人工智能和机器学习之间的区别
发布时间：2021-05-22 21:02:20 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：CMU计算机科学学院临时院长、卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)教授、前机器学习系主任 Tom M. Mitchell 表示: 科学领域最好由它所研究的中心问题来界定。机器学习领域试图回答以下问题： 我们怎样才能建立一个随着经验而自动改进的计算机系统，而
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CMU计算机科学学院临时院长、卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)教授、前机器学习系主任 Tom M. Mitchell 表示:
科学领域最好由它所研究的中心问题来界定。机器学习领域试图回答以下问题：
“我们怎样才能建立一个随着经验而自动改进的计算机系统，而支配所有学习过程的基本法则是什么？[1]”
机器学习（ML）是人工智能的一个分支，正如计算机科学家和机器学习先驱 [19]Tom M.Mitchell所定义的：“机器学习是对计算机算法的研究，允许计算机程序通过经验自动改进。” [18] —ML是我们期望实现人工智能的方法之一。机器学习依赖于对大大小小的数据集进行研究，通过检查和比较数据来发现共同的模式并探索细微差别。
例如，如果您提供一个机器学习模型，其中包含许多您喜欢的歌曲，以及它们相应的音频统计数据（舞蹈性、乐器、节奏或流派）。它应该能够自动化（取决于所使用的有监督机器学习模型）并生成推荐系统 [43]，以便在未来向您推荐您喜欢的音乐（以高概率），类似于Netflix、Spotify和其他公司所做的 [20] [21] [22]。
在一个简单的例子中，如果你加载了一个机器学习程序，其中有相当大的X射线图片数据集以及它们的描述（症状、需要考虑的项目和其他），它应该有能力在以后协助（或可能自动化）X射线图片的数据分析。机器学习模型会查看不同数据集中的每一张图片，并在具有可比指征标签的图片中找到共同的模式。此外，（假设我们对图像使用可能的ML算法）当你用新的图片加载模型时，它会将其参数与之前收集的例子进行比较，以揭示图片中包含它先前分析过的任何指征的可能性。
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