什么是机器学习,机器学习与人工智能的区别是什么（一）?

人工智能和计算机游戏领域的先驱阿瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）创造了 "机器学习"一词。他将机器学习定义为 “一个让计算机无需明确编程即可学习的研究领域” 。通俗地说，机器学习（ML）可以解释为根据计算机的经验自动化和改进计算机的学习过程，而无需实际编程，即无需任何人工帮助。该过程首先提供高质量的数据，然后通过使用数据和不同算法构建机器学习模型来训练我们的机器（计算机）。算法的选择取决于我们拥有什么类型的数据以及我们想要自动化的任务类型。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，它通过学习数据集的隐藏模式来开发算法，并使用它来对新的相似类型数据进行预测，而无需为每个任务进行显式编程。

传统机器学习将数据与统计工具相结合来预测可用于形成可行见解的输出。

机器学习用于许多不同的应用，从图像和语音识别到自然语言处理、推荐系统、欺诈检测、投资组合优化、自动化任务等等。机器学习模型还用于为自动驾驶汽车、无人机和机器人提供动力，使它们更加智能并能够适应不断变化的环境。

强化学习是另一种类型的机器学习，可用于改进基于推荐的系统。在强化学习中，代理学习根据其环境的反馈做出决策，并且该反馈可用于改进向用户提供的建议。例如，系统可以跟踪用户观看推荐电影的频率，并使用此反馈来调整未来的推荐。

基于机器学习的个性化推荐在许多行业中越来越受欢迎，包括电子商务、社交媒体和在线广告，因为它们可以提供更好的用户体验并增加对平台或服务的参与度。

这一突破源于这样一种想法：机器可以从数据（即示例）中单独学习以产生准确的结果。

机器学习与传统编程的区别

机器学习与传统编程的区别如下：

机器学习	传统编程	人工智能
机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集，专注于从数据中学习以开发可用于进行预测的算法。	在传统编程中，基于规则的代码是由开发人员根据问题陈述编写的。	人工智能涉及使机器变得尽可能强大，以便它能够执行通常需要人类智能的任务。
机器学习使用数据驱动的方法，通常根据历史数据进行训练，然后用于对新数据进行预测。	传统编程通常是基于规则的和确定性的。它没有机器学习和人工智能等自学习功能。	人工智能可以涉及许多不同的技术，包括机器学习和深度学习，以及传统的基于规则的编程。
机器学习可以在大型数据集中找到人类可能难以发现的模式和见解。	传统的编程完全依赖于开发人员的智慧。因此，它的能力非常有限。	有时，人工智能会结合使用数据和预定义规则，这使其在以高精度解决复杂任务方面具有巨大优势，而这对于人类来说似乎是不可能的。
机器学习是人工智能的子集。现在它被用于各种基于人工智能的任务，如聊天机器人问答、自动驾驶汽车等。	传统编程通常用于构建具有特定功能的应用程序和软件系统。	人工智能是一个广泛的领域，包括许多不同的应用，包括自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。

机器学习算法如何工作

机器学习以以下方式工作。

• 前向传递： 在前向传递中，机器学习算法接收输入数据并产生输出。根据模型算法计算预测。
• 损失函数： 损失函数也称为误差或成本函数，用于评估模型预测的准确性。