ML vs AI 技术的含义、应用和差异

机器学习如何工作？

人工智能（AI）和计算机科学的一个子领域称为机器学习，专注于使用数据和算法来模拟人们的学习方式，逐步提高系统的准确性。

快速扩展的数据科学学科包括机器学习作为关键要素。训练算法以使用统计技术生成分类或预测，揭示数据挖掘操作中的基本见解。理想情况下，根据这些见解做出的决策会影响应用程序和企业中的关键增长指标。随着大数据的发展和增长，数据科学家的需求将更大，因为他们需要帮助识别最关键的业务问题，然后使用数据来回答这些问题。

根据市场研究未来， 机器学习 市场份额预计将从2020年到2030年实现 38.76%的复合年增长率 ， 达到1065.2亿。

由于机器学习，计算机系统可以使用以前的数据来预测未来或做出一些决策，而无需明确编程。机器学习中有大量的结构化和半结构化数据用于机器学习模型，以提供可靠的结果或基于该数据进行预测。

机器学习中使用的算法使用过去的数据进行自我学习。它仅适用于受限制的域;例如，如果我们构建一个机器学习模型来查找狗的照片，它只会提供狗图像的结果;但是，如果我们添加其他数据，例如猫图像，模型将停止工作。机器学习用于各种应用程序，包括Facebook的自动朋友建议功能，Google的搜索引擎，电子邮件垃圾邮件过滤器和在线推荐系统。

什么是人工智能？

人工智能 （AI） 技术 通过自动化以前劳动密集型的流程或操作来提高业务绩效和生产力。人工智能还可以以人类从未能够做到的规模分析数据。这项技能具有显着的商业优势。根据市场研究未来，在整个预测期内，人工智能（AI）市场预计将达到 3113.5亿美元 ， 复合年增长率为41%。 （2020-2030）。

随着人口的增长，工业用户可用的数据量也在增加。在全球范围内，数据科学是对这种广泛数据的研究，它受到各种因素的影响，人工智能就是其中之一。阅读这些海量数据表并评估市场下滑和趋势涉及使用深度学习、Python 编程语言和机器学习。

由于通过云存储和对这些原始数据的图形解释以人类可读的格式提供数据，计算任务变得更加简单。基于这些原始数据，IT组织中的质量测试人员通常会创建测试用例，企业可以利用这些用例来吸引更多用户使用他们的产品。人工智能市场将尖端的计算机视觉与人类情感相结合，以产生错误最少的实例。

人工智能市场分析基于强大的算法，该算法使用复杂的机器学习语言来利用数据的力量，并为许多行业带来显着的商业利益。如果一个人提供商业提案，人工智能通过预测市场的潜在损益分析，为开发人员、研究人员和企业创造了工业级的前景。

数字平台主导了日常生活，学者们警告说，人工智能（AI）有朝一日可能会超越人类的智力，也许能够控制人类。人们认为，识别人类行为和模式并为语音和语言识别创建分析结构可以提高生产力。

执行以前需要人工输入的复杂活动的应用程序，例如下棋或与客户在线聊天，已被称为人工智能 （AI）。该短语及其子字段（例如机器学习和深度学习）经常互换使用。但也有变化。例如，机器学习侧重于创建系统，根据它们摄取的数据开发新技能或增强现有技能。

以下是机器学习和人工智能之间的一些关键区别：

• 通过使用人工智能，计算机可以模仿人类的行为。虽然机器学习是人工智能的一个分支，但它可以实现

相关报道：

https://epsnews.com/2022/08/09/ai-has-room-to-grow-in-the-supply-chain/

https://cryptopositives.com/metaverse-vs-web-3-0/

http://icrowdnewswire.com/5g-vs-6g-what-is-difference-from-technology-standpoint

http://icrowdnewswire.com/advantages-and-disadvantages-of-5g-technology-and-their-applications

http://icrowdnewswire.com/ai-vs-rpa-differences-application-and-market-projection

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