监督和无监督学习是机器学习的一项关键技术。
AI 的效率依赖于 ML 和 DL 分别提供的效率。
由于它无法处理大量数据，因此效率不如 DL。
它可以轻松处理更大的数据集，这使得它比 ML 更强大。
与 ML 和 DL 相比，训练时间较短。
训练时间较长，取决于数据集大小和算法
训练时间是三者中最长的
需要有限的数据才能工作。
需要结构化数据才能工作。
需要大量数据才能工作。
用例包括聊天机器人和虚拟助手。
用例包括推荐引擎。
用例包括自动驾驶汽车。
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增强智能与人工智能
这些技术听起来可能很相似，但实际上并非如此。在概念和执行层面，两者之间 波斯尼亚和黑塞哥维那电报号码数据库 存在相当多的差异。虽然人工智能系统可以自主执行任务，但增强智能旨在与人类一起工作。增强智能的发展是为了通过工具和信息帮助人类变得更加高效和有效。
以下是增强智能和人工智能之间的主要区别——
人工智能关注的是机器所展现的智能，而增强智能技术则旨在帮助人们提高智能和决策能力。
人工智能的设计和开发是为了自动化需要人类智能的任务，而增强智能旨在增强而不是取代人类智能。
人工智能系统和工具被编程为自行做出决策，而增强智能则通过人工智能驱动的见解和建议支持决策。
人工智能的重点是在没有人工输入的情况下进行学习，而增强智能则更倾向于人与人工智能的协作。
人工智能可以创造智能工具、代理和虚拟助手，而增强智能可以增强人类的能力。
虽然两者都可以分析数据，但人工智能通过识别模式来工作，而增强智能则可以利用数据和信息来改善决策。
生成式人工智能的兴起