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人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的差異及其重要性

來(lái)源:AI科技大本營(yíng)      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2020/6/6      主題:其他   [加盟]
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)正在徹底改變世界,使世界更加先進(jìn),但有些人對(duì)這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)的真正含義感到困惑。有時(shí),在其他情況下它們用作同義詞;它們被用作d立或并行的進(jìn)展。但是,如果你想以有效和有用的方式使用這兩者,需要找到兩者之間的區(qū)別。
如果你也是對(duì)這兩個(gè)詞的含義、用途和優(yōu)勢(shì)感到困惑的人之一,下面我們將分享人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的關(guān)鍵區(qū)別。
我們來(lái)看一下:

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?

它是人工智能的一個(gè)分支,通過(guò)研究計(jì)算機(jī)算法,讓計(jì)算機(jī)程序通過(guò)經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)。例如,如果你向任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供你喜歡的歌曲列表,以及諸如舞蹈,樂(lè)器或節(jié)奏等音頻靜態(tài)信息,它將自動(dòng)執(zhí)行并生成推薦系統(tǒng),向你推薦你將來(lái)喜歡的druckkings mobile的音樂(lè)。
這種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)稱為監(jiān)督學(xué)習(xí),其算法能夠?qū)δ繕?biāo)預(yù)測(cè)輸出和輸入特征之間的關(guān)系和依賴關(guān)系進(jìn)行建模,我們可以通過(guò)這些關(guān)系預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的輸出值。機(jī)器學(xué)習(xí)的另一種類型是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),這是用于模式檢測(cè)和描述建模的一系列機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

什么是人工智能?

除了機(jī)器學(xué)習(xí)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(lái)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(rèn)為人工智能是一個(gè)系統(tǒng),這是不正確的。
它不是一個(gè)系統(tǒng),而是在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了人工智能。你可以用其他定義來(lái)理解人工智能的含義,例如,它是一項(xiàng)對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)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(shuō)人工智能是一種智能,我們有機(jī)會(huì)為機(jī)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(jī)會(huì),不是提G準(zhǔn)確性,模擬自然智能來(lái)解決復(fù)雜問(wèn)題,它作為一個(gè)智能工作的計(jì)算機(jī)程序。

結(jié)論

現(xiàn)在你知道了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的主要區(qū)別,我們可以說(shuō),機(jī)器學(xué)習(xí)就是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)來(lái)尋找它學(xué)習(xí)的模式,而人工智能是利用經(jīng)驗(yàn)來(lái)獲取知識(shí)和技能,并將這些知識(shí)應(yīng)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(kāi)。


  



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【深度】未來(lái)5-10年計(jì)算機(jī)視覺(jué)發(fā)展趨勢(shì)為何?

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華南理工大學(xué)羅晶博士和楊辰光教授團(tuán)隊(duì)發(fā)文提出遙操作機(jī)器人交互感知與學(xué)習(xí)算法

羅晶博士和楊辰光教授團(tuán)隊(duì)提出,遙操作機(jī)器人系統(tǒng)可以自然地與外界環(huán)境進(jìn)行交互、編碼人機(jī)協(xié)作任務(wù)和生成任務(wù)模型,從而提升系統(tǒng)的類人化操作行為和智能化程度

實(shí)時(shí)識(shí)別卡扣成功裝配的機(jī)器學(xué)習(xí)框架

卡扣式裝配廣泛應(yīng)用于多種產(chǎn)品類型的制造中,卡扣裝配是結(jié)構(gòu)性的鎖定機(jī)制,通過(guò)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架將人類識(shí)別成功快速裝配的能力遷移到自主機(jī)器人裝配上。

基于多任務(wù)學(xué)習(xí)和負(fù)反饋的深度召回模型

基于行為序列的深度學(xué)習(xí)推薦模型搭配高性能的近似檢索算法可以實(shí)現(xiàn)既準(zhǔn)又快的召回性能,如何利用這些豐富的反饋信息改進(jìn)召回模型的性能

張帆博士與Yiannis Demiris教授團(tuán)隊(duì)提出高效的機(jī)器人學(xué)習(xí)抓取衣服方法

機(jī)器人輔助穿衣通常人工的將衣服附在機(jī)器人末端執(zhí)行器上,忽略機(jī)器人識(shí)別衣服抓取點(diǎn)并進(jìn)行抓取的過(guò)程,從而將問(wèn)題簡(jiǎn)化
 
資料獲取
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== 機(jī)器人推薦 ==
 
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智能消毒機(jī)器人

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機(jī)器人底盤

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