机器学习与人工智能的主要区别

在错误的上下文中听到“机器学习”和“人工智能”这些术语是很常见的。这是一个容易犯的错误，因为它们是两个独立但相似但密切相关的概念。话虽如此，重要的是要注意机器学习或ML是人工智能或AI的一个子集。

为了更好地理解这两个概念，让我们首先定义每个概念：

人工智能(AI)：人工智能是旨在模仿人类思维和处理信息的任何软件或流程。人工智能包括广泛的技术和领域，如计算机视觉、自然语言处理(NLP)、自动驾驶汽车、机器人技术，最后是机器学习。人工智能使设备能够学习和识别信息以解决问题并提取见解。

机器学习(ML)：机器学习是人工智能的一个子集，它是一种涉及教设备在没有人为干预的情况下学习提供给数据集的信息的技术。机器学习算法可以随着时间的推移从数据中学习，从而提高整个机器学习模型的准确性和效率。另一种看待它的方式是，机器学习是人工智能在执行人工智能功能时所经历的过程。

人工智能的关键方面

多年来，人工智能的许多定义出现了，这也是它看起来有些复杂或令人困惑的原因之一。但就其最简单的形式而言，人工智能是一个结合计算机科学和强大数据集以实现有效解决问题的领域。

今天的人工智能领域包括机器学习和深度学习等子领域，其中涉及基于输入数据进行预测或分类的人工智能算法。

AI有时被分解为不同的类型，例如弱AI或强AI。弱AI，也称为窄AI或人工窄智能(ANI)，是经过训练可以执行特定任务的AI。它是我们日常生活中最明显的人工智能形式，支持Apple的Siri和自动驾驶汽车等应用程序。

强人工智能包括人工通用智能（AGI）和人工超级智能（ASI）。AGI在这一点上只是理论上的，它是指具有与人类同等智能的机器。AGI将具有自我意识，能够解决高度复杂的问题、学习和规划未来。更进一步，ASI将超越人类的智慧和能力。

了解AI的方法之一是查看其各种应用，其中包括：

语音识别：人工智能是许多语音识别技术的关键。也称为计算机语音识别或语音到文本，它依靠NLP将人类语音翻译成书面格式。

计算机视觉：人工智能使计算机能够从数字图像、视频和其他视觉输入中提取信息。计算机视觉用于照片标记、医疗保健成像、自动驾驶汽车等等。

客户服务：人工智能为整个客户服务行业的聊天机器人提供动力，改变了企业与其客户之间的关系。

欺诈检测：金融机构使用人工智能来发现可疑交易。

机器学习的关键方面

机器学习算法依靠结构化数据进行预测。结构化数据是用特定特征标记、组织和定义的数据。机器学习通常需要对这些数据进行预处理和组织，否则它将被深度学习算法所取代，而深度学习算法又是人工智能的一个子领域。

当我们审视机器学习的更大概念时，很快就会发现它对于各种规模的企业来说都是一个非常有价值的工具。这在很大程度上要归功于组织可以使用的大量数据。机器学习模型处理数据并识别模式，以改善各级业务决策，这些模型会自行更新并每次都提高其分析准确性。

机器学习由几种不同的技术组成，每种技术的工作方式不同：

监督学习：标记数据“监督”算法并训练它们对数据进行分类和预测结果。

无监督学习：一种使用未标记数据的机器学习技术。无监督学习模型可以在没有人工干预的情况下分析数据并发现模式。

强化学习：这种技术训练模型做出一系列决策，它基于奖励/惩罚系统。

AI/ML技能组合的差异

既然我们已经将人工智能和机器学习这两个概念分开了，您可能已经猜到每个概念都需要一组不同的技能。对于希望参与AI或ML的个人来说，重要的是要认识到每个人都需要什么。

当谈到人工智能时，技能集往往更具理论性而非技术性，而机器学习则需要高度的技术专长。话虽如此，两者之间存在一些交叉。

我们先来看看人工智能所需的顶级技能：

数据科学：一个专注于使用数据获得洞察力的多学科领域，数据科学技能对人工智能至关重要。它们可以包括从编程到数学的所有内容，并且可以帮助数据科学家使用统计建模和数据可视化等技术。

机器人技术：人工智能为机器人提供计算机视觉，帮助它们导航和感知环境。

道德：任何与人工智能相关的人都必须精通此类技术的所有道德含义。伦理是人工智能系统部署的主要关注点之一。

领域知识：通过拥有领域知识，您将更好地了解行业。它还将帮助您开发创新技术以应对特定挑战和风险，从而更好地支持您的业务。

机器学习：要真正了解人工智能并以最佳方式应用它，您应该对机器学习有扎实的了解。虽然您可能不需要了解机器学习开发的每一个技术方面，但您应该了解它的基本方面。

当我们审视机器学习时，这些技能往往会变得更加技术化。话虽如此，任何希望参与AI或ML的人尽可能多地了解这些内容都会使人受益：

编程：每个机器学习专业人员都必须精通Java、R、Python、C++和Javascript等编程语言。

数学：机器学习专业人员广泛使用算法和应用数学，这就是为什么他们应该具备强大的分析和解决问题的能力，以及数学知识。

神经网络架构：神经网络是深度学习的基础，深度学习是机器学习的一个子集。机器学习专家对这些神经网络以及它们如何跨部门应用有着深刻的理解。

大数据：机器学习的一个主要部分是大数据，这些模型分析海量数据集以识别模式并做出预测。大数据是指对海量数据的高效提取、管理和分析。

分布式计算：计算机科学的一个分支，分布式计算是机器学习的另一个主要部分。它指的是分布式系统，其组件位于各种联网计算机上，通过交换通信来协调它们的动作。

这些只是希望涉足该领域的任何人都应该掌握的一些AI和ML技能。话虽如此，任何商业领袖都会从学习这些技能中受益匪浅，因为这将帮助他们更好地了解他们的人工智能项目。任何人工智能项目成功的主要关键之一是一支能干的领导团队，他们了解正在发生的事情。