人工智能（ai）和机器学习（ml）现在是最趋势的两种技术。如今，几乎没有设计任何智能设备或系统而不完全或部分应用AI或ML。虽然术语AI和ML通常在一起，但它们彼此不同。在这里，我们将讨论AI和ML之间的差异。

人工智能与机器学习区别 - 表

在下表中，我们指出了AI和ML之间的一些关键差异。

人工智能	机器学习
人工智能是一种打算为系统的人类智能提供复杂任务的技术。	机器学习是人工智能的一个子集，用于使用过去经验中的数据来训练系统以执行特定任务。
AI包括流程 - 学习，推理，解决问题和自我校正。	ML包括学习和自我纠正过程，以减少错误。
AI具有广泛的应用。	ML的应用范围是有限的。
AI可分为3类 - 狭窄的AI，通用AI和强壮的Abetway什么公司I。	ML可分为三类——监督学习、非监督学习和强化学习。betway什么公司
AI的目标是创建智能系统来解决复杂问题。	ML的目标是培训一个系统的系统，以执行最小误差的任务。

什么是人工智能？

人工智能是用于描述计算机系统，机器人或软件智能地作为人类行动的能力的术语。人工智能可以分类为以下三类：betway什么公司

1.狭窄的AI.

当系统使用人工智能执行某些特定任务时，使用的人工智能技术或方案称为狭义人工智能。有时它比人类表现得更好。

2.通用AI

当AI系统更通用时，可以使用与人类相当的精度水平执行多个任务，然后使用的AI方案称为通用AI。

3.强人工智能

当AI系统可以比人类更好地执行多个任务时，AI系统称为强AI系统。

AI在现代社会中有许多应用。亚马逊Alexa，谷歌家，电脑游戏，如国际象棋，智能人形机器人（前：索菲亚机器人）是AI的示例。

什么是机器学习？

机器学习是AI的子集，用于训练使用收集数据的系统执行任务并智能地行动以减少任务的错误。机器学习只不过是一组用于分析数据集的算法，并培训系统进行特定任务。机器学习是三种类型：

1.监督学习

用户学习过程，其中用户向系统提供良好的标签，精炼数据，以培训它，即监督自己，被称为监督学习。

2.无人监督的学习

在没有任何标记或分类数据或任何指导的情况下培训系统的机器学习过程被称为无监督的学习。

3.加强学习

强化学习是一种机器学习，用于解决可以以多种方式解决的任务。我们将一些奖励函数与每种方式相关联，其目标是最大化奖励。

机器学习技术更常见，广泛应用于计算机科学，机器人，生物技术，数据科学那物联网（物联网）等。

结论

AI是一个需要多学科知识的巨大主题。虽然ML是AI的子集，但它还包括对数学，算法，编程和解决问题的强烈了解。AI和ML在各种科学和技术领域具有巨大的应用范围。许多研究人员正在研究未来AI和ML的可能应用。

作者
Subhrajyoti Choudhury.