人工智慧 (AI) 與機器學習 (ML)
透過此概觀了解 AI 與機器學習的差異。
AI 與機器學習的差異
人工智慧與機器學習具有高度相關且非常密切的關係。由於這層關聯性，當您探索 AI 與機器學習時，您會發現兩者有許多共通點。
什麼是人工智慧 (AI)？
人工智慧是電腦系統用來模擬人類認知功能 (例如學習和解決問題) 的能力。電腦系統可透過 AI 使用數學與邏輯來模擬人類學習新資訊並做出決策的推理能力。
AI 與機器學習相同嗎？
雖然 AI 與機器學習的關係密切，但兩者並不相同。機器學習被認為是 AI 的一部分。
什麼是機器學習？
機器學習是一種 AI 應用程式。機器學習是一種使用資料數學模型來協助電腦學習的程序，而不需要直接指示。如此一來，電腦系統即可根據經驗，持續自行學習與改善。
訓練電腦模仿人類推理的其中一個方式是使用神經網路，這是一系列以人腦為基礎定型的演算法。神經網路可協助電腦系統透過深度學習來實現 AI。AI 與機器學習的關係非常密切，因此這兩者其實是相輔相成的。
AI 與機器學習有何關聯？
「智慧型」電腦會使用 AI 實現人類思維，並自行完成工作。機器學習是電腦系統發展智慧的一種方式。
AI 與機器學習的共同作業方式
如果想了解人工智慧與機器學習的差異，建議先從兩者的關聯性開始著手。下列是 AI 與機器學習的共同作業方式：
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步驟 1
AI 系統是使用機器學習和其他技術所建置。
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步驟 2
機器學習模型是透過研究資料模式所建立。
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步驟 3
資料科學家會根據資料中的模式，將機器學習模型最佳化。
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步驟 4
此程序會重複執行，直到模型的精確度夠高，得以滿足需要完成的工作為止。
AI 與機器學習的功能
絕大部分產業的公司都已經開始透過 AI 與機器學習組合來探索新的商機。下列是有助於公司轉換程序和產品的幾項重要功能：
預測性分析
這項功能可協助公司藉由探索資料中的因果關係來預測趨勢和行為模式。
推薦引擎
有了推薦引擎，公司就可使用資料分析來建議他人可能感興趣的產品。
語音辨識和自然語言理解
語音辨識可讓電腦系統識別口說語言的單字，而自然語言理解則可辨識書寫或口說語言的意義。
影像和視訊處理
這些功能可辨識影像和影片中的臉孔、物件和動作，且能實作圖像式搜尋等功能。
情感分析
電腦系統可使用情感分析來識別和分類文字所表示的積極、中性和消極態度。
AI 與機器學習的優點
人工智慧與機器學習組合可為各種產業的公司提供強大優勢，並不斷提供全新的可能性。下列是各公司已經體驗到的幾個主要優點：
更多的資料輸入來源
AI 與機器學習可讓公司在更廣泛的結構化和非結構化資料來源中探索寶貴的深入解析。
更快地制定更好的決策
公司可使用機器學習來提升資料完整性，並使用 AI 來減少人為錯誤，因為機器學習與 AI 組合可根據較優質的資料產生更好的決策。
更高的營運效率
使用 AI 與機器學習時，公司可透過程序自動化變得更有效率，其可降低成本，並釋出時間和資源給其他優先項目。
AI 與機器學習的應用案例
有各種產業的公司正在打造相關應用案例，來發揮人工智慧與機器學習組合的優勢。下列是 AI 與機器學習協助公司轉換流程和產品的幾種方式：
零售業
零售商使用 AI 與機器學習來將庫存最佳化、打造推薦引擎，並使用圖像式搜尋來強化客戶體驗。
醫療保健業
醫療組織將 AI 與機器學習用於影像處理等應用程式，以改善癌症偵測和基因研究的預測性分析結果。
銀行與金融業
在財務相關領域中，AI 與機器學習是非常重要的工具，可用於偵測詐騙、預測風險，以及提供更主動的財務建議等等。
銷售和行銷
銷售和行銷小組使用 AI 與機器學習來取得個人化服務項目、廣告活動最佳化、銷售預測、情感分析，以及預測客戶流失情況。
網路安全性
AI 與機器學習是確保網路安全性的強大武器，可透過偵測異常狀況來協助組織保護自己和客戶。
客戶服務業
許多產業的公司都使用聊天機器人和認知搜尋來回答問題、評估客戶意圖，並提供虛擬協助。
運輸業
AI 與機器學習在運輸應用中非常重要，除了可以協助公司提升路線的效率，還能使用預測性分析來進行車流預測等用途。
製造業
製造公司使用 AI 與機器學習來進行預測性維護，讓作業比以往更有效率。
透過 AI 與機器學習來強化業務
建立機器學習模型，並透過智慧功能來強化程序和產品。開始使用 12 個月的 12 項免費 AI 服務。