21世紀是資訊和科技領域取得巨大進步的世紀。最重要的是， AI（人工智能）. 技師 就會知道什麼是對人工智慧的讚美：機器學習。讓我們深入挖掘並分別了解它們。
關於我們
AI
也稱為機器智能， 人工智能 是機器的學習能力。它包括理解、解釋、預測、適應和 得出自我驅動的結論。人工智慧的其他智慧功能包括：
- 知識
- 解決問題
- 學習
- 預測
- 推理
機器學習
另一方面，我們有機器學習。機器學習是人工智慧技術不可或缺的一部分，它支援電腦系統獨立理解、解釋和推導。它遵循一個簡單的循環模式：
訓練資料-機器學習演算法– 模型輸入- 新輸入資料- 機器學習演算法- 預測- 機器學習演算法。
功能
AI
人工智慧隨後分為兩個特徵，即機器學習和深度學習。一方面，機器學習負責更多的統計數據分析、問題解決和感知。
另一方面，深度學習深入挖掘，允許機器創建用於分析和決策的網路。
機器學習
特點 機器學習 與AI類似。例如，
- 字符識別
- 語音識別
- 模式識別
- 垃圾郵件扣除。
至少可以說是。
例
AI（人工智慧）
在我們的日常生活中，我們可以找到幾個人工智慧的例子。從智慧型手機到電視和智慧型汽車，每項技術都以某種方式與人工智慧相關聯。
Gmail、Netflix、Apple Music 等應用程式使用人工智慧來追蹤您的偏好。
最佳物聯網公司招募指南機器學習
機器學習的樣本可以在人工學習本身找到。例如，Netflix 使用人工智慧為您設定推薦。
機器學習使用模型、訓練資料和演算法設定模式來創建一個網絡，從而產生人工形成的智慧。如果你想了解更多 了解機器學習的詳細工作原理.
差異
人工智慧和機器學習的功能有所不同。人工智慧是排列和整合結合的最終結果，而機器學習是其中的一部分。機器學習為人工智慧的復興鋪平了道路。
相似
儘管兩者的認知方式存在差異，但它們在多種意義上是相似的。人工智慧和機器學習都是電腦化編程，其最終目標是開發更深刻的技術系統。
它們是人類為了方便人類而開發的。兩者都依賴神經網路的整合，就像人類的神經系統一樣。神經元描述複雜的數據、檢測趨勢並使用範例進行學習。
結論
歸根究底，無論是人工智慧、機器學習或 深度學習 他們更廣泛的願景是解決人類問題。為了徹底理解人工智慧，首先需要了解機器學習的概念。如果人工智慧是身體，那麼機器學習就是大腦。
值得注意的是，開發人工智慧需要進行大量測試。它在機器人技術中的應用是技術的未來。
