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(jīng)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(jīng)驗來尋找它學習的模式，而人工智能是利用經(jīng)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。
神經(jīng)形態(tài)結構融合學習和記憶功能領域的研究主要集中在人工突觸的可塑性方面，同時神經(jīng)元膜的固有可塑性在神經(jīng)形態(tài)信息處理的實現(xiàn)中也很重要
針對結算收銀場景中商品識別的難點，從商品識別落地中的模型選擇、數(shù)據(jù)挑選與標注、前端和云端部署、模型改進等方面，進行了深入講解
通過分析其中的關鍵問題，建立了新熱內容曝光敏感模型，并最終給出一種曝光資源約束下的多目標優(yōu)化保量框架與算法
優(yōu)酷推薦業(yè)務，算法應用場景眾多，需求靈活多變，需要一套通用業(yè)務框架，支持運行時的算法流程的裝配，提升算法服務場景搭建的效率
餓了么算法專家劉金介紹推薦業(yè)務背景，包括推薦產(chǎn)品形態(tài)及算法優(yōu)化目標；然后是算法的演進路線；最后重點介紹在線學習是如何在餓了么推薦領域實踐的
杜克大學的一種 AI 算法PULSE可以將模糊、無法識別的人臉圖像轉換成計算機生成的圖像，其細節(jié)比之前任何時候都更加精細、逼真
能快速將現(xiàn)有算法在實際生產(chǎn)環(huán)境落地，并能利用GPU加速實現(xiàn)大規(guī)模計算，我們自己搭建了一個GPU加速的大規(guī)模分布式機器學習系統(tǒng)，取名小諸葛
人類可以通過視覺和觸覺融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小，以防止其發(fā)生滑動或過度形變，但這對于機器人來說仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的問題
在底層通過使用基于模型的操作單元，保證了手指與物體之間持續(xù)穩(wěn)定的抓取；在中層使用強化學習進行規(guī)劃，從而實現(xiàn)較長和復雜的手內操作流程
中科院沈陽自動化所的Wang利用深度強化學習算法和視覺感知相結合的方法來完成移動機器人在非結構環(huán)境下的移動操作
德國伯恩大學計算機學院研制的遙操作輪腿復合的移動操作機器人可通過遠程操作平臺完成各種復雜操作任務
假肢腕設計的有效基準能夠做3自由度運動，即旋前/旋后、屈伸和橈側/尺側偏移,未受影響的腕關節(jié)，其最大活動范圍通常在76度/85度
