人工智能与机器学习最主要的区别是什么？机器学习也属于人工智能吗？

人工智能与机器学习最主要的区别是什么

人工智能

AI比ML和任何其他相关领域存在的时间更长。人工智能是指任何机器模拟人类智能和行为的能力。人类的能力包括推理，解决问题，语言能力，感知以及人类如何学习。用最简单的术语来说，人工智能是执行通常需要人类智能的任务的能力。此外，它还指机器执行未明确编程执行的任务的能力。

人工智能的一些常见例子包括机器翻译（Google Translate），垃圾邮件过滤器，个人助理（Alexa，Cortana，Siri和Google Assistant），语音识别系统（IBM）和推荐系统（Google Ads，亚马逊的建议）。此外，人工智能中的一些趋势领域是机器人技术中的自然运动，自然语言处理中的偏差检测以及使用AI的内容生成。

由于人工智能已经成为几乎所有用例的一部分，因此仍然需要制定一些合理的道德考虑因素。人工智能背后的核心思想是机器自己做出决策，不需要显式编程。但是，此功能会带来很多隐私和道德障碍。

机器学习

机器学习是人工智能的一个子领域。它指的是任何能够自行“学习”的计算机应用程序或程序，而无需人类的任何明确规则。为了进一步阐述，它更关注用于训练计算机根据数据执行任务，评估其性能并根据“学习”做出决策的训练模型。这些任务通常包括预测（第二天的天气），分类（确定图片中的内容）或数据生成（生成人类语音或文本）。

机器学习模型以特征和目标变量的形式获取输入数据，这些变量通常配对为（x，y），其中x是自变量或特征，y是因变量。例如，在房价预测问题中，x可能是房屋类型，位置或几个房间。另一方面，y 是基于 x 变量预测的价格。它通常被称为监督学习模式。但是，在无监督学习模型中，该算法会在未标记的数据上生成答案。它通常用于发现数据中的模式。另外两种类型的学习是半监督学习和整体学习。

总之，人工智能与机器学习最主要的区别是人工智能领域使机器能够像人类一样行事，使它们能够自然地思考，表现和学习。另一方面，ML是指机器解决任何任务或问题的学习过程。此外，AI是智能机器的广义领域，而ML是AI的核心应用之一。不仅如此，AI是一个由与技术和数学相关的各种过程组成的总称，而ML则专门限于机器的监督或无监督学习，而不遵循任何明确指定的规则

机器学习也属于人工智能吗？

机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系。

神经网络：最初是一个生物学的概念，一般是指大脑神经元，触点，细胞等组成的网络，用于产生意识，帮助生物思考和行动，后来人工智能受神经网络的启发，发展出了人工神经网络。机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。

机器学习是人工智能的一部分，指从历史或经验数据中学习知识的一种方法或算法）。人工智能指利用计算机模拟人的思维过程和智能行为的方法、技术，和这相关学科都可以算，例如机器人。