人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)正在徹底改變世界，使世界更加先進(jìn)，但有些人對(duì)這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)的真正含義感到困惑。有時(shí)，在其他情況下它們用作同義詞；它們被用作d立或并行的進(jìn)展。但是，如果你想以有效和有用的方式使用這兩者，需要找到兩者之間的區(qū)別。
如果你也是對(duì)這兩個(gè)詞的含義、用途和優(yōu)勢(shì)感到困惑的人之一，下面我們將分享人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的關(guān)鍵區(qū)別。
我們來(lái)看一下：
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?
它是人工智能的一個(gè)分支，通過(guò)研究計(jì)算機(jī)算法，讓計(jì)算機(jī)程序通過(guò)經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)。例如，如果你向任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供你喜歡的歌曲列表，以及諸如舞蹈，樂(lè)器或節(jié)奏等音頻靜態(tài)信息，它將自動(dòng)執(zhí)行并生成推薦系統(tǒng)，向你推薦你將來(lái)喜歡的druckkings mobile的音樂(lè)。
這種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)稱為監(jiān)督學(xué)習(xí)，其算法能夠?qū)δ繕?biāo)預(yù)測(cè)輸出和輸入特征之間的關(guān)系和依賴關(guān)系進(jìn)行建模，我們可以通過(guò)這些關(guān)系預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的輸出值。機(jī)器學(xué)習(xí)的另一種類型是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，這是用于模式檢測(cè)和描述建模的一系列機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
什么是人工智能?
除了機(jī)器學(xué)習(xí)之外，人工智能是完全廣泛的，而且范圍也有所不同。您可以使用“Artificial”一詞來(lái)理解，它指的是人為的東西，即非自然的事物，而“Intelligence”指的是理解和思考的能力。大多數(shù)人認(rèn)為人工智能是一個(gè)系統(tǒng)，這是不正確的。
它不是一個(gè)系統(tǒng)，而是在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了人工智能。你可以用其他定義來(lái)理解人工智能的含義，例如，它是一項(xiàng)對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，讓它們完成人類目前可以做得更好的事情的研究。
因此，我們可以說(shuō)人工智能是一種智能，我們有機(jī)會(huì)為機(jī)器人添加人類所擁有的的所有能力。 人工智能的目的是增加成功的機(jī)會(huì)，不是提G準(zhǔn)確性，模擬自然智能來(lái)解決復(fù)雜問(wèn)題，它作為一個(gè)智能工作的計(jì)算機(jī)程序。
結(jié)論
現(xiàn)在你知道了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的主要區(qū)別，我們可以說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)就是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)來(lái)尋找它學(xué)習(xí)的模式，而人工智能是利用經(jīng)驗(yàn)來(lái)獲取知識(shí)和技能，并將這些知識(shí)應(yīng)用于新的環(huán)境。之后，為了更好地利用人工智能，許多組織都試圖與人工智能分開。
滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景下的 k8s 落地實(shí)踐與二次開發(fā)的技術(shù)實(shí)踐與經(jīng)驗(yàn)，包括平臺(tái)穩(wěn)定性、易用性、利用率、平臺(tái) k8s 版本升級(jí)與二次開發(fā)等內(nèi)容
大型商用時(shí)序數(shù)據(jù)壓縮的特性，提出了一種新的算法，分享用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮的研究探索
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人體姿態(tài)估計(jì)便是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域現(xiàn)有的熱點(diǎn)問(wèn)題，其主要任務(wù)是讓機(jī)器自動(dòng)地檢測(cè)場(chǎng)景中的人“在哪里”和理解人在“干什么”
Adam 算法便以其卓越的性能風(fēng)靡深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，該算法通常與同步隨機(jī)梯度技術(shù)相結(jié)合，采用數(shù)據(jù)并行的方式在多臺(tái)機(jī)器上執(zhí)行
音樂(lè)科技、音樂(lè)人工智能與計(jì)算機(jī)聽覺(jué)以數(shù)字音樂(lè)和聲音為研究對(duì)象，是聲學(xué)、心理學(xué)、信號(hào)處理、人工智能、多媒體、音樂(lè)學(xué)及各行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)相結(jié)合的重要交叉學(xué)科，具有重要的學(xué)術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)開發(fā)價(jià)值
專家(查紅彬,陳熙霖,盧湖川,劉燁斌,章國(guó)鋒)從計(jì)算機(jī)視覺(jué)發(fā)展歷程、現(xiàn)有研究局限性、未來(lái)研究方向以及視覺(jué)研究范式等多方面展開了深入的探討
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卡扣式裝配廣泛應(yīng)用于多種產(chǎn)品類型的制造中，卡扣裝配是結(jié)構(gòu)性的鎖定機(jī)制，通過(guò)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架將人類識(shí)別成功快速裝配的能力遷移到自主機(jī)器人裝配上。
基于行為序列的深度學(xué)習(xí)推薦模型搭配高性能的近似檢索算法可以實(shí)現(xiàn)既準(zhǔn)又快的召回性能，如何利用這些豐富的反饋信息改進(jìn)召回模型的性能
機(jī)器人輔助穿衣通常人工的將衣服附在機(jī)器人末端執(zhí)行器上，忽略機(jī)器人識(shí)別衣服抓取點(diǎn)并進(jìn)行抓取的過(guò)程，從而將問(wèn)題簡(jiǎn)化
