機器學習是人工智能的一個分支。機器學習主要研究如何讓電腦從經驗中學習,並透過經驗改進效能。
機器學習系統改進的方式是透過大量數據,從數據中尋找規律,並從錯誤預測中修正自己,從而提升準確度。這亦是機器學習之所以名為「學習」的原因。機器學習系統需要大量數據訓練,近年來的大數據技術進展亦因此成為機器學習復興的助燃劑。
由於機器學習是現時最流行的人工智能流派,人們經常會將兩者互換使用。然而,兩者有微妙的分別。人工智能有眾多流派,機器學習只是其中一支,另外還有諸如專家系統等的分支。因此,所有的機器學習系統都是人工智能,但並不是所有的人工智能系統都是機器學習。
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