人工智能和机器学习是计算机科学中相互关联的部分。这两种技术是用于创建智能系统的最流行的技术。
尽管这是两种相关的技术，有时人们将它们用作彼此的同义词，但在各种情况下仍然是两个不同的术语。
从广义上讲，我们可以将 AI 和 ML 区分为：
人工智能是一个更大的概念，用于创建可以模拟人类思维能力和行为的智能机器，而机器学习是人工智能的一个应用程序或子集，它允许机器从数据中学习而无需明确编程。
人工智能
人工智能是计算机科学的一个领域，它制造了一个可以模仿人类智能的计算机系统。它由“人工”和“智能”两个词组成，意思是“人造的思维能力”。因此，我们可以将其定义为：
人工智能是一种技术，我们可以使用它来创建可以模拟人类智能的智能系统。
人工智能系统不需要预先编程，而是使用可以与自己的智能一起工作的算法。它涉及机器学习算法，例如强化学习算法和深度学习神经网络。人工智能正在多个地方使用，例如 Siri、谷歌的 AlphaGo、国际象棋中的人工智能等。
根据能力，人工智能可以分为三种类型：
- 弱人工智能
- 通用人工智能
- 强大人工智能
目前，我们正在研究弱人工智能和通用人工智能。人工智能的未来是强人工智能，它将比人类更聪明。
机器学习
机器学习是关于从数据中提取知识。它可以定义为:
机器学习是关于从数据中提取知识。它可以定义为
机器学习使计算机系统能够使用历史数据进行预测或做出某些决定，而无需明确编程。机器学习使用大量结构化和半结构化数据，因此机器学习模型可以生成准确的结果或基于该数据进行预测。
机器学习适用于使用历史数据自行学习的算法。它仅适用于特定领域，例如，如果我们正在创建一个机器学习模型来检测狗的图片，它只会给出狗图像的结果，但如果我们提供像猫图像这样的新数据，那么它就会变得无响应。机器学习被用于各种地方，例如在线推荐系统、谷歌搜索算法、电子邮件垃圾邮件过滤器、Facebook 自动好友标记建议等。
它可以分为三种：
- 监督学习
- 无监督学习
- 强化学习