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人工智能与机器学习：关键差异及其重要性
作者：Ruben Circelli
人工智能（AI）是一个广义术语，用于描述旨在复制人类认知能力方面的各种虚拟“智能”。
机器学习（ML）是一种AI，但这不是我们在科幻电影中经常看到的那种。取而代之的是，这是一种用于开发AI的技术，使系统可以从数据中学习并随着时间的流逝而自行改进。
什么是人工智能？
人工智能是计算机智力能力的衡量标准。但是，没有一个科学机构决定什么是技术，从技术上讲是AI。该术语是由使用它的人定义的。
这英国百科全书定义人工智能作为“数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力”。从这个意义上讲，可以做出预测的计算机是人为智能的。
大不列颠但是，继续指出，“术语经常应用于开发具有人类智力过程特征的系统的项目，例如推理，发现意义，概括或从经验中学习的能力”。
在日常的对话和流行文化中，通常将AI描述为先进的人形机器人的Androids，它们会说话，思考和感觉像人类。尽管这些未来派的描述代表了AI，但它们是它的高度复杂形式。为了创建这样的先进的AI，像机器学习这样的基础技术至关重要。
什么是机器学习？
尽管AI是计算机智力能力的衡量标准，但机器学习是一种用于在计算机中建立智力能力的人工智能。
Investopedia将ML定义为“计算机程序可以在不干预的情况下学习并适应新数据的概念”。您可能使用的一个示例是，当您在手机的照片库中搜索特定照片时。您可以搜索“树”，而树木的图片将出现，而无需您对电话说：“这是一棵树。”
机器学习由相互连接的计算机或超级计算机的枢纽提供动力，以处理大量数据以训练程序，以提供给定输入的特定输出。
人工智能与机器学习的示例
2011年，一个新的挑战者。IBM的沃森超级计算机击败了两个长期的冠军危险游戏节目。
这台房间大小的机器可以比当时的演出中最好的玩家更好地理解和回答节目的复杂，具体的问题。沃森是人工智能的一个例子。
IBM提供了一种名为的服务IBM Watson Studio这使第三方可以使用他们的技术来构建，训练和测试预测软件。沃森需要独立地“理解”并“回应”人类写作和言语，这是机器学习的一个例子。
超级计算机沃森（Watson）是人工智能，而其理解语言和使用它的能力是机器学习，就像一个虚拟助手就像Alexa用来与您交谈。
如电影中所描绘的那样，人工智能比IBM的沃森要先进得多。但是，机器学习将是高级AI（例如机器人和Android）的重要组成部分，就像它是Watson的组成部分一样。
常问问题
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交叉验证是一种用于评估机器学习模型的统计方法。可用输入数据的子集用于训练模型，并且数据的互补子集用于评估。
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在机器学习中，功能是现象的可测量特性。例如，在语音识别算法中，功能包括噪声比和声音长度。
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一个人工神经网络是一系列以人脑中的建模的相互联系的人工神经元。神经网络能够处理新信息以学习和做出预测。
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