机器学习和深度学习之间有什么区别？

设计为执行单个任务并且以目标为导向。 ANI非常有能力完成其编程要完成的特定任务。 ANI的一些示例是语音助手、面部识别或驾驶汽车。

其次，通用人工智能(AGI)是具有通用智能的机器的概念，机器可以模仿人类的智能和行为，并具有从数据中学习并应用其智能来解决任何问题的能力。人工通用情报可以在任何给定情况下以类似于人类的方式思考、理解和行动。

超级人工超智能(ASI)是机器可以变得自我意识并超越人类能力和智能的假想。实际上，我们离现实生活中实现这种形式的AI还很遥远。

机器学习

人工智能是模仿人类能力的概念，而机器学习是人工智能的子集，它教机器从先前的结果中学习。

机器学习模型会寻找数据中的模式，并根据先前的结果和数据来尝试得出你或我的结论。一旦算法真正擅长得出结果，它就会开始将知识应用于新数据集并不断改进。

简而言之，人工智能是计算机复制人类行为的科学，而机器学习是机器如何从数据中学习的背后方法。

机器学习的类型

监督学习是指将大量标记数据馈送到算法中，并且还定义了算法需要评估相关性的变量。但是，监督学习需要大量的数据来完成任务。

无监督学习可以帮助算法查找没有标签响应的模式和数据集。你可能会使用此技术来浏览数据，但还没有特定的目标。该算法将扫描数据集，并根据它们共享的特征开始将数据分为几组。

有监督和无监督学习的混合称为半监督学习。在半监督学习中，大多数标记数据被馈送到算法中，但是该模型可以自由探索和发展自己对数据集的理解。

强化学习正在教会机器使用明确定义的规则完成多步骤过程。该算法沿途做出自己的决定，并对其采取的行动获得奖励或惩罚

深度学习

毫不夸张地说，深度学习是一种用于实现机器学习的技术。深度学习是机器学习的一个子集，它使用深度神经网络并模仿大脑中的神经元网络，并允许机器在没有人类帮助的情况下做出准确的决策。

但是，深度学习有时被视为机器学习的发展。模型的深度由其具有的层数表示。深度学习是人工智能领域的最新技术。在深度学习中，训练是通过神

（编辑：常州站长网）

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