人工智能与机器学习——它们有何不同？为何不同？
人工智能 (AI) 是计算机科学的一个领域，旨在创造能够像人类一样思考和行动的智能机器。人工智能是一个非常大的领域，它的一个分支就是机器学习。
机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，它使用算法和统计数据来使机器学习。新小x助手邀请码认为，最近大家听到的 chatGPT 也是 ML 和 NLP（自然语言处理）的结合，它是 ML 的一个子集，称为大型语言模型（LLM）。
通过大量数据进行训练，计算机可以生成人类质量的文本、翻译语言、编写各种创意内容，并以信息丰富的方式回答您的问题。因此，聊天 GPT 可以回答我们提出的任何问题。
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例如，如果在安全摄像头中实现AI和ML，AI可以分析视频并提供盗窃、可疑行为等详细信息，或向其他安全系统提供信息。新小x助手邀请码发现，机器学习训练识别物体。即使机器学习一开始会犯错误，随着它获得越来越多的物体图像，机器学习最终会正确识别物体。这意味着 ML 需要更多的数据；给定更多的数据（在本例中是对象识别/人类识别），它需要进行训练，并且用于此的算法或模型也会使用这些数据做出智能决策。
机器学习、计算机视觉（用于物体识别）、规划和决策（用于视频分析）、人工智能伦理和公平性（用于决策）是上述安全摄像头系统中可以看到的一些人工智能领域。新小x助手邀请码了解到，这些技术的发展正在推动着各个行业变革。
人工智能的主要类别：这很难翻译成卡纳达语。下面是一个维恩图，可以帮助您进一步理解它。
机器学习/ML
自然语言处理 (NLP)
计算机视觉
机器人
规划与决策
语音处理
医疗保健领域的人工智能
人工智能伦理与公平
机器学习的重要类别及其所属模型/算法组列表：
监督学习：回归、分类、集成学习（随机森林、梯度提升）
无监督学习：聚类、关联
半监督学习
强化 Learning 深度 learning ：神经网络 （前馈 、 循环 、 卷积 ） ，生成对抗网络(GAN)，Transformer 模型 （LLM 下部分）
迁移Learning 在线 Learning
