人工智能与机器学习：有什么区别？

自20世纪50年代以来，数据科学家和开发商一直探索人工智能（AI）和机器学习（ML），但他们在过去十年中取得了特别令人难以置信的进步。一旦科幻小说现在经常在日常生活中使用了什么 - 这么多，所以有些人会争论人们认为这是理所当然的。您可以使用面部识别打开智能手机。Gmail自动建议单词以帮助您完成编写电子邮件。Netflix推荐新电影，并根据您的观看习惯查看。这些都是现实世界中的所有实用AI应用。

放心，这些应用程序的数量只会增长。根据Gartner.，预计部署在组织中的AI或ML项目的平均数三倍到2022年。随着更多公司拥抱世界大数据通过尖端技术，“AI”和“机器学习”已成为热的流行语，通常可互换使用。

但这是错误的。

AI和机器学习之间存在一些重要差异。由于它们经常被认为是同样的事情，因此这些差异可能有点令人困惑。所以，让我们首先定义AI和机器学习，然后潜入它们的不同。

什么是人工智能?

术语人工智能难以放下，因为它包括许多不同的技术进步。根据安德鲁•摩尔他是哈佛大学计算机科学学院的前院长卡内基·梅隆大学，“人工智能是制造计算机的科学和工程，直到最近，我们认为需要人类智力。”换句话说，AI是编程“智能”机器的广泛概念，以创造性的方式完成任务。

什么是机器学习?

机器学习是一个子集AI使系统能够随着时间的推移学习和改善。它建立在没有持续的人类监督或专门编程的规则的情况下的想法。进料机学习算法大量数据创建了一个实际上可以培训和优化的模型 - 它可以研究，学习，查找模式和预测结果。

深度学习:深度学习是机器学习的一个强大子集，受到人类大脑结构的启发。目前，它被用于各种创新的人工智能技术，包括图像和语音识别、自然语言处理、自动驾驶汽车等。深度学习算法使用具有专门学习能力的多层人工神经网络。这些算法需要大量的训练数据，但目前处于人工智能创新的前沿。

如何在现实世界中应用机器学习？

世界各地的企业和组织已经利用机器学习系统来简化操作并最大限度地提高效率。

见解：如今的企业正沉浸在数据中——数据往往比他们知道如何处理的还要多。在太多不同的系统中存储的数据会造成不必要的复杂性和成本，并妨碍有效的决策制定。数据仓库和管理的进步可以产生有价值的业务见解。在机器学习的帮助下，企业可以获得准确的销售预测，预测客户流失，或避免产品发布延迟。这些业务洞察力可以帮助我们更好地跨多个行业做出决策。

优化：机器学习可以帮助企业主基于历史数据来确定其最佳和最糟糕的合作伙伴或供应商，以提及任何问题。此外，它甚至可以确定合作伙伴 - 甚至员工的性能是否介绍了错误的方向，以突出显示改进的领域。

自动化：机器学习已经被用于为许多不同的业务自动化各种乏味、重复的任务。保险公司可以自动处理索赔。银行和信用卡公司可以立即发现欺诈交易。公司在自己的网站上部署聊天机器人，以更快地吸引客户。

机器学习和自动语音识别（ASR）技术

AI和机器学习的最重要应用之一是自动语音识别（ASR）技术，将口语单词转换为文本。虽然该领域已经存在超过60年，但在过去10年中，ASR的巨大进步。

云计算的出现已经为行业领导者提供了大量数据，提出了提高ASR准确性的令人兴奋的机会。这种数据的涌入使开发人员能够更高效地找到制作深度学习培训算法的方法。随着ASR技术有所改善，客户已经期待了更多。这就是研究人员和开发人员正在测试新的ASR系统，为什么可以产生来自低质量或长距离音频的准确结果。

ASR技术非常准确，并且有许多用途。当您没有免费手键入消息时，这就是智能手机上的听写功能。它可以自动转录合法的内容沉积或警察的身体的相机镜头。它甚至可以提供自动实时标题对于营销网络研讨会或大学教授演讲。

自动语音识别与Rev

录该公司业界领先的ASR技术，Rev.ai，是市场上最准确的技术，超过了谷歌、亚马逊和微软等科技巨头的类似技术。我们的团队利用了几十年的经验，创建了一套语音到文本的服务——包括住字幕那视频字幕那转录，创新API-快速，经济，易于使用，可扩展的企业级业务。

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