机器学习与传统计算是如何不同的?
机器学习 (ML) 和传统计算在解决问题和决策的方式上有所不同.在传统计算中,程序员明确定义了一套规则,过程和程序来解决问题或执行任务.计算机遵循这些指令并执行指定的步骤的精确序列来提供解决方案.传统计算依赖于人类定义的算法,当规则规范解决空间时,它很好地工作,问题是明确的,精确的,并且问题是决定性的.例如,计算数字的总和,创建数据库或整理一列项目.另一方面,机器学习是人工智能的子集,程序从数据中"学习".而不是明确编程,机器学习模型是人类数据和统计数据或数学数据的推断,以找到模式和预测,从而使程序能够提高数据的性能.在处理传统计算技术时,它非常有用,因为它基于传统的语言,如基于书面或基于计算机编程的预测,而基于传统的计算技术,它很难通过简单的预测和计算来解决问题.在市场上,机器学习是基于人类的统计数据和数学数据来发现模式和预测,从而使其提高数据性能.