人工智能、數據科學和機器學習都屬于同一個領域。問題是，在這種情況下，它們中的哪一個能達到正確的目的。多年來，我們看到了數據科學、人工智能和機器學習(ML)在各個領域的巨大應用。這些結果充分說明了它們的效率有多高，以及在未來幾年可以如何更好地部署它們。

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人工智能是人類智能的復制品，通過深入理解數據，識別模式和趨勢，幫助做出更好的決策，否則人類很難手動做同樣的事情。人工智能的問題是，你需要大量的數據才能理解這些數據。如果您沒有大量數據要處理，AI模型將只為少量數據提供結果。在這種情況下，預測或決策的準確性可能較低。簡而言之，數據量越大，訓練的模型越好，能夠以更高的效率和準確性交付結果。但問題不在于數據的可用性，因為我們知道每天產生的數據量是巨大的。這里需要關注的問題是，在部署經過培訓的模型來處理新數據時，應該怎么做?該模型能否成功地將所獲得的知識應用于處理新的數據集?這正是機器學習發揮作用的地方。

為什么機器學習勝過人工智能?

有了機器學習，機器就有可能從我們輸入的海量數據中學習。這臺機器能夠將它所獲得的知識應用于流入系統的新數據片段。此外，ML最好的特性之一是在欺詐檢測領域。這對銀行、保險公司、NBFC等金融服務行業來說是一件好事。我們看到計算機和機器能夠處理幾乎所有現實世界的情況的日子并不遙遠。

今天，談論ML及其增強人類認知的可能性是至關重要的。人們往往會混淆數據科學、人工智能和ML。每個應用程序都有自己的應用程序，將其中一個應用程序部署到另一個應用程序中并不會帶來豐碩的成果。技術專家喬登認為，與人工智能相關的項目過去是如何失敗的，ML項目是如何通過增強人類認知而取得成功的。喬丹在“哈佛數據科學評論”(HarvardDataScienceReview)上寫道：“ML是一個算法領域，它融合了統計學、計算機科學和許多其他學科的思想，設計出處理數據、做出預測和幫助做出決策的算法。”他堅持認為沒有比ML更好的方法來處理大規模數據。

簡而言之，當技術不局限于數據科學和人工智能時，通往成功的道路要容易得多。隨著ML越來越受到重視，這些公司很有可能通過在大量數據中發現模式來達到更高的高度。