Некоторые основные различия между искусственным интеллектом (AI) и машинным обучением (ML):

• Цель. 1 AI стремится к созданию систем, которые могут мыслить и принимать решения самостоятельно, подобно человеку. 1 ML фокусируется на обучении машин распознаванию закономерностей в данных и улучшению их работы без явного программирования. 1
• Сфера применения. 1 AI имеет более широкий спектр применения, включая решение проблем, принятие решений и автономные системы. 1 ML обычно используется для более узких задач, таких как распознавание закономерностей и предсказательное моделирование. 1
• Вовлечённость человека. 1 AI может работать с минимальным вмешательством человека, в зависимости от его сложности и дизайна. 1 ML требует участия человека для подготовки данных, обучения модели и оптимизации. 1
• Типы данных. 4 AI работает со всеми типами данных: структурированными, полуструктурированными и неструктурированными. 4 ML хорошо справляется со структурированными и полуструктурированными данными. 4
• Примеры. 1 AI: робототехника, виртуальные помощники, автономные транспортные средства и интеллектуальные чат-боты. 1 ML: системы рекомендаций, обнаружение мошенничества, прогнозирование цен на акции и т. д.. 1

При этом AI и ML тесно связаны: ML — это подмножество AI, и во многих приложениях эти технологии работают вместе. 45