人工智能和機器學習是計算機科學的術語。就此討論一些觀點，在此基礎上我們可以區分這兩個術語： 人工智能 ：人工智能這個詞包含兩個詞“人工”和“智能”。人工是指由人或非自然事物構成的東西，智能是指理解或思考的能力。有一種誤解認為人工智能是一個系統，但它不是一個系統.AI是在系統中實現的。可以有如此多的AI定義，一個定義可以是“它是如何訓練計算機以便計算機可以做目前人類可以做得更好的事情的研究。”因此這是一個我們想要添加所有的智能機器人包含的能力。 機器學習：機器學習是機器可以通過自己學習而無需明確編程的學習。它是人工智能的一種應用，它為系統提供了自動學習和改進經驗的能力。在這里，我們可以通過集成該程序的輸入和輸出來生成程序。機器學習的簡單定義之一是“機器學習據說可以從經驗中學習，如某些課程的任務T和績效測量P，如果學習者在課堂上的任務表現如P所測量的那樣隨經驗而提高。”
AI和ML之間的主要區別是：
- 人工智能
AI代表人工智能，智能定義知識智能的獲取被定義為獲取和應用知識的能力。
目的是增加成功的機會而不是准確性。
它可以作為一個完成智能工作的計算機程序。
目標是模擬自然智能以解決復雜問題。
AI是決策。
它導致開發一個模仿人類在某種情況下做出反應的系統。
AI將尋找最佳解決方案。
AI導致智慧或智慧。
- 機器學習
ML代表機器學習，其被定義為知識或技能的獲得。
目的是提高准確性，但不關心成功。
這是一個簡單的概念機器，可以獲取數據並從數據中學習。
目標是從某些任務的數據中學習，以最大限度地提高機器在此任務上的性能。
ML允許系統從數據中學習新東西。
它涉及創建自學習算法。
無論是否最佳，ML都會為此尋求解決方案。
ML導致知識。