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机器学习 对比 人工智能：关键差异
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人们经常将“机器学习”和“人工智能”这两个术语混淆使用。这种混淆很容易发生，因为它们是两个相关但又不同的概念。需要注意的是，机器学习（ML）是人工智能（AI）的子集。
为了更好地理解这两个概念，我们先定义每一个：
- 人工智能（AI）：AI是指任何模仿人类思维和处理信息的软件或过程。AI包括计算机视觉、自然语言处理（NLP）、自动驾驶汽车、机器人和机器学习等广泛的技术和领域。AI使设备能够学习和识别信息以解决问题和提取见解。
- 机器学习（ML）：机器学习是AI的一个子集，它是一种涉及教导设备从数据集中学习信息而无需人工干预的技术。机器学习算法可以从数据中学习，随着时间的推移提高整体机器学习模型的准确性和效率。另一种看待它的方式是，机器学习是AI在执行AI功能时所经历的过程。
人工智能的关键方面
人工智能有很多定义，这也是为什么它看起来有些复杂或令人困惑的原因。然而，在其最简单的形式中，AI是一个结合计算机科学和强大的数据集来实现有效问题解决的领域。
今天的人工智能领域包括机器学习和深度学习等子领域，这些子领域涉及AI算法根据输入数据进行预测或分类。
人工智能有时被分为不同类型，例如弱AI或强AI。弱AI，也被称为狭义AI或人工狭义智能（ANI），是指被训练来执行特定任务的AI。它是我们日常生活中最明显的AI形式，实现了像苹果的Siri和自动驾驶汽车这样的应用。
强AI包括人工通用智能（AGI）和人工超级智能（ASI）。AGI目前仍然是理论性的，指的是机器具有与人类相等的智能。AGI将是自我意识的，并能够解决高度复杂的问题，学习和规划未来。进一步来说，ASI将超过人类的智能和能力。
了解AI的一种方法是看它的各种应用，包括：
- 语音识别：AI是许多语音识别技术的关键。也被称为计算机语音识别或语音转文本，它依赖于NLP将人类语音转换为书面格式。
- 计算机视觉：AI使计算机能够从数字图像、视频和其他视觉输入中提取信息。计算机视觉用于照片标记、医疗成像、自动驾驶汽车等。
- 客户服务：AI为客户服务行业提供了聊天机器人，改变了企业与客户之间的关系。
- 欺诈检测：金融机构使用AI来识别可疑交易。
机器学习的关键方面
机器学习算法依赖结构化数据来进行预测。结构化数据是指被标记、组织和定义了特定特征的数据。机器学习通常需要这种数据被预处理和组织，否则它将被深度学习算法所取代，深度学习算法是AI的一个子领域。
当我们看机器学习的更广泛概念时，很快就清楚它是所有规模企业中非常有价值的工具。这在很大程度上是由于组织可用的大量数据。机器学习模型处理数据并识别模式以改善企业决策，并且这些模型会自我更新并提高分析准确性。
机器学习包括几种不同的技术，每种技术都有不同的工作方式：
- 监督学习：标记数据“监督”算法并训练它们进行数据分类和预测结果。
- 无监督学习：一种使用无标记数据的机器学习技术。无监督学习模型可以分析数据并在无需人工干预的情况下发现模式。
- 强化学习：这种技术训练模型进行一系列决策，并基于奖惩系统。
AI/ML技能的差异
现在我们已经区分了人工智能和机器学习这两个概念，您可能已经猜到，每一个都需要不同的技能集。对于希望参与AI或ML的人来说，了解每个技能的要求是非常重要的。
当谈到AI时，技能集往往更侧重于理论而不是技术，而机器学习则需要高度的技术专长。话虽如此，两者之间还是有一些重叠的部分。
让我们先看看人工智能所需的顶级技能：
- 数据科学：数据科学是一个跨学科领域，专注于使用数据来推导见解。数据科学技能对于AI至关重要，包括编程、数学等，并帮助数据科学家使用诸如统计建模和数据可视化等技术。
- 机器人：AI为机器人提供了计算机视觉，以帮助它们导航和感知环境。
- 伦理：任何参与AI的人都必须对AI技术的伦理影响有深刻的理解。伦理是AI系统部署的主要关注点之一。
- 领域知识：通过拥有领域知识，您将更好地理解行业，并能够开发出创新技术来解决特定的挑战和风险，从而更好地支持您的业务。
- 机器学习：为了真正理解AI并以最佳方式应用它，您应该对机器学习有扎实的理解。虽然您可能不需要知道机器学习开发的每个技术方面，但您应该知道其基本方面。
当我们看机器学习时，技能往往变得更加技术化。话虽如此，了解这些技能对于任何希望参与AI或ML的人来说都是有益的：
- 编程：每个机器学习专业人员都必须精通Java、R、Python、C++和JavaScript等编程语言。
- 数学：机器学习专业人员广泛使用算法和应用数学，因此他们应该具有强大的分析和解决问题的能力，并具备数学知识。
- 神经网络架构：神经网络是深度学习的基础，而深度学习是机器学习的一个子领域。机器学习专家对这些神经网络及其在各个领域的应用有深入的理解。
- 大数据：机器学习的一个重要部分是大数据，这些模型分析大量数据以识别模式和进行预测。big data指的是高效地提取、管理和分析大量数据。
- 分布式计算：分布式计算是计算机科学的一个分支，也是机器学习的一个重要部分。它指的是分布式系统，其组件位于不同的网络计算机上，这些组件通过交换通信来协调其行为。
这些只是AI和ML技能的几个例子，任何希望参与这些领域的人都应该具备这些技能。话虽如此，任何企业领导者都可以通过学习这些技能来更好地理解他们的AI项目。同时，任何AI项目的成功关键之一就是拥有一个理解项目进展的领导团队。
