人工智能、数据科学和机器学习都属于同一个领域。问题是，在这种情况下，它们中的哪一个能达到正确的目的。多年来，我们看到了数据科学、人工智能和机器学习(ML)在各个领域的巨大应用。这些结果充分说明了它们的效率有多高，以及在未来几年可以如何更好地部署它们。
人工智能是人类智能的复制品，通过深入理解数据，识别模式和趋势，帮助做出更好的决策，否则人类很难手动做同样的事情。人工智能的问题是，你需要大量的数据才能理解这些数据。如果您没有大量数据要处理，AI模型将只为少量数据提供结果。在这种情况下，预测或决策的准确性可能较低。简而言之，数据量越大，训练的模型越好，能够以更高的效率和准确性交付结果。但问题不在于数据的可用性，因为我们知道每天产生的数据量是巨大的。这里需要关注的问题是，在部署经过培训的模型来处理新数据时，应该怎么做?该模型能否成功地将所获得的知识应用于处理新的数据集?这正是机器学习发挥作用的地方。
为什么机器学习胜过人工智能?
有了机器学习，机器就有可能从我们输入的海量数据中学习。这台机器能够将它所获得的知识应用于流入系统的新数据片段。此外，ML最好的特性之一是在欺诈检测领域。这对银行、保险公司、NBFC等金融服务行业来说是一件好事。我们看到计算机和机器能够处理几乎所有现实世界的情况的日子并不遥远。
今天，谈论ML及其增强人类认知的可能性是至关重要的。人们往往会混淆数据科学、人工智能和ML。每个应用程序都有自己的应用程序，将其中一个应用程序部署到另一个应用程序中并不会带来丰硕的成果。技术专家乔登认为，与人工智能相关的项目过去是如何失败的，ML项目是如何通过增强人类认知而取得成功的。乔丹在“哈佛数据科学评论”(HarvardDataScienceReview)上写道：“ML是一个算法领域，它融合了统计学、计算机科学和许多其他学科的思想，设计出处理数据、做出预测和帮助做出决策的算法。”他坚持认为没有比ML更好的方法来处理大规模数据。
简而言之，当技术不局限于数据科学和人工智能时，通往成功的道路要容易得多。随着ML越来越受到重视，这些公司很有可能通过在大量数据中发现模式来达到更高的高度。
