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人工智能和机器学习的区别

人工智能和机器学习是计算机科学中相互关联的一部分。这两种技术是用于创建智能系统的最流行的技术。

虽然这是两种相关的技术，有时人们将它们用作彼此的同义词，但在各种情况下，它们仍然是两个不同的术语。

在广泛的层面上，我们可以将AI和ML区分为:

人工智能是一个更大的概念，用于创建可以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个应用程序或子集，允许机器在没有明确编程的情况下从数据中学习。

下面是人工智能和机器学习之间的一些主要区别，以及人工智能和机器学习的概述。

人工智能

人工智能是计算机科学的一个领域，它使计算机系统可以模仿人类的智能。它由两个词组成人工“而且”情报，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，我们可以利用它创造出模拟人类智能的智能系统。

人工智能系统不需要预先编程，相反，他们使用这样的算法，可以与他们自己的智能一起工作。它涉及到机器学习算法，如强化学习算法和深度学习神经网络。人工智能被应用在很多地方，比如Siri，谷歌?比如AlphaGo，下棋中的人工智能等等。

根据能力，人工智能可以分为三种类型:

弱智能
一般人工智能
强人工智能

目前，我们正在研究弱AI和通用AI。人工智能的未来是强人工智能，据说它将比人类聪明。

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子领域，它使机器能够从过去的数据或经验中学习，而无需明确地编程。

机器学习使计算机系统能够使用历史数据进行预测或做出一些决定，而无需明确地编程。机器学习使用大量的结构化和半结构化数据，以便机器学习模型可以根据这些数据生成准确的结果或给出预测。

机器学习是通过算法来学习的?使用历史数据。它只适用于特定的领域，比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，比如猫的图像，那么它就会失去响应。机器学习被用于各种各样的地方，如在线推荐系统，谷歌搜索算法，电子邮件垃圾邮件过滤器，Facebook自动朋友标签建议等。

可分为三种类型:

监督式学习
强化学习
无监督学习

人工智能(AI)和机器学习(ML)的主要区别:

人工智能	机器学习
人工智能是一种使机器能够模拟人类行为的技术。	机器学习是人工智能的一个子集，它允许机器自动从过去的数据中学习，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的目标是让机器从数据中学习，从而给出准确的输出。
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中，我们用数据教机器执行特定的任务并给出准确的结果。
机器学习和深度学习是人工智能的两个主要子集。	深度学习是机器学习的一个主要子集。
人工智能的应用范围非常广泛。	机器学习的范围有限。
人工智能正致力于创造一个可以执行各种复杂任务的智能系统。	机器学习致力于创造只能执行特定任务的机器。
人工智能系统关心的是最大化成功的机会。	机器学习主要关注准确性和模式。
人工智能的主要应用是Siri，客户支持使用猫船、专家系统、网络游戏、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自动好友标签建议等。
根据能力，AI可以分为三种类型，分别是，弱智能，一般人工智能,强人工智能．	机器学习也可以主要分为三种类型监督式学习，无监督学习,强化学习．
它包括学习、推理和自我纠正。	它包括在引入新数据时的学习和自我纠正。
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。