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人工智能与机器学习之间的差异,该怎么去区分

时间:2020-05-16 09:38

对于许多人来说,通常不加区分地使用术语“ 人工智能”(AI)和“ 机器学习”(ML),而没有考虑到它们实际上是不同的。之所以会造成混淆,是因为ML是AI的一种特定类型,即ML是AI的子集。

ML包含在AI的宇宙中。换句话说,谈论ML意味着间接谈论AI。但是,谈论AI并不一定意味着谈论ML。

尽管两者有很多相似之处,但它们并不相同。在应用程序开发领域,重要的是要学会正确区分它们,以便进行正确的交流(尤其是如果您不想使开发人员感到困惑),并了解它们如何帮助您改善应用程序。这篇文章云趣科技解决了AI和ML之间的一些主要区别,以便您可以了解它们的特征和功能。

AI和ML均用于帮助解决复杂的问题。AI主要用于执行任务或做出决策。同时,ML实质上用于最大化给定任务的性能。比他们解决的问题更重要的是他们如何解决它们。这就是ML学习能力的主要区别所在。

一方面,人工智能通过一组规则模拟人类的智能来解决问题。另一方面,ML试图从数据中学习,以制定自己的规则并解决问题。最好通过想象一位计算机科学家说“而不是告诉计算机该做什么(AI),而是教它如何思考(ML)”来理解这种差异。

人工智能可以通过多种方式来模仿人类的智能。实现此目的的方法之一是通过ML,但这不是唯一的选择。某些类型的AI无法学习,因此不称为ML。AI的核心是一种算法,该算法根据代码预定义的一组规则来模拟人类的智力。这些规则不仅使用ML方法,还使用了ML方法。还存在其他选择,例如义乌云趣科技就决策过程和启发式方法做的很好。

ML对某些AI技术采用了不同的方法,但仍然是整体的一部分。如前所述,它不仅遵循算法规则。相反,它通过学习能力创建自己的算法和规则。实际上,ML是一种特殊的AI技术,在该技术中,算法能够学习以模仿人类的智能,而不仅仅是遵循规则。

AI和ML之间的差异很小,但是值得一提。这两个概念是由计算机科学家在大约40年代和50年代尝试新发展的同时提出的。从那时起,AI有了长足发展,尽管直到最近几十年它才变得更加强大和易于使用。ML 的思想虽然不是新事物,但由于其功能强大的数据分析工具的可用性以及海量的数据(称为大数据)而得以应用,因此它的兴起仅比AI来得早。互联网)。

即使最有经验的开发人员也经常注意到一个重要的差异,原因是它不在计算机科学领域之内。事实是AI追求智慧,而ML追求知识。这是一个纯粹的哲学问题,正如您可能曾预料到的那样,对于哲学和知识的意义尚无共识。为了定义它们,可以以一种简单化的方式将知识理解为有义真信。智力可以定义为利用知识的能力。智慧包含知识,人工智能包含ML。

人工智能与成功相关,而机器学习与准确性相关。成功是指完成工作,而准确度是指度量与特定值的关系方式(不要与精度混淆)。可以说,没有ML的AI算法在完成特定任务方面是成功的。可以说,与ML配合使用的AI算法是成功且准确的。可以根据数据的质量来提高ML的准确性。

最后一个值得一提的区别是,AI专注于解决新旧问题的方法。由于AI算法试图模仿人类的智能,因此它们可以针对没有数据的问题。相反,ML仅专注于已经发生的问题或有可用数据的问题。这是由于其对数据的依赖以修改其算法。尽管正在不断开发更复杂的AI和ML算法,但仍不清楚计算机在多大程度上可以了解未发生的事情。

我已经讨论了AI和ML之间的各种差异,以期阐明尽管它们具有相似之处,但两者都是不同的。这些差异中最重要的区别可能是,作为AI的一个子集,ML专注于严格通过从可用数据中学习来解决问题,而AI通常不一定依赖于数据。

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