呆板学习与人工智能是两个密切干系但又有区别的概念，它们在技能发展和应用范畴中饰演偏重要脚色。
一、界说与区别
- 人工智能（AI）：
- 界说：人工智能是一种模仿人类智能的技能，旨在使盘算机或呆板能够实行通常必要人类智能才能完成的任务，如语音辨认、图像辨认、天然语言处理、决策制定等。
- 特点：人工智能是一个广泛的概念，它涵盖了多种技能和方法，包括呆板学习、深度学习、天然语言处理、盘算机视觉等。人工智能的目标是使机用具备类似甚至超越人类的智能水平。
- 呆板学习（ML）：
- 界说：呆板学习是人工智能的一个子范畴，它专注于使用算法和统计模型让盘算机从数据中自动学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。
- 特点：呆板学习算法能够自动发现数据中的模式和规律，并据此进行推测或决策。这一过程通常涉及大量数据的网络、处理和分析。呆板学习是实现人工智能自动化和智能化的关键技能之一。
二、关系与联系
- 关系：呆板学习是人工智能的重要组成部分和核心技能之一。人工智能的许多应用都依赖于呆板学习算法来实现自动化和智能化。
- 联系：人工智能和呆板学习在技能上紧密相连，相互促进。人工智能为呆板学习提供了更广阔的应用场景和发展空间，而呆板学习则为人工智能的发展提供了强大的技能支持和驱动力。
三、应用场景
- 人工智能的应用场景：
- 语音辨认：如Siri、Alexa等语音助手能够辨认和理解人类语音。
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