למידת מכונה (ML) ובינה מלאכותית (AI) הם תחומים קרובים, אך יש הבדלים ברורים.
בינה מלאכותית (AI) מתייחסת לתפיסה הרחבה של יצירת מכונות או מערכות חכמות שיכולות לבצע משימות שדורשות בדרך כלל אינטליגנציה אנושית. AI שואפת לפתח מכונות המסוגלות לתפוס, להגיב, ללמוד ולקבל החלטות כדי לפתור בעיות מורכבות. בינה מלאכותית מקיפה מגוון רחב של טכניקות, מתודולוגיות ואלגוריתמים המאפשרים למכונות לחקות או לדמות אינטליגנציה אנושית.
מצד שני, Machine Learning (ML) היא תת-קבוצה או יישום של בינה מלאכותית המתמקדת במתן אפשרות למכונות ללמוד ולהשתפר מניסיון מבלי להיות מתוכנתים במפורש. אלגוריתמי ML משתמשים בטכניקות סטטיסטיות כדי לזהות דפוסים ולקבל תחזיות או החלטות על סמך סריקה ופיענוח של הנתונים הזמינים. אלגוריתמי ML נועדו ללמוד מנתונים, לזהות דפוסים ולבצע תחזיות או לבצע פעולות על סמך הדפוסים הנלמדים.ככל שמסד הנתונים מכיל מספר רב יותר של פריטים/מסמכים, כך התוצאות המתקבלות יהיו טובות ומדויקות יותר, מכיוון שהמערכת מבוססת על סטטיסטיקה.
במילים פשוטות יותר, AI הוא התחום הכולל את הפיתוח של מכונות חכמות, בעוד ML היא גישה ספציפית בתוךAI המתמקדת ביצירת אלגוריתמים שיכולים ללמוד ולבצע תחזיות על סמך מסדי נתונים. אלגוריתמי ML הם מרכיב מפתח ביישומי AI רבים, מכיוון שהם מאפשרים למערכות להתאים ולשפר את הביצועים שלהן על סמך הנתונים הזמינים.
חשוב לציין שבינה מלאכותית אינה מוגבלת ללמידת מכונה בלבד. גישות אחרות בתוך AI כוללות מערכות מבוססות כללים, מערכות מומחים, עיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת ועוד. למידת מכונה היא טכניקה רבת עוצמה בתחום הרחב של בינה מלאכותית שזכתה לתשומת לב והצלחה משמעותית בשנים האחרונות, ובמיוחד מאז שהצ׳אט ג׳יפיטי חדר לחיינו, בשל התקדמות בכוח המחשוב והזמינות של כמויות גדולות של נתונים.
