人们经常平等地使用“机器学习”和“人工智能”（AI）这两个术语，但两者之间存在重要区别。 了解这些是什么以及人工智能如何改变我们的世界。 在本文中，您将详细了解人工智能与机器学习、其示例、符号人工智能与机器学习、数据科学与人工智能与机器学习以及机器学习的类型。
人工智能与机器学习
用最简单的术语来说，人工智能是一种模仿人类思维方式的计算机软件，可以完成分析、推理和学习等复杂任务。 另一方面，机器学习是人工智能的一个分支，它使用基于数据训练的算法来创建可以完成此类复杂工作的模型。 如今，大多数人工智能都涉及机器学习，因此，这些词经常互换使用。 但人工智能的伟大理念是让计算机软件和系统像人一样推理，而机器学习只是实现这一目标的一种方法。
DigiOps与人工智能
人工智能是计算机科学的一个分支，用于制造可以像人类一样行动的计算机系统。 它由“人工”和“智能”两个词组成，寓意“人类创造的思维能力”。 因此，我们可以说人工智能是一种技术，它使我们能够制造出可以像人类一样行动的智能系统。 人工智能系统不需要提前设计。 相反，它使用可以独立工作的算法。 它使用强化学习算法和深度学习神经网络等机器学习方法。 AI应用的地方很多，比如Siri、谷歌的AlphaGo、用AI下棋等等。
机器学习（ML）
机器学习是从数据中学习的过程。 它可以被描述为人工智能的一个分支，允许计算机从过去的数据或经验中获取知识，而无需进行显式编程。 机器学习帮助计算机系统使用过去的数据进行预测或做出一些选择，而无需专门编程来执行此操作。 机器学习模型需要使用大量半结构化和结构化数据，以便得出准确的结果或根据这些数据制定预测。
AI 与 ML 示例
以下是 AI 与 ML 的示例
人工智能示例
人工智能可以很好地完成工作，但还没有达到可以在情感层面上与人建立联系的程度。 尽管如此，这里还是一些人工智能的例子。
#1。 机器人技术
工业机器人是人工智能的一个很好的例子。 工业机器人可以检查自身的精度和性能，还可以感知何时需要维修，以避免代价高昂的停机时间。 它还可以在以前从未去过的地方发挥作用。
#2. 私人助理
个人助理工具是人机交互的小工具，是另一种人工智能。 Google Home、Apple 的 Siri、亚马逊的 Alexa 和微软的 Cortana 是最著名的个人助理。 用户可以使用这些个人助理来查找信息、预订酒店、向日历添加活动、获取问题答案、安排会议、发送短信或电子邮件等。
机器学习示例
机器学习（ML）是一种人工智能，可以自动从数据中学习，无需编码或主题专家的帮助。 以下是机器学习的一些示例。
#1. 产品推荐
大多数电子商务网站都有使用机器学习的工具，根据过去的数据对不同的商品提出建议。 例如，如果你在亚马逊搜索有关机器学习的书籍，然后购买其中一本，那么当你在一段时间后回来时，亚马逊的主页会向你显示其他有关机器学习的书籍列表。 它还会根据您喜欢的商品、放入购物车的商品以及做过其他类似的事情来告诉您要购买什么商品。
#2. 电子邮件垃圾邮件和恶意软件过滤
对于互联网用户来说，不需要的商业批量电子邮件（称为“垃圾邮件”）是一个大问题。 如今，大多数电子邮件服务提供商都使用机器学习工具来自动学习如何识别垃圾邮件和虚假消息。 例如，Gmail 和 Yahoo 邮件垃圾邮件拦截器不仅仅是使用预设规则来查找垃圾邮件。 当他们继续对垃圾邮件进行分类时，他们会根据所学知识制定自己的新规则。
符号人工智能与机器学习
符号人工智能（AI）是人工智能的一个分支，它处理和操纵符号或想法而不是数字。 符号人工智能的目标是通过表达和操作数据以及基于逻辑规则的推理，使智能系统能够像人类一样思考和推理。
符号人工智能与机器学习意味着它与机器学习和深度学习等方法不同，因为它不需要大量的训练数据。 另一方面，符号人工智能建立在知识表示和推理的基础上。 这使得知识定义明确并且可以用逻辑规则表示的领域变得更好。
相反，机器学习需要巨大的数据集来识别模式并生成预测。 深度学习利用神经网络直接从数据中学习特征。 这使得它非常适合具有复杂和非结构化数据的领域。
何时使用每种方法取决于问题的类型和可用的信息。 符号人工智能在知识清晰、有组织的领域表现良好，而机器学习和深度学习在数据较多、模式复杂的领域表现良好。
数据科学、人工智能、机器学习
数据科学使用人工智能（及其子集机器学习）来理解历史数据、发现趋势并做出预测。 在这种情况下，人工智能和机器学习帮助数据科学家从他们收集的数据中找到想法。
正如已经说过的，机器学习是一种人工智能，它将数据科学推向新的自动化水平。 数据科学和机器学习在很多方面都有关联。 数据科学领域的一部分是机器学习。 数据科学为机器学习算法提供数据，用于学习并变得更聪明、更好地做出预测。 因此，机器学习系统需要数据，因为如果不使用数据作为训练集，它们就无法学习。
人工智能、机器学习和数据科学的主要区别
人工智能意味着，在某种程度上，机器的行为就像人一样。 机器学习是人工智能的一部分，这意味着它与人工智能的其他部分共存。 机器学习是一组方法，允许计算机从数据中得出结论并将这些结论提供给人工智能应用程序。
数据科学不仅仅对人工智能和机器学习有用。 在数据科学中，知识可以来自机器、机械流程、IT 系统等。它可能根本与学习无关。 这可能只是展示事实的一种方式。
人工智能还可以用作数据科学中数据洞察的工具。 主要区别在于数据科学着眼于收集、准备和分析数据的整个过程。 这不仅仅是数学或统计部分。 因此，虽然机器学习和人工智能专家在项目的整个生命周期中忙于开发算法，但数据科学家必须更具适应能力，并根据项目需求在不同的数据职业之间切换。
分析、表示和预测都是数据科学的一部分。 它使用不同的统计方法。 另一方面，人工智能和机器学习使用模型和算法来猜测未来会发生什么。
人工智能、机器学习、数据科学：它们如何协同工作
机器学习是人工智能的一个分支，它试图让机器像人类一样学习和行动，同时随着时间的推移提高它们自己的学习能力。 数据科学最重要的部分是从数据中获取新结果，例如寻找意义、发现您不知道存在的问题或解决难题。 为了获得这些结果，您可以将其视为收集数据、准备数据、分析数据并使其变得更好的过程。 人工智能和机器学习是数据科学用来获得真实有用见解的工具。 使普通人成为数据科学家并从数据中获得新见解的工具现在被越来越多地使用。
总而言之，正如您从所有这些示例中看到的那样，人工智能、数据科学和机器学习并不是要取代人类的分析、战术或战略角色。 相反，它们的目的是通过与它们合作来帮助人类取得新的进步。 相反，它可以被视为一种工具，可以帮助人们获得新想法、更有动力、帮助公司做得更好。
机器学习的类型
机器学习是为机器提供大量数据的过程，以便机器可以从中学习并做出预测、发现趋势或对数据进行排序。 机器学习分为三种类型：监督训练、无监督学习和通过反馈学习。
一家名为 Gartner 的商业咨询公司认为，受监管 学习 2022 年仍将是企业 IT 领导者使用机器学习最流行的方式 [2]。 在这种类型的机器学习中，过去的输入和输出数据被输入到机器学习算法中。 处理是在每组输入和输出之间完成的，这允许算法更改模型，以便输出尽可能接近所需的结果。 在监督学习中，经常使用神经网络、决策树、线性回归和支持向量机等方法。
这种类型的机器学习称为“监督式”，因为您为算法提供详细信息以帮助其在工作时学习。 您提供的机器命名数据是输出，您提供的其余详细信息用作输入特征。
#1。 无监督学习
用户必须通过监督学习来帮助机器学习，但无监督学习不使用相同名称的训练集和数据。 相反，机器会搜索数据中不太明显的模式。 当您需要查找模式并根据数据做出选择时，这种类型的机器学习非常有用。 无监督学习通常使用隐马尔可夫模型、k-means、层次聚类和高斯混合模型等方法。
使用监督学习场景，假设您不知道哪些客户拖欠贷款。 相反，您可以向计算机提供借款人信息，它会在借款人分类到多个集群之前找出借款人的模式。
#2. 强化学习
强化学习是一种与人类学习方式最相似的机器学习类型。 用于学习的算法或代理通过处理周围环境并获得积极或消极的奖励来实现这一点。 时间差异、深度对抗网络和 Q 学习都是常见方法的例子。
回到银行贷款客户的例子，您可以使用强化学习算法来查看有关客户的详细信息。 如果算法将他们标记为高风险并且他们不付款，则算法会获得良好的奖励。 如果他们不违约，该计划就会得到负奖励。 最后，这两种情况都有助于机器学习，让机器更好地理解问题及其周围环境。
学习人工智能和机器学习哪个更好？
那么，我应该从机器学习还是人工智能开始呢？ 如果你想在自然语言处理、计算机视觉或使用人工智能的机器人等领域工作，你应该首先学习人工智能。
什么是非机器学习的人工智能示例？
聊天机器人等基于规则的系统是无需机器学习即可使用人工智能的一种方式。 机器人可以回答一些问题并帮助顾客，因为人类制定了规则。 不需要机器学习，聊天机器人所需要的智能只是大量的人类信息。
人工智能比机器学习更重要吗？
机器学习是人工智能的一个分支，它使机器或系统能够自动从错误中学习并随着时间的推移变得更好。 机器学习使用算法而不是显式编程来查看大量数据，找出其含义，然后根据所学到的知识做出选择。
AI 和 ML 谁赚得更多？
AI 工程师的平均年薪远超过 100,000 万美元。 Glassdoor称，美国的平均工资超过110,000万美元，最高收入为150,000万美元。
人工智能使用大量数学吗？
一般来说，代数可能是数学中非常重要的一部分。 除了加、减、乘、除等基本数学技能之外，您还需要了解： 指数。 激进分子。
参考资料
相关文章
