人工智能 (AI) 对比机器学习 (ML)
通过此概述了解 AI 和机器学习之间的区别。
AI 和机器学习之间的区别
人工智能和机器学习之间有着密切的关系和联系。由于这种关系，当你对比 AI 与机器学习时，你实际上是在研究它们之间的相互联系。
什么是人工智能 (AI)？
人工智能是计算机系统的功能，用于模拟人类认知功能（如学习和解决问题）。通过 AI，计算机系统使用数学和逻辑来模拟人们用于学习新信息并做出决策的推理过程。
AI 和机器学习是否相同？
尽管 AI 和机器学习紧密相连，但它们并不相同。机器学习被认为是 AI 的子集。
什么是机器学习？
机器学习是 AI 的一种应用。它是在不提供直接指令的情况下，使用数据的数学模型来帮助计算机学习的过程。这使得计算机系统能够根据经验继续自己学习和改进。
要训练计算机模拟人类推理，有一种方法是使用神经网络，其中涉及一系列仿照人脑建模的算法。神经网络可帮助计算机系统通过深度学习实现 AI。这种紧密的联系就是为什么 AI 对比机器学习的概念实际上就是关于 AI 和机器学习协同工作的方式。
AI 和机器学习是如何联系在一起的？
“智能”计算机使用 AI，可像人一样思考并自己执行任务。机器学习是计算机系统发展其智能的方式。
AI 和机器学习协同工作的方式
当研究人工智能和机器学习之间的区别时，查看它们如何通过紧密的联系进行交互会很有帮助。这是 AI 和机器学习协同工作的方式：
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步骤 1
AI 系统是使用机器学习和其他技术构建的。
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步骤 2
机器学习模型是通过研究数据中的模式创建的。
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步骤 3
数据科学家根据数据中的模式优化机器学习模型。
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步骤 4
该过程不断重复和完善，直到模型的准确度足以完成需要完成的任务为止。
AI 和机器学习的功能
几乎每个行业的公司都在通过 AI 和机器学习之间的联系发现新的机会。这些只是在帮助公司转换其流程和产品方面变得有价值的几项功能：
预测分析
此功能通过发现数据中的因果关系，帮助公司预测趋势和行为模式。
推荐引擎
借助推荐引擎，公司可使用数据分析来推荐人们可能感兴趣的产品。
语音识别和自然语言理解
语音识别使计算机系统能够识别口语中的字词，而自然语言理解可识别书面语或口语中的含义。
图像和视频处理
利用这些功能，可以识别图像和视频中的人脸、物体和动作，并实现视觉搜索等功能。
情绪分析
计算机系统使用情绪分析来识别文本中表达的积极、中立和消极的态度，并对其进行分类。
AI 和机器学习的优势
人工智能和机器学习之间的联系为几乎每个行业的公司提供了强大的优势，并不断涌现新的可能性。这些只是公司已经了解的几大优势：
更多数据输入源
AI 和机器学习使公司能够在范围更广的结构化数据源和非结构化数据源中发现有价值的见解。
做出更好、更快的决策
公司使用机器学习来改进数据完整性，并使用 AI 来减少人为错误 - 通过两者的结合，可根据更好的数据做出更好的决策。
提高运营效率
借助 AI 和机器学习，公司可以通过流程自动化提高效率，从而降低成本并腾出时间和资源用于其他优先事项。
AI 和机器学习的应用领域
多个行业的公司正在构建利用人工智能和机器学习之间的联系的应用程序。这些只是 AI 和机器学习帮助公司转换其流程和产品的几种方法：
零售
零售商使用 AI 和机器学习来优化库存、构建推荐引擎，并通过视觉搜索增强客户体验。
医疗保健
卫生组织将 AI 和机器学习用于图像处理等应用领域中，可改进癌症检测和基因组学研究的预测分析。
银行和金融
在金融环境中，AI 和机器学习是用于检测欺诈、预测风险和提供更具前瞻性的金融建议等目的的宝贵工具。
销售和营销
销售和营销团队将 AI 和机器学习用于个性化产品/服务、活动优化、销售预测、情绪分析和客户流失预测。
网络安全
AI 和机器学习是强大的网络安全武器，可帮助组织通过检测异常来保护自己及其客户。
客户服务
各个行业的公司都使用聊天机器人和认知搜索来回答问题、评估客户意图并提供虚拟帮助。
交通
AI 和机器学习在交通应用领域中很有价值，它们可帮助公司提高其路线的效率，并将预测分析用于交通预测等目的。
制造
制造公司使用 AI 和机器学习进行预测性维护，使其运营比以往更有效率。
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