創造具有智能行為能力的機器。 機器學習是人工智能的一個子集，專注於無需明確編程指令即可從數據中學習的算法。

也就是說，關於人工智能和機器學習仍有許多未解之謎——尤其是當涉及到它們的異同時。 但有一件事是肯定的：這些技術將繼續發展，這意味著您需要掌握它們。

常問問題

1 . 什麼是人工智能？

AI 或人工智能是一種計算機系統，可以執行通常由人類完成的任務。

2.什麼是機器學習？

機器學習可以被認為是人工智能 (AI) 的一個子領域。 在機器學習中，計算機無需直接編程即可自動從數據中學習。

3. 人工智能和機器學習的例子有哪些？

最重要的機器學習和人工智能示例之一是圖像識別。 它本質上是一種識別和檢測數字圖像中的特徵或對象的方法。

此外，該技術還可以應用於其他類型的分析，例如模式識別、人臉檢測、人臉識別、光學字符識別等。