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机器学习与人工智能：主要相似点和不同点
人工智能（AI）和机器学习（AM）这两个术语经常互换使用，但它们并不相同。尽管它们有一些相似之处，但它们也有独特的特征。对于任何想要深入研究这些变革性技术的人来说，了解这些细微差别至关重要。

主要相似之处
让我们首先看看这两个学科的重叠之处，

数据驱动。人工智能和机器学习都严重依赖数据。人工智能使用数据来做出明智的决策，而机器学习则使用数据来学习和改进。
自动化。这两个领域都旨在实现原本需要人工干预的任务的自动化，无论是人工智能中的决策还是机器学习中的数据分析。
它随着时间的推移而改善。人工智能系统在收集更多数据时会变得更加有效，而机器学习算法在接触更多数据进行训练时会提高其性能。
计算复杂度。人工智能和机器学习都需要强大的计算能力，通常需要专门的硬件（例如 GPU）来执行复杂的任务。
跨学科领域。人工智能和机器学习都基于不同的学科，例如计算机科学、统计学、数学和工程学。
主要差异
现在让我们看看人工智能和机器学习有何不同。通过这样做，我们可以 女性数据 更好地理解何时应该使用每个：

范围。人工智能的范围更广，涵盖了允许计算机模仿人类智能的一切，包括机器人技术、问题解决和语言识别。另一方面，机器学习专门致力于开发可以从数据中学习的算法。
目的。人工智能的最终目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统。机器学习的目标是让机器从数据中学习，以便提供准确的预测或决策。
学习。人工智能不必从数据中学习。例如，基于规则的专家系统根据一组明确的规则做出决策。 ML 具体涉及从数据中学习；随着更多数据的出现，机器学习系统可以学习和改进。
依赖性。机器学习是人工智能的子集，这意味着所有机器学习都是人工智能，但并非所有人工智能都是机器学习。
学习类型。机器学习可以是有监督的、无监督的或强化的。人工智能可以是基于规则的，根本不从数据中学习，或者它可以使用各种类型的学习，包括但不限于机器学习技术。
人为干预。在人工智能中，人类干预的作用可能会有所不同。有些系统需要手动调整和规则设置，而其他系统则更加自主。机器学习的具体目标是尽可能减少人为干预，实现数据学习过程的自动化。
何时使用人工智能与机器学习
在项目或应用程序中使用人工智能 (AI) 或机器学习 (AM) 的决定取决于多个因素，例如您要解决的问题、可用数据的性质以及所需的自动化水平。下面，我们将介绍一些情况，其中一种可能比另一种更合适。