人工智能和機器學習技術正在徹底改變世界，使世界更加先進，但有些人對這兩個術語的真正含義感到困惑。有時，在其他情況下它們用作同義詞；它們被用作獨立或并行的進展。但是，如果你想以有效和有用的方式使用這兩者，必須找到兩者之間的區(qū)別。
如果你也是對這兩個詞的含義、用途和優(yōu)勢感到困惑的人之一，下面我們將分享人工智能和機器學習之間的關鍵區(qū)別。
我們來看一下：
什么是機器學習?
它是人工智能的一個分支，通過研究計算機算法，讓計算機程序通過經驗自動改進。例如，如果你向任何機器學習模型提供你喜歡的歌曲列表，以及諸如舞蹈，樂器或節(jié)奏等音頻靜態(tài)信息，它將自動執(zhí)行并生成推薦系統(tǒng)，向你推薦你將來喜歡的druckkings mobile的音樂。
這種類型的機器學習稱為監(jiān)督學習，其算法能夠對目標預測輸出和輸入特征之間的關系和依賴關系進行建模，我們可以通過這些關系預測新數(shù)據(jù)的輸出值。機器學習的另一種類型是無監(jiān)督學習，這是用于模式檢測和描述建模的一系列機器學習算法。
什么是人工智能?
除了機器學習之外，人工智能是完全廣泛的，而且范圍也有所不同。您可以使用“Artificial”一詞來理解，它指的是人為的東西，即非自然的事物，而“Intelligence”指的是理解和思考的能力。大多數(shù)人認為人工智能是一個系統(tǒng)，這是不正確的。
它不是一個系統(tǒng)，而是在系統(tǒng)中實現(xiàn)了人工智能。你可以用其他定義來理解人工智能的含義，例如，它是一項對計算機進行訓練，讓它們完成人類目前可以做得更好的事情的研究。
因此，我們可以說人工智能是一種智能，我們有機會為機器人添加人類所擁有的的所有能力。 人工智能的目的是增加成功的機會，不是提高準確性，模擬自然智能來解決復雜問題，它作為一個智能工作的計算機程序。
結論
現(xiàn)在你知道了人工智能和機器學習的主要區(qū)別，我們可以說，機器學習就是通過經驗來尋找它學習的模式，而人工智能是利用經驗來獲取知識和技能，并將這些知識應用于新的環(huán)境。之后，為了更好地利用人工智能，許多組織都試圖與人工智能分開。
滴滴機器學習場景下的 k8s 落地實踐與二次開發(fā)的技術實踐與經驗，包括平臺穩(wěn)定性、易用性、利用率、平臺 k8s 版本升級與二次開發(fā)等內容
大型商用時序數(shù)據(jù)壓縮的特性，提出了一種新的算法，分享用深度強化學習進行數(shù)據(jù)壓縮的研究探索
深度學習模型：OverFeat、R-CNN、SPP-Net、Fast、R-CNN、Faster、R-CNN、R-FCN、Mask、R-CNN、YOLO、SSD、YOLOv2、416、DSOD300、R-SSD
SIFT、PCA-SIFT、SURF 、ORB、 VJ 等目標檢測算法優(yōu)缺點對比及使用場合比較
人體姿態(tài)估計便是計算機視覺領域現(xiàn)有的熱點問題，其主要任務是讓機器自動地檢測場景中的人“在哪里”和理解人在“干什么”
Adam 算法便以其卓越的性能風靡深度學習領域，該算法通常與同步隨機梯度技術相結合，采用數(shù)據(jù)并行的方式在多臺機器上執(zhí)行
音樂科技、音樂人工智能與計算機聽覺以數(shù)字音樂和聲音為研究對象，是聲學、心理學、信號處理、人工智能、多媒體、音樂學及各行業(yè)領域知識相結合的重要交叉學科，具有重要的學術研究和產業(yè)開發(fā)價值
專家(查紅彬,陳熙霖,盧湖川,劉燁斌,章國鋒)從計算機視覺發(fā)展歷程、現(xiàn)有研究局限性、未來研究方向以及視覺研究范式等多方面展開了深入的探討
羅晶博士和楊辰光教授團隊提出，遙操作機器人系統(tǒng)可以自然地與外界環(huán)境進行交互、編碼人機協(xié)作任務和生成任務模型，從而提升系統(tǒng)的類人化操作行為和智能化程度
卡扣式裝配廣泛應用于多種產品類型的制造中，卡扣裝配是結構性的鎖定機制，通過一個機器學習框架將人類識別成功快速裝配的能力遷移到自主機器人裝配上。
基于行為序列的深度學習推薦模型搭配高性能的近似檢索算法可以實現(xiàn)既準又快的召回性能，如何利用這些豐富的反饋信息改進召回模型的性能
機器人輔助穿衣通常人工的將衣服附在機器人末端執(zhí)行器上，忽略機器人識別衣服抓取點并進行抓取的過程，從而將問題簡化
