机器学习和人工智能的区别

人工智能 在任何与自动化相关的事物中都发挥着重要作用。人工智能和机器学习是最先进和最流行的技术，用于在工程和科学的不同领域创建智能系统。

虽然人工智能和ML是相互关联的，但它们彼此之间有很大的不同。人工智能是一个更广泛的概念，用于建立模拟人类思维能力和行为的智能机器，而ML是人工智能的一种应用，允许机器从数据中学习，而无需明确编程。

阅读本教程，了解更多关于人工智能和ML的信息，以及这两种技术之间的区别。

什么是人工智能

人工智能 (AI)指的是一门科学，在这门科学中，非自然的元素可以被制成智能。用更简单的话来说，一个人造的物体可以自己理解和思考。人工智能主要涉及计算机的编程，以检测新数据中的模式，根据用户的输入做出决定，并根据用户的输入产生输出。

人工智能可分为两大类–狭义或广义。狭义的人工智能被设计为执行一项特定的任务，而一般的人工智能被设计为能够执行广泛的任务。

在人工智能中，所有的规则都没有明确的定义，开发者期望机器通过经验学习这些规则，使用奖励-惩罚机制。今天，人工智能正被用于设计自动驾驶汽车、船只、物体和面部识别系统，以及更多。

机器学习 (ML)指的是机器可以在没有编程的情况下学习的方法。简单地说，机器学习是一种数据驱动的应用，它可以根据不同的输入做出自己的决定，并可以随着时间的推移改进其决定。

ML是人工智能的一个子集，它使用复杂的程序，可以通过经验理解并创建预测。它是一个概念，为巨大的数据处理创造复杂的算法，并支持向其用户提供结果。

在机器学习中，算法通过频繁输入训练数据而自行改进。ML算法使用数据来学习模式并做出预测或决策。机器学习的主要目的是学习数据，并从数据中建立可以被人类理解和使用的模型。机器学习有几种类型，包括监督学习、无监督学习和强化学习。

下表强调了机器学习和人工智能之间的重要区别 –

Key	人工智能	机器学习
定义	人工智能是指机器或计算机系统执行通常需要人类智慧的任务的能力，如理解语言、识别图像和做出决定。	ML是一种人工智能，它允许一个系统从经验中学习和改进，而不需要明确的编程。它阐明了机器如何学习和应用其知识来改善其决策。
目标	人工智能的目标是增加成功的机会，结果的准确性不是最优先的。	ML的目标是提高结果的准确性，成功或失败并不是最重要的。
Concept	人工智能的概念围绕着制造智能设备/计算机。	ML的目标围绕着让机器学习/决定和改善其结果。
Goal	人工智能的目标是模拟人类的智慧来解决复杂的问题。	ML的目标是从提供的数据中学习并对机器的性能进行改进。
发展	人工智能正在导致这种可以模仿人类行为的机器的发展。	ML正在帮助开发自学算法。
Solution	人工智能的目标是找到一个最佳解决方案。	ML的目标是达到一个解决方案，无论是否最优。
成就	人工智能有助于获得智慧，制造智能设备。	ML有助于获得知识，以做出明智的决定。