人工智慧和機器學習之間的差異及其重要性，一定要分清楚

人工智慧和機器學習技術正在徹底改變世界，使世界更加先進，但有些人對這兩個術語的真正含義感到困惑。有時，在其他情況下它們用作同義詞;它們被用作獨立或並行的進展。但是，如果你想以有效和有用的方式使用這兩者，必須找到兩者之間的區別。

如果你也是對這兩個詞的含義、用途和優勢感到困惑的人之一，下面我們將分享人工智慧和機器學習之間的關鍵區別。

我們來看一下：

什麼是機器學習?

它是人工智慧的一個分支，透過研究計算機演算法，讓計算機程式透過經驗自動改進。例如，如果你向任何機器學習模型提供你喜歡的歌曲列表，以及諸如舞蹈，樂器或節奏等音訊靜態資訊，它將自動執行並生成推薦系統，向你推薦你將來喜歡的druckkings mobile的音樂。

這種型別的機器學習稱為監督學習，其演算法能夠對目標預測輸出和輸入特徵之間的關係和依賴關係進行建模，我們可以透過這些關係預測新資料的輸出值。機器學習的另一種型別是無監督學習，這是用於模式檢測和描述建模的一系列機器學習演算法。

什麼是人工智慧?

除了機器學習之外，人工智慧是完全廣泛的，而且範圍也有所不同。您可以使用“Artificial”一詞來理解，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。大多數人認為人工智慧是一個系統，這是不正確的。

它不是一個系統，而是在系統中實現了人工智慧。你可以用其他定義來理解人工智慧的含義，例如，它是一項對計算機進行訓練，讓它們完成人類目前可以做得更好的事情的研究。

因此，我們可以說人工智慧是一種智慧，我們有機會為機器人新增人類所擁有的的所有能力。 人工智慧的目的是增加成功的機會，不是提高準確性，模擬自然智慧來解決複雜問題，它作為一個智慧工作的計算機程式。

結論

現在你知道了人工智慧和機器學習的主要區別，我們可以說，機器學習就是透過經驗來尋找它學習的模式，而人工智慧是利用經驗來獲取知識和技能，並將這些知識應用於新的環境。之後，為了更好地利用人工智慧，許多組織都試圖與人工智慧分開。

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