自然语言处理(NLP) 等人工智能技术更合

[Habib01]

自然语言理解
对于聊天机器人或语音激活系统等应用程序来说，理解人类语言至关重要，

机器人技术
如果您的项目涉及移动物体或空间导航等物理任务，那么机器人技术（人工智能的一个子集）就是您的最佳选择。

影响范围广
如果您的应用程序需要一系列智能行为，从问题解决 Paytm 数据 和规划到感知和社交智能，那么建议采用更广泛的人工智能方法。

固定规则无需学习
如果您的系统基于一组固定的规则工作并且不需要从数据中学习，那么基于规则的人工智能系统就适合。

何时使用机器学习
同样，这些只是使用机器学习作为首选的一些情况。然而，这并不意味着人工智能和其他方法可以一起应用。

数据驱动的预测
如果您的主要目标是根据数据进行预测，那么 ML 是理想的选择。

模式识别
对于欺诈检测、推荐系统或客户细分等任务，机器学习算法擅长识别数据模式。

持续改进
如果您的应用程序通过接触更多数据而受益于随着时间的推移提高其性能，那么机器学习就是您的最佳选择。

异常检测
机器学习算法在识别数据集中的异常值或异常值方面非常有效，在网络安全和质量控制等领域非常有用。

自然语言生成
要生成数据驱动的文本（例如自动报告系统），机器学习技术（例如文本生成算法）可能非常有效。

混合方法
在许多现代应用中，人工智能和机器学习一起使用，以充分利用两者的优势。例如，人工智能系统可以使用机器学习算法作为其组件之一来完成数据分析或预测等特定任务。