有指导的机器学习意味着机器可以在没有显式编程的情况下自行学习。是人工智能的一个应用。它使得机器学习指的是机器无需显式编程就能自己学习的学习。它是人工智能的一个应用，使系统能够灵活地机械学习，并从经验中改进。在这里，我们可以通过整合程序的输入和输出来生成程序，而人工智能(AI)就是机器(主要是计算机系统)对人类智能过程的模拟。这些过程包括学习数据访问和使用数据规则、推理(使用规则获得近似或确定的结论)和自我纠正。人工智能的具体应用包括专家系统、语音识别和机器视觉。
粗略来说，人工智能曾经是计算机算法程序，可以完成智能工作。另一方面，机器学习可以是人工智能的一部分，它可以从数据中学习，数据中也包含从以前的经验中收集的信息，并允许计算机程序相应地改变它们的行为。人工智能是机器学习的超集。所有的机器学习都是人工智能，但不是所有的人工智能都是机器学习。
人工智能通过一个自动化系统管理其他综合问题。通过使用任何领域，如认知科学、图像处理、神经系统和机器学习，这种计算机化应该是可能的。
机器学习管理从外部环境影响用户的机器来实现。外部环境可以是传感器、电子部件、存储装置和不同的设备。
人工智能通过创建机器、框架和完全不同的小工具来管理它们，使它们能够像所有人通常所做的那样思考和执行任务。机器学习将依赖于用户输入或消费者请求的查询，框架将检查知识库中是否提供了它。如果可用，它会将结果返回给与查询相关的用户。但是，如果最初没有存储结果，计算机将吸收用户输入并增强其知识库，从而为用户提供更好的价值。
计算机在做智能的事情，所以表现出人工智能。没有提到“人工智能”这个词，但是它解决了这些问题。有许多技术，包括基于规则的系统或专门的系统。还有一只猫；20世纪80年代，许多技术开始被广泛应用。
那些早期的研究者之所以发现一些问题比较难，是因为这些问题只是不适合人工智能的第一技术。硬编码算法或基于固定规则的系统根本无法正常工作，例如图像识别或从文本中提取意义。
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