人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 通常被视 人工智能与机器学习 为同义词。相反，ML 是 AI 的一种应用，了解其关键要素及其提供的商业价值潜力非常重要。人工智能与机器学习：主要区别
ML 是 AI 的一个
应用或子领域，它基于机器可以从数据集中自行 whatsapp 号码数据 学习的概念。然而，实际上，ML 系统在理解自然语言方面的能力有限，因为没有工具可以改进内容分析算法。换句话说，它是一个黑匣子。您唯一的选择是向算法提供更多示例，但这并不能保证更高的准确性，因为您需要提供特定的培训文档来涵盖所有用例。
机器学习最适合于拥
有大量相关文档样本的用例。但是，如果您没有大 在合规管理系统中利用分析的最佳实践 型数据集怎么办？如果您的用例非常困难且模棱两可怎么办？您的用例越复杂，识别每种情况的正确样本就越困难。相反，当您拥有大量样本文档且复杂度较低时，机器学习效果会很好。
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现实情况是
大多数业务场景并不属于这一类。在这种情况下，其他 AI 方法（例如基于知识图谱的自然语言理解）可为一系列认知任务提供切实的好处，并且还可用于涉及具有平均复杂程度的小型分 比特币电子邮件列表 布式样本文档集的场景。得益于知识的深度和广泛表示，利用知识图谱的 AI 解决方案比 ML 方法更快、更准确地理解和处理自然语言和任何类型的非结构化文本。
结合知识图谱和机器学习这两个世界相反，由知识图谱支持的机器学习（和深度学习）的结合可以提供高质量的数据来优化人工智能应用的实施。