机器学习和人工智能有什么区别？

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营销领域不断出现的两个流行词是人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)。这两个词似乎也被互换使用，因为许多人认为它们是相同的。虽然它们相似，但并不完全相同，但许多人认为它们是相同的，因此导致了一些混淆。本文将消除所有混淆，并解释机器学习和人工智能之间的区别，以及它们对营销的应用和好处。  

什么是人工智能？  
人工智能这个词由“人工”和“智能”两个词组成。人工是指人类制造的东西，智能是指理解或思考的能力。巴拿马电报数据 人工智能可以定义为“研究如何训练计算机，使它们能够做人类目前能做得更好的事情”。因此，它是一种智能，我们希望添加人类所拥有的所有能力，并训练机器更好地完成这些工作。  

人工智能是一个宽泛的术语，涵盖许多子领域和应用，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器人技术等。人工智能可分为两种类型：弱人工智能和强人工智能。弱人工智能也称为狭义人工智能，是旨在执行特定任务或功能的人工智能，例如下棋、驾驶汽车或识别人脸。强人工智能也称为通用人工智能，是可以执行人类可以执行的任何智力任务的人工智能，例如推理、学习和创造。然而，强人工智能仍然是一个尚未实现的假设概念。

人工智能的目的是提高成功率，而不是准确性。人工智能是一种计算机程序，可以完成智能工作，例如解决问题、做出决策和模仿人类行为。人工智能可以开发一种系统来模仿人类在类似情况下做出反应和行为。人工智能的目标是模拟自然智能来解决复杂问题。  

什么是机器学习？  
机器学习是指机器无需明确编程即可自行学习的学习方式。MI 是 AI 的一种应用，它使系统能够自动学习并从经验中改进，而无需明确编程。机器学习专注于开发可以访问数据并利用数据进行自我学习的计算机程序。  

机器学习可以分为三种类型：监督学习，无监督学习和强化学习。  

监督学习是一种机器学习类型，其中机器从标记数据（例如图像、文本或数字）中学习，并根据输入产生输出。例如，机器学习模型可以根据提供的标签学习对猫和狗的图像进行分类。  
无监督学习是一种机器学习类型，其中机器从未标记的数据（例如图像、文本或数字）中学习，并在数据中发现模式或结构。例如，机器学习模型可以学习根据猫和狗的特征对它们进行聚类。  
强化学习是一种机器学习，其中机器从自己的动作和反馈（例如奖励或惩罚）中学习，并根据目标优化其行为。例如，MI 模型可以通过反复试验来学习玩视频游戏，并随着时间的推移提高其得分。
机器学习的目的是提高准确性，但它并不关心成功与否。MI 是一种简单的概念机器，它获取数据并从中学习。机器学习涉及创建可以随时间适应和改进的自学算法。机器学习的目标是从某些任务的数据中学习，以最大限度地提高该机器的性能。