機器學習(machine learning)和人工智慧(artificial intelligence)的區別

關鍵區別——機器學習與人工智能

人工智能是一個寬泛的概念。自動駕駛汽車、智能家居就是人工智能的一些例子。一些國家在醫藥、**業、軍事、農業和家庭等領域擁有智能機器人。機器學習是一種人工智能。機器學習和人工智能的關鍵區別在於，機器學習是一種人工智能，它使計算機能夠在沒有明確編程的情況下進行學習，而人工智能是計算機系統的理論和發展，能夠智能地執行類似於人類。機器學習使用一種算法來解析數據，從中學習並做出相應的決策。它是一種自學習算法的發展，而人工智能是一門開發系統或軟件的科學，它像人類一樣聰明。

什麼是機器學習(machine learning)？

算法是告訴計算機解決問題的一系列步驟。機器學習是一種人工智能。它為計算機提供了無需顯式編程就能學習的能力。它們是解決機器學習問題的各種算法。根據問題的類型，可以選擇合適的機器學習算法。它專注於開發計算機程序，當接觸到新數據時，可以給出結果。

機器學習有不同的類型。有監督學習、無監督學習和強化學習。監督學習使用已知的數據集進行預測。給監督學習算法一組輸入數據（X）和一組相應的響應值或輸出（Y）。該數據集稱為訓練數據集。使用這個數據集，算法構建一個模型（Y=f（X）），這樣它就可以給出一個輸出值來完成新的數據集。

分類和迴歸是有監督的機器學習算法。分類用於對記錄進行分類。一個簡單的例子是“溫度是否冷”。答案可以是“是”或“否”。有特定數量的選擇要分類。如果有兩種選擇，則為兩類分類。如果有兩個以上的選擇，則為多類分類。迴歸用於計算數值輸出。例如，預測明天的氣溫。另一個例子是預測房子的價值。

在無監督學習中，只給出輸入數據，沒有相應的數據輸出。相反，算**找到一個模式或結構來了解更多關於數據的信息。聚類屬於無監督學習。它將數據分成組或簇，以簡化對數據的解釋。

機器學習(machine learning)和人工智能(artificial intelligence)的區別

圖01：機器學習

強化學習受到行為主義心理學的啟發。它關注的是最大化一些累積報酬的概念。強化學習的一個例子是指導計算機下棋。學象棋有很多步驟。因此，不可能對每個步驟進行指導。但是，我們可以分辨出某個動作是正確的還是錯誤的。在強化學習中，計算機將努力使獎勵最大化，並從經驗中學習。另一個例子是自動溫度控制器。系統應根據需要增加或降低溫度。強化學習對於那些應該在沒有太多人工指導的情況下做出決策的系統是有好處的。

什麼是人工智能(artificial intelligence)？

人工智能是使計算機、計算機控制的機器人或軟件智能地與人類相似。它適用於系統，人類思考的方式，人類如何學習、決定和解決問題。最後，構建了一個智能化、智能化的系統。人工智能是當今世界的一項新興技術。它是計算機科學、生物學、數學和工程等多種學科的結合體。

圖02：人工智能

人工智能有很多應用。現代遊戲應用程序使用人工智能。人工智能研究還包括自然語言處理。它賦予計算機或機器理解人類所說的自然語言並據此執行任務的能力。另一個應用是工業機器人。有更復雜的機器人，有高效的處理器和巨大的內存。它們可以適應新的環境，利用光、溫、聲等多種手段採集數據，廣泛應用於醫藥、**等領域。人工智能還應用於光學字符識別、自動駕駛車輛、軍事模擬等等。

機器學習(machine learning)和人工智能(artificial intelligence)的共同點

兩者都可以用來構建複雜的系統來執行某些任務。
兩者都是以統計學和數學為基礎的。
機器學習是人工智能的前沿技術。

機器學習(machine learning)和人工智能(artificial intelligence)的區別

機器學習與人工智能
機器學習是一種人工智能，它使計算機能夠在沒有明確編程的情況下進行學習。它使用一種算法來解析數據，從中學習，並據此做出決策。	人工智能是計算機系統的理論和發展，它能夠像人類一樣智能地執行任務。
功能
機器學習注重準確性和模式。	人工智能關注智能行為和成功的最大變化。
分類
機器學習可分為監督學習、無監督學習和強化學習。	基於人工智能的應用可分為應用型和通用型。

總結 - 機器學習(machine learning) vs. 人工智能(artificial intelligence)

人工智能是一門前沿學科，也是一門廣泛的學科。它包括許多其他領域，如工程、數學、計算機科學等。機器學習和人工智能的區別在於，機器學習是一種人工智能，它賦予計算機學習能力，而無需明確編程，人工智能是一種理論和方法能夠像人類一樣智能地執行任務的計算機系統的發展。機器學習是人工智能的前沿技術。

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引用

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