Machine learning and artificial intelligence are frequently used interchangeably.  As a result, they must interact with one another.  But how do you do it?  Artificial intelligence, or AI, is the study of teaching robots to do human- like activities.   When scientists began investigating how computers might solve problems on their own in the 1950s, they coined the term.  When you hear about AI, you’re probably thinking about these absurd visuals.  Ravenna, Andy:  I grew up watching “The Jetsons” and the movie “2001: A Space Odyssey” both of which featured HAL the talking computer.  Artificial intelligence, in my opinion, is a computer or a system that has been given human- like capabilities.   Every second of every day, we take for granted how our brains automatically compute the environment around us.  AI refers to the idea that a machine can do the same tasks as a human.  Rogers, Bob:  All of our gadgets’ voice interfaces are artificial intelligence (AI).  And it’s fantastic.  You are allowed to use an accent.  You can speak a certain dialect, and AI systems can quickly learn how to engage with you if there is material on the Internet in that dialect.  I can use my phone to ask it questions, such as “Siri, say my name.”  SIRI: Your name is Tom.  But because we’re friends, I’m allowed to refer to you as M.  Smiley, R.  Computer learning is a subset of AI that teaches a machine how to learn. While AI is the broad science of replicating human skills, machine learning is a specialized subset of AI that teaches a machine how to learn.  Machine learning algorithms, like you and me, seek for patterns in data and try to make conclusions.  Rogers, Bob:  People are not directly programming them.  You can really offer them some instances, and they’ll pick up on what you’re saying.  That’s a significant distinction since it’s far easier for us to offer examples than it is to write code.  When the algorithm has mastered generating the correct conclusions, it applies what it has learned to fresh sets of data.  Rogers, Bob:  That’s the life cycle in a nutshell.  It is to ask the question, gather the data, train the algorithm, test it, collect feedback, and utilize the feedback to improve the algorithm so that accuracy and performance improve. …

   What is Machine Learning? The world is awash with data—pictures, music, words, spreadsheets, and video–and it  doesn’t appear to be slowing down anytime soon.  The promise of machine learning is that it will be able to extract meaning from all of that data.  “Any sufficiently sophisticated technology is indistinguishable from magic,” Arthur C. Clarke famously observed.  Machine learning, I discovered, is not magic, but rather a set of tools and technologies that you can use to answer questions about your data.  Cloud AI Adventures is the name of the game.  My name is Kunal Katke, and we’ll be examining the art, science, and tools of machine learning in each blog.  We’ll explore how simple it is to design exceptional experiences and gain vital insights along the way.  Machine learning’s worth is only beginning to be realised. Today’s world generates a large amount of data, which is created not only by humans, but also by computers, phones, and other gadgets.  This is just going to be bigger in the coming years.  Humans have traditionally evaluated data and adjusted systems to changes in data patterns.  However, as the volume of data grows beyond humans’ ability to make sense of it and manually set rules, we will increasingly rely on automated systems that can learn from the data and, more critically, from changes in data to adapt to a changing landscape. In today’s goods, we can see machine learning everywhere.  Machine learning, on the other hand, isn’t always obvious.  While it’s evident that machine learning is at work in things like labelling objects and people in images, probably the most prominent example is Google search.  When you use Google search, you’re using a system that uses machine learning to understand the text of your query and adjust the results based on your personal interests, such as knowing which results to show you first when searching for Java depending on whether you’re a coffee expert or a developer—perhaps you’re both.  Machine learning has a wide range of practical applications today, including picture identification, fraud detection, and recommendation systems, as well as text and speech systems.  From diabetic retinopathy and skin cancer detection to retail and, of course, transportation in the form of self..parking and self..driving cars, these formidable skills may be used to a wide range of areas.  It wasn’t long ago that using machine learning in a company’s or product’s offerings was regarded groundbreaking.  Machine learning is now being incorporated into every company’s product in some form.  It’s quickly becoming something of a standard feature.  Just as we expect businesses to have a mobile-friendly website or an app, we will soon want our technology to be  customised, …