機器學習和人工智能的區別

人工智能和機器學習可以被很多人互換使用，但人工智能更像是機器學習的超集，甚至是范圍更廣的領域。儘管定義人工智能（邊界）有點模糊，因為它隨著技術的進步而不斷變化，簡單來說，人工智能可以被定義為一種科學，使計算機的行為方式能夠使人們更接近人類的智能水平。和能力。在範圍方面，這是一個相當廣泛和模糊的領域，但總體思路是模擬人類智能來解決問題或以“智能”方式行事，類似於人類在特定情況下的行為方式。例如，基於情況執行某些任務而不是簡單地執行重複任務（自動化）的機器人是AI的示例。因此，機器學習可以被認為是AI的分支或子領域，用於實現AI的總體目標。

什麼是不同類型的機器學習算法？

有許多不同類型的學習算法。但是，有兩種一般類型：監督和無監督。簡單來說，在監督學習中，您通常通過向計算機提供有關其性能的反饋來教授計算機如何做某事和計算機學習（該算法在一組訓練數據上得到關於其性能的反饋）。在無監督學習中，計算機必須推斷數據中的模式，而沒有明確指導哪些答案是對還是錯。

在監督學習中，我們為算法提供了一個數據集，該數據集具有真實場景“答案”或“標籤”（正確的輸入- 輸出配對），然後基於該數據，算法學習並能夠生成答案（根據從訓練數據中學到的內容，即使對於之前沒有見過的數據也是如此。 在無監督學習中，算法提供有數據但我們沒有每個數據點的標籤。換句話說，沒有給出正確的“答案”或“標籤”。相反，我們只給出了一個數據，並期望算法在數據中找到某種結構。當我們需要在數據中找到一些模式並將數據集群到不同的集合中時，可以使用這種類型的算法。

其他類型的機器學習算法包括強化學習，半監督學習或推薦系統。