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人工智能和机器学习是在科技界引起了一些列轰动的热门术语。这两个术语通常被混着使用，其实不尽相同。人工智能和机器学习在方法、算法和逻辑思维等方面有很大的差异。
让我们通过数据看看一下人工智能和机器学习在未来全球市场中的表现以及发展空间。根据彩衣弄臣（The Motley Fool）的统计，人工智能的市场总额将在2020年增长至50.5亿美元。这一惊人的数字再次证明了人工智能技术的强大潜力。
据统计，这些数据不仅开阔了商业视野，同时也打开了在深入学习中传播工作机会的机器学习开发者的视野。
但普通人、企业老板甚至是开发者常常会混淆人工智能和机器学习。他们通常也不了解人工智能和机器学习的潜力。为了解决这些问题，下面让我们看看人工智能和机器学习有哪些区别。
现在为各位介绍人工智能与机器学习的区别。
在进入本文的核心内容之前，先简述一下人工智能和机器学习的基本概念。
人工智能：
人工智能这个词由两个部分组成：人工和智能，顾名思义，也就是人工智慧的思考能力。对人工智能的最大误解就是它只是一个系统，但人工智能恰恰不是一个系统，它可以在系统内部运行，使机器具有执行任务的逻辑能力。
总而言之，人工智能可以被定义为计算机科学的一个领域，旨在创造出能像人类一样工作和反应的智能机器。
机器学习：
机器学习可以被定义为人工智能的一个分支或人工智能的具体应用。在机器学习中，机器具有独立学习的能力，不需要显式编程。
这可以让应用程序根据实时场景中的数据进行自我调整。
了解了人工智能和机器学习的基本概念后，下面进入正题。
下列表格展示了人工智能与机器学习的区别：
除了这些区别，一些工具也可以跟人工智能与机器学习一起使用，或者说，人工智能和机器学习在这些互联平台上能更好地工作。
1. Tensorflow:
Tensorflow是一个开源的软件库，可以借助于数据流图进行数值计算。谷歌大脑团队的工程师和研究人员最先注意到了这个工具。TensorFlow灵活的架构让用户可以使用单个API将计算部署到服务器/手机/桌面/中的多个GPU和CPU中。
所以，如果你想集成TensorFlow，快来雇用专业的TensorFlow开发人员吧！
2. IBM Watson:
IBM在人工智能领域也有着很高的知名度，长时间致力于相关技术的开发与研究。IBM拥有自己的内部人工智能平台，包括供商业用户和开发人员使用的人工智能工具。IBM Watson是一组开放的APT，通过这些API，用户可以访问大量更智能的工具包和示例代码，也可以生成虚拟代理和认知搜索引擎。IBM Watson也是一个为初学者开发的聊天机器人平台，对机器学习语法代码的要求较低。
3.Torch:
这一个开源的机器学习库，已经被Yandex、IBM和Facebook等主要科技巨头的人工智能研究团队采用。Torch也是一个科学计算框架和基于Lua编程语言的脚本语言。在网络平台上成功运行后，Torch的应用也被扩展到安卓和Ios系统。
关于人工智能，有一点可以确定，那就是人类用智慧建造现代机器的旅程是永无止境的。但想要让系统性操作彻底取代人类思维，还有点离谱。人工智能的编程编程应用也需要进一步发展。就机器学习而言，你可以先尝试处理用于筛选和采用初始任务的小数据集。机器学习作为人工智能的分支，其开发与应用也还有一段路要走。
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