人工智能与机器学习:有什么区别?

人工智能与机器学习:有什么区别? V 2024-03-19 14:45:28 231

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如今,科技界有太多的流行语,跟上最新趋势可能具有挑战性。人工智能 (AI) 一直占据着新闻的主导地位,以至于 AI 被柯林斯词典评为 2023 年最引人注目的词。然而,像“机器学习”这样的特定术语经常被使用来代替人工智能。

1959年,美国计算机科学家亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel)提出了“机器学习”一词,该术语被描述为“计算机无需明确编程即可学习的能力”。

机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个子集。虽然它们经常互换使用,尤其是在讨论大数据时,但这些流行的技术有几个区别,包括它们的范围、应用等方面的差异。

什么是人工智能?

大多数人现在都知道这个概念。尽管如此,人工智能实际上是指集成到系统中的一系列技术,使其能够思考、学习和解决复杂的问题。它有能力复制与人类相似的认知能力,使其能够看到、理解和反应口语或书面语言、分析数据、提供建议等等。

什么是机器学习?

机器学习只是人工智能的一个领域,它自动使机器或系统能够从经验中学习和改进。它不是依赖于显式编程,而是使用算法来筛选庞大的数据集,从数据中提取学习,然后利用这些数据做出明智的决策。学习部分是,随着时间的推移,它通过训练和接触更多数据而改进。

“机器学习模型”是程序通过对训练数据运行算法获得的结果或知识。使用的数据越多,模型的性能就越好。

关系

机器学习是人工智能的一个方面,它使机器能够从数据中获取知识并从中学习。相比之下,人工智能代表了允许机器或系统像人类一样理解、推理、行动或适应的总体原则。

因此,将人工智能视为整个海洋,包括各种形式的海洋生物。机器学习就像海洋中的一种特定种类的鱼。正如这个物种生活在更广阔的海洋环境中一样,机器学习也存在于人工智能领域,只代表了众多元素或方面之一。然而,它仍然是整个生态系统中重要而充满活力的部分。

区别

机器学习不能模仿人类智能,这不是它的目标。相反,它专注于构建能够通过识别模式独立学习和适应新数据的系统。另一方面,人工智能的目标是创造能够智能和独立运行的机器,模拟人类智能来执行从简单到高度复杂的各种任务。

例如,当您收到电子邮件时,您的电子邮件服务使用机器学习算法来过滤掉垃圾邮件。机器学习系统已经在大量的电子邮件数据集上进行了训练,通过识别文本、发件人信息和其他属性中的模式来学习区分垃圾邮件和非垃圾邮件。随着时间的流逝,它会适应新型垃圾邮件和您的个人偏好(例如您将哪些电子邮件标记为垃圾邮件)不断提高其准确性。

在这种情况下,您的电子邮件提供商可能会使用 AI 来提供智能回复,将电子邮件分类(如社交、促销、主要),甚至优先考虑基本电子邮件。这个人工智能系统了解你的电子邮件的上下文,对它们进行分类,并根据它分析的内容提出简短的回复。它模仿了通常需要人类智能的高度理解和响应生成。

机器学习4 种类型

机器学习主要有三种类型和一些特殊形式,包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

在监督学习中,机器由操作员示教。用户为机器学习算法提供一个可识别的数据集,其中包含与正确输出配对的特定输入,并且该算法必须弄清楚如何从给定的输入中生成这些输出。尽管用户知道正确的解决方案,但算法需要识别模式,同时从中学习并做出预测。如果预测有错误,用户必须纠正它们,并且这个循环重复,直到算法达到相当程度的准确性或性能。

半监督学习介于监督学习和无监督学习之间。标记数据由标记有意义的标签的信息组成,允许算法理解数据,而未标记的数据不包含这些信息标签。使用这种组合,可以训练机器学习算法为未标记的数据分配标签。

无监督学习涉及在没有明确标签或正确答案的数据集上训练算法。目标是让模型自行识别数据中的模式和关系。它试图学习数据的底层结构,以将其分类为集群或沿维度分布。

最后,强化学习着眼于结构化学习方法,其中机器学习算法被赋予一组动作、参数和目标。然后,该算法必须通过试验不同的策略来浏览各种场景,评估每个结果以确定最有效的方法。它采用试错法,借鉴以往经验,完善战略,并根据具体情况调整行动,以取得最 佳结果。

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