机器学习是人工智能的一门学科，其中人工智能的应用范围更广，涵盖了与人类智能相似的主要系统。术语机器学习和人工智能的区别在于，人工智能是模仿人类智能的所有应用，智能发明的设计和综合。另一方面，机器学习重点在于机器和系统的学习机制，其中无需进行编程即可在机器上执行某些特定任务，而是由机器从先前的知识和数据中自行学习。
1、机器学习的定义
机器学习是人工智能的细分。它围绕着分析数据并从中学习的计算机系统展开。机器学习利用从数据中不断学习的算法。例如，如果存在过滤垃圾邮件的任务，那么如何成功实施机器学习。在上述情况下，机器会收到一组垃圾邮件，然后由机器进行分析。此后，如果有任何垃圾邮件到达，则本机首先通过比较垃圾邮件列表中的垃圾邮件来对其进行检查，如果到达的邮件是垃圾邮件，则将其删除并发送到垃圾箱文件夹。
上面给出的示例仅显示了机器学习的非常有限的应用，但是它可以在极其广阔的领域中使用。这种知识学习有助于发现模式和做出预测。机器学习和人工智能是在某种程度上相关的术语，因为机器学习属于人工智能，这意味着机器学习是人工智能的一部分。现在，出现了一个问题，为什么我们需要机器学习？机器学习的必要性的两个主要原因是问题的复杂性和适应性的需求。
机器学习有三种变体–监督学习，无监督学习和强化学习。

  • 监督学习 –系统能够根据过去的数据预测未来的结果。这种学习需要训练模型来完成任何任务。
  • 无监督学习 –隐藏模式是通过从提供的输入数据中进行探索而确定的，无需进行任何培训。
  • 强化学习 –这种学习方法遵循反复试验的方法，其中确定了高回报率产生算法。
2、人工智能的定义
人工智能示意图

人工智能是一种模仿人类大脑的概念。简而言之，这是开发专家系统的一种方法，该系统可以执行当前人类可以做得更好的任务。自然和人工智能将以相同的方式工作，但是它们之间的主要区别在于，一个是自然的，另一个是人造的。让我们通过一个真实的例子来理解它，由于海中的地震而产生的大波浪被称为海啸，但是，如果通过在海中爆炸或使用人工方法产生相同的波浪也将被称为作为海啸。
人工智能的主要目标是理解使智能行为在自然和人工系统中起作用的概念。这是通过执行以下步骤实现的。

  • 首先分析天然和人工。
  • 计划并测试了智能代理构建的假设。
  • 然后设计，构造和分析执行运算的计算系统。
3、机器学习和人工智能之间的主要区别

  • 机器学习可以通过获得知识和技能来确定。与之相反，人工智能是获取和应用知识的能力。
  • 机器学习旨在提高准确性，从而通过学习使某些特定任务上的机器性能最大化。相反，人工智能的目的是增加成功的机会，而不是增加准确性，这会导致模拟自然智能来解决复杂问题。
  • 机器学习是在需要分析数据并从数据中学习的系统上实现的，例如构建学习算法。相反，人工智能被用于执行人类以高级方式执行的复杂任务的系统，例如自然语言处理，自动驾驶汽车，导航系统，聊天机器人等。
  • 通过人工智能获得的解决方案是最优的，而通过机器学习实现的解决方案并不一定总是最优的。
机器学习涉及无需编程即可执行操作的学习系统。另一方面，人工智能牵涉到像人类一样思考和行动的智能机器。