在技术创新领域，两个术语经常混合使用，有时甚至可以互换使用：机器学习 (ML) 和人工智能 (AI)。虽然这些概念无疑是相关和相互关联的，但它们代表了更广泛的技术和计算机科学领域中的不同方面。
定义机器学习
机器学习的核心是人工智能的一个子集。它涉及使计算机能够从数据中学习并提高其在特定任务上的性能而无需显式编程的系统和算法。从本质上讲，机器学习算法利用模式和统计方法使机器能够逐步增强其能力。
机器学习分为三种主要类型：
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监督学习： 这涉及在标记数据上训练模型，其中算法从输入输出对中学习并在给定新输入时预测结果。
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无监督学习： 在这种情况下，模型使用未标记的数据，尝试在数据集中查找模式或结构，而无需输出的具体指导。
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强化学习： 这种类型涉及通过与环境交互进行反复试验来学习算法。系统根据其行为接收奖励或惩罚形式的反馈。
了解人工智能
另一方面，人工智能代表了一个更广泛的概念，包括可以执行通常需要人类智能的任务的机器或系统。人工智能旨在模拟人类智能过程，例如学习、推理、解决问题、感知和语言理解。
人工智能涵盖了各种技术，包括机器学习，但又超越了这些技术。例如，人工智能涉及专家系统，它们是基于规则的系统，模拟特定领域的人类专家的决策能力。
主要区别
虽然机器学习是人工智能的重要组成部分，但区别在于它们的范围和应用：
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范围：机器学习是人工智能的一个子集，特别关注使机器能够从数据中学习。另一方面，人工智能涵盖了更广泛的技术和方法，而不仅仅是从数据中学习。
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应用：机器学习算法应用于广泛的任务，从图像识别到自然语言处理和推荐系统。然而，人工智能涵盖了这些应用程序以及专家系统、机器人技术和模拟人类智能的其他领域。
