机器学习机器学习与人工智能究竟有何区别

机器学习使用什么工具比较好

用Python做机器学习，推荐scikit-learn。

分布式机器学习推荐Spark mllib。

深度学习推荐TensorFlow、Keras。

机器学习的领域有哪些

硬件方面，逻辑元件采用中、小规模集成电路（MSI、SSI），主2113存储器仍采用磁芯。

软件方面出现了分时操作系统以5261及结构化、规模化程序设计方法。

特点是速度更快（一般为每秒数百万次4102至数千万次），而且可靠性有了显著提高，价格进一步下降，1653产品走向了通用化、系列化和标准化等。

应用领域开始进版入文字处理和图形图像处理领域。

权 第4代：大规模集成电路机（1970年至今） 硬件方面，逻辑元

机器学习是个什么概念

从广义上来说, 机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程 无法完成的功能的方法。

但从实践的意义上来说, 机器学习是一种通过利用数据, 训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。

何谓机器学习 机器学习能做些什么

机器学习很简单，就是使机器具有人的学习能力，人的思考能力，人的认知能力，至于判断机器学习的方法，有注明的图灵机测试。

机器学习是一门热门的学科，究其原因是为了服务人类的。

目前的机器学习其实是有着其“瓶颈”所在，比如，机器人学习新生事物时候，数据其实是人为指定的，而非自己去思考，也即，现在的机器学习是人为灌输思想的被动学习，而真正想让机器主动学习，具有人的思维方式，还有待研究。

机器学习与人工智能究竟有何区别

人工智能这个名词被过早地滥用了。

需要一个精确的定义，才好讨论。

一个名副其实的人工智能，应该具备： 1、有寻找有等待的观察能力。

也就是设备输入围绕设备目的而可自主抉择。

例如手机的摄像头麦克风不仅仅是全纪实的，而且可做到有选择地录音摄像。

就像男生上街看美女，美女上街看橱窗一样。

目的不同，各取所需。

2、围绕设备目的的判断推测验证记忆能力。

3、与输入同步协调的输出应对能力。

而机器学习，字面上显然仅仅指机器设备具备学习能力。

那么，两者差别的最大含义在于，设备是否具备目的。

若机器学习本具备目的，那么这个机器就具备人工智能。

两者含义对此无差别。

反之，目的，就为两者的最大差别。