人工智能的目标是创造一台能够模仿人类思维的机器，当然，它需要学习能力。然而，它不仅仅是关于学习。它是关于推理，知识表达，甚至是抽象思维之类的东西。
另一方面，机器学习只专注于编写能够从过去的经验中学习的软件。你可能会发现一件令人震惊的事情是机器学习与数据挖掘和统计的关系比人工智能更紧密。那是为什么？首先，我们需要知道机器学习是什么意思。
机器学习是一种自动建立分析模型的数据分析方法。机器学习使用迭代学习数据的算法，使计算机能够在无需显式编程的情况下找到隐藏的洞察力。
如果一个计算机程序能够根据过去的经验改进它执行某项任务的方式，那么你可以说它已经学会了。这与能够执行任务的计算机程序非常不同，因为IS程序员已经定义了执行该任务所需的参数和数据。例如，计算机程序可以玩Tic-tac-脚趾游戏，因为程序员已经用内置的获胜策略对其进行了编程。然而，程序员没有一个预定义的策略，只有一套关于我们需要学习的合法动作的规则是反复玩游戏，直到它能够获胜。
这不仅适用于游戏，也适用于执行预测分类的程序。那么福州小程序开发公司有多强呢？ 分类是机器能够从数据集中识别和分类事物的过程，包括视觉数据和测量数据。预测，在统计学中被称为回归，机器可以根据一些先前给定的值来猜测或预测某物的价值(例如，给定一套房子的特性，根据以前的房屋销售，它的价值是多少)。
这就引出了机器学习的另一个定义。它是从数据中提取知识。你有一个你想要回答的问题，你认为答案在数据中。这就是机器学习与统计分析和数据挖掘相关的原因。
机器学习可分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。
有监督的学习是你教你用标记良好的数据训练机器的地方。这意味着数据已经被标记为正确的结果。这是字母‘A’的图片，这是印度的国旗，有三种颜色，其中一种是白色的，依此类推。数据集越大，机器对主题的了解就越多。在机器被训练之后，它会得到以前看不见的新数据和一个学习算法，然后利用过去的经验给出一个结果。这是字母‘A’，这是印度国旗等等。
无监督学习是指使用没有任何标签的数据集来训练机器。学习算法从不被告知数据代表什么。这是一封信，但没有关于它是哪封信的信息。这里有一个特定标志的特征，没有命名该标志。没有监督的学习就像听你不懂的外语播客一样。你没有字典，也没有主管告诉你你在听什么。如果你只听一个播客，它不会对你有多大的好处，但如果你听几百个小时的播客，你的大脑就会开始形成一个语言运作模式。你将开始识别模式，并开始期待某些声音。当你找到一本字典或一位家教时，你会更快地学习那门语言。
强化学习与无监督学习相似，因为训练数据是无标记的。然而，当被问及有关数据的问题时，结果将被评分。一个很好的例子就是玩游戏。如果这台机器赢了一场比赛，那么结果就会通过一系列的动作被慢慢地传回来，以加强这些动作的有效性。如果电脑只玩一两场游戏的话，这是没有多大用处的，但是如果它玩了几千或数百万的游戏，那么强化的累积效应就会创造出一个获胜的策略。
有许多不同的技术机器学习系统其中许多技术都与数据挖掘和统计有关。
我们从谷歌和Facebook等公司听到的热门词汇之一是神经网络。神经网络是一种机器学习技术，它以神经元在人脑中的工作方式为模型。其思想是，给定大量输入，神经元将传播一个信号，这取决于它如何解释这些输入。在机器学习术语中，这是通过矩阵修改和激活函数完成的。近年来，神经网络的使用有了很大的增加，目前的趋势是使用多层相互连接的神经元组成的深度神经网络。
在2015年谷歌I/O期间，人们解释了机器学习和深层神经网络在多大程度上帮助谷歌完成其核心使命，即组织世界信息，并使其具有普遍性和实用性。为此，你现在可以问谷歌，“你怎么说‘你好？’西班牙语？“由于有了神经网络，Google能够进行语音识别、自然语言处理和翻译。目前，谷歌正在使用30层神经网络。由于使用了这些神经网络，Google的语音识别错误率下降了30%以上。
机器学习使认知系统能够了解我们问题的原因，并以更加个性化和自然的方式与我们接触。通过与数据、设备和人员的交互，这些系统变得更定制和更智能。随着我们周围的所有信息，他们将帮助我们采取可能被视为无法解决的问题，并带来正确的洞察力或建议，我们的指尖时，它是最需要的。
