“人工智能”和“机器学习”已经变得越来越普遍，经常在各种行业和环境中互换使用。然而，虽然这两个领域具有相似的特性而紧密相连，并经常相互结合使用，但它们是不同的学科，具有独特的应用程序和方法。

在当今的数字时代，理解人工智能和机器学习之间的差异至关重要，因为各个行业的组织正在继续整合这些智能技术，以改善他们的运营，增强客户体验，并获得竞争优势。麻省理工学院《斯隆管理评论》进行的一项调查发现，采用人工智能和机器学习的公司每名员工的收入增长了60%。

在这篇文章中，我们将更深入地研究人工智能和机器学习之间的区别，探索它们的独特特征、应用程序以及对我们周围世界的影响。

简而言之，什么是机器学习?

从本质上讲，它是一种帮助教会机器根据大型数据集中发现的模式和关系做出决策或预测的方法。

从本质上讲，机器学习的意义在于创建可以随着时间的推移学习和改进的算法。此类算法可以在大量数据上进行训练，这些数据用于识别不同变量之间的模式和关系。算法经过训练后，可用于根据新数据进行预测或决策。

有几种不同类型的机器学习：

① 受监督学习

②无监督学习

③强化学习

机器学习模型的第一个变体涉及在标记数据集上的训练算法，其中正确答案是预先知道的。另一方面，无监督类型涉及在未标记的数据集上训练算法，其目标是识别数据中的模式或集群。强化学习涉及训练算法以根据奖励或惩罚做出决策。

回答“什么是机器学习？”这个问题 我们可以为您提供来自 Internet 各处的大量机器学习定义，但这会使这篇文章读起来很长，所以让我们关注 AI 及其比较。

什么是人工智能？

AI 的含义概括为计算机科学领域，该领域专注于创建可以执行通常涉及人脑的任务的智能机器。人工智能的核心是创建可以模仿人类智能和认知过程的算法和模型，使机器能够做出决策、解决复杂问题并适应新情况。

人工智能的实现有3种不同的方法：

①基于规则的系统

②专家系统

③机器学习

第一种方法涉及创建规则集来管理算法如何做出决策或执行任务。另一方面，专家系统涉及创建可用于在特定领域做出决策或解决任务的信息知识库。如前所述，机器学习涉及在大型数据集上训练算法以识别数据中的模式和关系，从而使机器能够根据新数据做出预测或决策。

这是最简短的人工智能定义，但这个话题本身更广泛、更有趣。

机器学习的好处

机器学习的主要优势之一是它能够快速准确地处理和分析大量数据。这使它成为医疗保健、金融和制造等行业中必不可少的工具，在这些行业中，大型数据集很常见。机器学习算法还有助于预测未来趋势，并自动执行日常任务，让人类员工腾出时间专注于战略性工作和解决复杂问题。以下是机器学习对企业的一些主要好处：

• 提高效率：通过自动化日常任务和简化复杂流程，机器学习可以帮助企业更高效地运营。
• 更好的决策制定：机器学习算法可用于分析大量数据并生成洞察力，如果没有第三方帮助，人类智能无法发现这些洞察力。通过使用这些见解做出数据驱动的决策，企业可以改进他们的决策并在竞争中保持领先地位。
• 个性化：它们还可用于分析客户数据和个性化营销以及体验。例如，通过分析有关过去购买行为的数据，机器学习算法可以推荐根据独特好和需求量身定制的产品和服务。
• 欺诈检测：他们经过完美培训，可以实时检测欺诈活动，帮助企业保护自己免受财务损失和声誉损害。例如，算法可以分析交易模式以识别异常活动。
• 预测性维护：机器学习过程可用于分析设备数据并预测何时需要维护。通过主动安排维护，企业可以减少停机时间、提高生产率并最大限度地降低成本。
• 改善客户服务：这些算法有助于分析客户反馈并确定客户服务需要改进的领域。

人工智能对企业的好处

人工智能系统的智能集成为企业带来了广泛的好处，包括提高效率和降低成本。通过自动化日常任务和流程，您可以让员工腾出时间专注于更复杂和更具战略意义的工作。这可以提高生产率并提高运营效率。此外，AI 工作意味着识别人类可能错过的大数据模式和趋势，为企业提供新的见解和机会，以改善其运营并获得竞争优势。

此外，人工智能可以通过提供基于数据分析的实时洞察和预测来改进决策。这可以使企业做出更明智的决策、降低风险并利用新机会。通过利用 AI 支持的工具执行预测分析等任务，企业还可以识别潜在问题并在影响其底线之前采取纠正措施。最后，人工智能可以使企业大规模提供更好的客户体验。通过分析有关客户行为的数据，企业可以个性化营销和客户服务，从而提高客户满意度和忠诚度。

总体而言，人工智能的应用以多种方式使企业受益，因此采用这些技术的公司必将在当今快节奏和数据驱动的市场中获得显着的竞争优势。

此外，人工智能可以通过提供基于数据分析的实时洞察和预测来改进决策。这可以使企业做出更明智的决策、降低风险并利用新机会。通过利用 AI 支持的工具执行预测分析等任务，企业还可以识别潜在问题并在影响其底线之前采取纠正措施。最后，人工智能可以使企业大规模提供更好的客户体验。通过分析有关客户行为的数据，企业可以个性化营销和客户服务，从而提高客户满意度和忠诚度。

总体而言，人工智能的应用以多种方式使企业受益，因此采用这些技术的公司必将在当今快节奏和数据驱动的市场中获得显着的竞争优势。

尽管AI有很多好处，但该技术仍处于早期阶段，在充分发挥其潜力之前需要解决许多挑战。这些挑战包括对更高级算法的需求、人工智能的伦理影响，以及对就业和经济的潜在影响。那么，让我们看看机器学习和人工智能究竟是如何推动全球业务发展的。

机器学习与人工智能：实际用例

人工智能和机器学习通过释放新的可能性来利用大数据的力量，正在改变各个行业。以下是针对不同行业的AI 和 ML的一些实际用例：

• 医疗保健：两者都可用于提高诊断准确性和治疗计划。这些技术主要用于分析医学图像并识别疾病的早期征兆或预测哪种治疗对个别患者最有效。
• 制造业：人工智能和机器学习可用于优化生产流程并减少缺陷。通过分析来自传感器和设备的数据，这些技术可以识别故障模式并提出改进建议以减少停机时间并提高生产率。
• 零售：ML 和 AI已成功应用于个性化客户体验和提高销售额。两者在分析客户数据后，都可以根据每个客户的独特偏好和需求推荐产品和服务。
• 财务： AI 和 ML的结合有助于检测欺诈活动并改善风险管理。例如，这些技术分析金融交易模式以防止金融犯罪。
• 交通：这两种技术都可以改善交通管理并减少事故。通过分析交通模式和天气数据，可以优化交通流量并减少拥堵，使道路对驾驶员和行人等而言更加安全。
• 能源：人工智能和机器学习也参与优化能源消耗和降低成本。在分析来自传感器和智能电表的数据时，这些技术可以识别能源使用模式，并提出减少浪费和提高效率的方法。
• 农业：人工智能和机器学习可用于优化作物产量并减少浪费。例如，在对天气数据和土壤条件进行深入分析后，此类技术可以推荐最佳种植时间和肥料施用量，以改善作物生长和产量。

结论

人工智能的含义是指创建智能机器的更广泛概念，这些机器可以模拟人类行为过程并执行通常需要人类智能才能完成的任务，例如感知、推理和学习。

另一方面，机器学习的含义是指人工智能的一个特定子集，它专注于使用算法和统计模型使机器能够通过从数据中学习来提高其在特定任务上的性能，而无需明确编程。

作为计算机科学的全新领域，人工智能和机器学习都在不断发展壮大。尽管如此，世界各地的公司都在使用AI 和 ML来解决业务问题并减少员工的工作量。您准备好开始受益于自动化和数据科学了吗？