關於人工智慧和機器學習,您可能聽過很多不同說法;讓我們思考並回顧一下每個術語的涵義。人工智慧用來描述可複製過去需要人類智慧完成任務的任何系統。
大多數人工智慧使用案例都在尋求機率性結果,想要仿效人為判斷做出很可靠的預測、分類或決策。
如今,幾乎所有人工智慧系統都是使用機器學習建立的,後者採用大量的資料建立和驗證決策邏輯,而這種決策邏輯就是模型。人工智慧系統將資料輸入模型,然後該模型輸出類似人類做出的預測或分類。基本上,機器學習是為智慧系統提供支援的基礎科技。
關於人工智慧和機器學習,您可能聽過很多不同說法;讓我們思考並回顧一下每個術語的涵義。人工智慧用來描述可複製過去需要人類智慧完成任務的任何系統。
大多數人工智慧使用案例都在尋求機率性結果,想要仿效人為判斷做出很可靠的預測、分類或決策。
如今,幾乎所有人工智慧系統都是使用機器學習建立的,後者採用大量的資料建立和驗證決策邏輯,而這種決策邏輯就是模型。人工智慧系統將資料輸入模型,然後該模型輸出類似人類做出的預測或分類。基本上,機器學習是為智慧系統提供支援的基礎科技。
機器學習 (ML) 已從潮流變為現實,成為許多組織創造價值的重要驅動力。完全接 納人工智慧 (AI) 的企業當中,有超過三分之二表示,這個技術創造了更佳的客戶 體驗,其中一半以上認為能夠協助他們制定更好的決策,並增加生產力,讓企業 在創新的同時又能節省成本。