人工智能和機器學習是占主導地位的術語，在技術界引起了極大的轟動。有說法表示，這些術語通常可以互換使用，但事實并非如此，AI和ML在方法，算法和邏輯思維上都相差甚遠。下面我們就來看看人工智能與機器學習有什么區別的。通過數據來了解AI和ML在全球市場中的表現如何，或者AI和ML在不久的將來還有發展空間。

根據統計，到2020年，人工智能市場將增長到50.5億美元。這些顯著的統計使這些恐嚇技術的級聯能力得到了保證。它不僅從業務角度開辟了視野，而且從機器學習開發人員的角度開辟了視野，他們在深度學習環境中宣傳了工作機會。

人們，企業主和開發人員常常在人工智能和機器學習之間感到困惑。他們通常對AI和ML的潛力沒有基本的了解。為了解決所有疑問，我為您介紹了AI和ML之間的區別。

　　人工智能與機器學習有什么區別？

　　人工智能：

術語“人工智能”已與諸如“人工智能”和“人工智能”之類的術語聯合使用，這在某種程度上意味著人為的思考能力。關于人工智能的最大誤解是它是一個系統，但人工智能恰恰不是一個系統，它可以在系統內實現，以使機器具有執行操作的邏輯能力。

通過將所有陳述結合起來，可以將人工智能定義為計算機科學領域，重點是創建可以像人類一樣工作和做出反應的智能機器。

　　機器學習：

機器學習可以定義為AI的子集，也可以稱為人工智能的應用。在機器學習中，機器無需單獨編程即可自行學習。

它允許應用程序根據實時方案中的數據進行修改。

在深入研究人工智能和機器學習的基本概述之后，我介紹了博客的癥結所在。

　　區別一：早期的發展

人工智能已經存在了很長一段時間——希臘神話中就有模仿人類行為的機械人的故事。早期的歐洲研發的計算機被認為是“邏輯機器”，通過復制諸如基本算術和記憶等功能，工程師們從根本上認為他們的工作是試圖創造機械的大腦。

作為技術，重要的是，人們對于人類的思想如何運作的理解已經取得了進展，我們對人工智能的構想的概念發生了變化。人工智能領域的工作不是日益復雜的計算，而是集中于模仿人類決策過程和以更具人性化的方式執行任務。

人工智能設備被設計成為具有智能行為的設備通常被分為兩個基本群體之一——應用型或通用型。應用人工智能則是更為常見的，例如，智能地交易股票和股票的系統，或操縱自主車輛的系統將屬于這一類。

廣義的人工智能，這在理論上可以處理任何任務的系統或設備，是不太常見的，但這是目前讓人看到的最令人興奮的進步。這也是導致機器學習發展的領域，通常被稱為人工智能的一個子集，將其視為當前最先進的技術確實更加準確。

　　區別二：機器學習的興起

兩個重大突破導致機器學習的出現，以其目前的速度推動人工智能的發展。

其中一個突破就是人工智能的先驅人物在1959年提出的一個概念的實現，與其教計算機所需要的各種知識和如何執行任務，不如教它們自己如何學習。

　　第二個突破是互聯網的出現，以及大量數字信息的產生、存儲和分析。

一旦這些創新部署到位，工程師們意識到，與其教計算機和機器如何做每件事，不如對它們進行編碼成像人類一樣思考，然后把它們接入互聯網，讓他們訪問世界上所有的信息。

　　區別三：神經網絡

神經網絡的發展一直是教授計算機以人類的方式思考和理解世界的關鍵所在，同時保留了它們對人類的固有優勢，如速度、準確性，以及沒有偏見。

神經網絡是一種計算機系統，它的工作原理是以人腦的相同方式對信息進行分類。可以教它識別圖像，并根據它們包含的元素進行分類。

從本質上講，它是基于概率系統，基于提供給它的數據，它能夠以一定程度的確定性作出陳述，決定或預測。反饋循環的添加使得“學習”，通過感知或被告知其決策是對還是錯，它改變了未來所采取的方法。

機器學習應用程序可以讀取文本，并確定寫的內容是抱怨還是表示祝賀。他們也可以聽一段音樂，決定是否有可能使人感到高興或者悲傷，并找到其他音樂片段來匹配其情緒。在某些情況下，他們甚至可以作曲表達相同的主題。

這些都是基于機器學習和神經網絡的系統提供的所有可能性。多虧了科幻小說，這個想法也出現了，我們應該能夠像我們另一個人一樣自然地與電子設備和數字信息進行交流和互動。為此，人工智能-自然語言處理(NLP)的另一個領域已經成為近年來一個非常激動人心的創新的源泉，也是很大程度上依賴于機器學習。

自然語言處理應用程序嘗試了解人類通信，無論是書面的還是口頭的，并且使用類似的自然語言與人們進行交流。這里使用機器學習來幫助機器了解人類語言的巨大細微差別，并學習以特定受眾可能理解的方式進行回應。

人工智能，特別是今天的機器學習肯定有很多東西可以提供。憑借其自動化任務并提供創造性的洞察力，從銀行業到醫療保健和制造業的各個行業都獲益良多。所以，重要的是要記住，人工智能和機器學習是什么，它們對外銷售的產品，需要有利可圖。

機器學習無疑被營銷人員抓住了機會。人工智能已經存在了這么長時間后，即使在真正實現了潛力之前，它也有可能被視為某種舊事物。在“人工智能革命”的道路上，出現了一些錯誤的開端，機器學習這個術語無疑給了營銷人員一些新的有價值的東西，更重要的是，要打好堅實的基礎。

事實上，人們最終會發展出類似人工智能的實例，這往往被視為技術專家必然的事情。當然，如今人們的節奏比以往任何時候都更加緊密，正在以更快的速度朝著這一目標前進。近年來所取得的令人振奮的進展是由于人們如何設想人工智能工作的根本變化，這是由機器學習帶來的。

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