Ключевая разница - машинное обучение и искусственный интеллект
Искусственный интеллект - это широкое понятие. Беспилотные автомобили, умные дома - вот некоторые примеры искусственного интеллекта. В некоторых странах есть интеллектуальные роботы в таких областях, как медицина, производство, армия, сельское хозяйство и домашнее хозяйство. Машинное обучение - это тип искусственного интеллекта. Ключевое различие между машинным обучением и искусственным интеллектом заключается в том, что машинное обучение - это тип искусственного интеллекта, который дает компьютеру возможность учиться без явного программирования, а искусственный интеллект - это теория и разработка компьютерных систем, способных интеллектуально выполнять задачи, аналогичные человек. Машинное обучение использует алгоритм для анализа данных, извлечения уроков из них и принятия соответствующих решений. Это разработка алгоритмов самообучения, а искусственный интеллект - это наука о разработке системы или программного обеспечения, умного, как человек.
Что такое машинное обучение?
Алгоритм - это последовательность шагов, которые сообщают компьютеру, что нужно решить проблему. Машинное обучение - это тип искусственного интеллекта. Это дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. Это различные алгоритмы, доступные для решения задач машинного обучения. В зависимости от типа проблемы можно выбрать подходящий алгоритм машинного обучения. Основное внимание уделяется разработке компьютерных программ, способных давать результат при воздействии на них новых данных.
Существуют разные типы машинного обучения. Это обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Обучение с учителем использует известный набор данных для прогнозирования. Набор входных данных (X) и набор соответствующих значений ответа или выходных данных (Y) задаются алгоритму обучения с учителем. Этот набор данных известен как обучающий набор данных. Используя этот набор данных, алгоритм строит модель (Y=f(X)), поэтому он может дать выходное значение для завершения нового набора данных.
Классификация и регрессия - это контролируемые алгоритмы машинного обучения. Классификация используется для классификации записи. Один простой пример: «независимо от того, холодная ли температура». Ответ может быть как «да», так и «нет». Существует определенное количество вариантов для классификации. Если есть два варианта, это двухклассовая классификация. Если имеется более двух вариантов, это многоклассовая классификация. Регрессия используется для расчета числового вывода. Например, предсказание температуры завтра. Другим примером может быть предсказание стоимости дома.
В неконтролируемом обучении даются только входные данные, и нет соответствующих выходных данных. Вместо этого алгоритм находит шаблон или структуру, чтобы узнать больше о данных. Кластеризация относится к категории неконтролируемого обучения. Он разделяет данные на группы или кластеры, чтобы упростить интерпретацию данных.
Рисунок 01. Машинное обучение
Обучение с подкреплением вдохновлено бихевиористской психологией. Это касается максимизации некоторого понятия кумулятивного вознаграждения. Одним из примеров обучения с подкреплением является указание компьютеру играть в шахматы. Есть так много шагов в обучении шахматам. Поэтому невозможно проинструктировать о каждом шаге. Но можно сказать, правильно или неправильно было выполнено определенное действие. В обучении с подкреплением компьютер будет пытаться максимизировать вознаграждение и учиться на собственном опыте. Другим примером является автоматический регулятор температуры. Система должна увеличивать или уменьшать температуру в соответствии с требованиями. Обучение с подкреплением хорошо подходит для систем, которые должны принимать решения без особого участия человека.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект должен заставить компьютер, управляемого компьютером робота или программное обеспечение мыслить разумно, подобно человеку. Это относилось к системе, к тому, как люди думают, как люди учатся, решают и решают проблемы. Наконец, умная и интеллектуальная система построена. Искусственный интеллект - это модная технология в современном мире. Это сочетание различных дисциплин, таких как информатика, биология, математика и инженерия.
Рисунок 02: Искусственный интеллект
Существует множество приложений искусственного интеллекта (ИИ). Современные игровые приложения используют ИИ. Исследования ИИ также включают обработку естественного языка. Это должно дать компьютеру или машине возможность понимать естественный язык, на котором говорят люди, и выполнять задачи соответственно. Другое приложение - промышленные роботы. Есть более сложные роботы с эффективными процессорами и огромным объемом памяти. Они могут приспосабливаться к новой среде и собирать данные, используя свет, температуру, звук и т. д. Они используются в таких областях, как медицина и производство. Искусственный интеллект также применяется в оптическом распознавании символов, автономных транспортных средствах, военных симуляторах и многом другом.
Каковы сходства между машинным обучением и искусственным интеллектом?
- И то, и другое можно использовать для создания сложных систем для выполнения определенных задач.
- Оба основаны на статистике и математике.
- Машинное обучение - это новая передовая технология искусственного интеллекта.
В чем разница между машинным обучением и искусственным интеллектом?
Машинное обучение против искусственного интеллекта |
|
| Машинное обучение - это тип искусственного интеллекта, который дает компьютеру возможность обучаться без явного программирования. Он использует алгоритм для анализа данных, изучения их и принятия соответствующих решений. | Искусственный интеллект - это теория и разработка компьютерных систем, способных выполнять задачи, разумно схожие с человеческими. |
| Функциональность | |
| Машинное обучение фокусируется на точности и закономерностях. | Искусственный интеллект фокусируется на разумном поведении и максимальном изменении успеха. |
| Категоризация | |
| Машинное обучение можно разделить на контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. | Приложения на основе искусственного интеллекта можно разделить на прикладные и общие. |
Резюме – Машинное обучение против искусственного интеллекта
Искусственный интеллект - это прогресс и широкая дисциплина. Он состоит из многих других областей, таких как инженерия, математика, информатика и т. д. Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом заключается в том, что машинное обучение - это тип искусственного интеллекта, который дает компьютеру возможность учиться без явного программирования и искусственного интеллекта. Интеллект - это теория и разработка компьютерных систем, способных интеллектуально выполнять задачи, подобные человеческим. Машинное обучение - это новая передовая технология искусственного интеллекта.
Загрузить PDF-версию книги «Машинное обучение против искусственного интеллекта»
Вы можете загрузить PDF-версию этой статьи и использовать ее в автономном режиме в соответствии с примечанием к цитированию. Пожалуйста, загрузите PDF-версию здесь. Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом
