Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом

2024 Автор: Mildred Bawerman | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-16 08:42

Ключевое различие - машинное обучение против искусственного интеллекта

Искусственный интеллект - это широкое понятие. Автомобили с автоматическим управлением, 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 разновидность искусственного интеллекта. Ключевое различие между машинным обучением и искусственным интеллектом заключается в том, что машинное обучение - это тип искусственного интеллекта, который дает возможность компьютеру учиться без явного программирования, а искусственный интеллект - это теория и разработка компьютерных систем, способных выполнять задачи, интеллектуально похожие на человек. Машинное обучение использует алгоритм для анализа данных, изучения их и принятия соответствующих решений. Это разработка самообучающихся алгоритмов,а искусственный интеллект - это наука о разработке системы или программного обеспечения, умных как человек.

СОДЕРЖАНИЕ

1. Обзор и основные различия

2. Что такое машинное обучение

3. Что такое искусственный интеллект

4. Сходства между машинным обучением и искусственным интеллектом

5. Сравнение бок о бок - машинное обучение и искусственный интеллект в табличной форме

6. Резюме

Что такое машинное обучение?

Алгоритм - это последовательность шагов, которые говорят компьютеру решить проблему. Машинное обучение - это разновидность 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. Он ориентирован на разработку компьютерных программ, которые могут дать результат при взаимодействии с новыми данными.

Есть 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 выходов (Y) передаются алгоритму контролируемого обучения. 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 - «низкая ли температура». Ответ может быть либо «да», либо «нет». Существует определенное количество вариантов для классификации. Если есть два варианта, это двухклассная классификация. Если есть более двух вариантов, это мультиклассовая классификация. Регрессия используется для вычисления числового вывода. Например, предсказание температуры завтра. Другой пример - прогнозирование 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 обучения без учителя. Он разделяет данные на группы или кластеры, чтобы облегчить интерпретацию данных.

Рисунок 01: Машинное обучение

Обучение с подкреплением основано на бихевиористской психологии. Это касается максимизации некоторого понятия совокупного вознаграждения. Одним из примеров обучения с подкреплением является указание компьютеру играть в шахматы. В изучении шахмат очень много шагов. Таким образом, невозможно дать инструкции по каждому шагу. Но можно сказать, правильно или неправильно было выполнено определенное действие. В обучении с подкреплением компьютер будет пытаться максимизировать вознаграждение и извлекать уроки из опыта. Другой пример - автоматический регулятор температуры. Система должна повышать или понижать температуру в соответствии с требованиями. Обучение с подкреплением хорошо для систем, которые должны принимать решения без особого руководства со стороны человека.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект должен заставить компьютер, управляемого компьютером робота или программное обеспечение мыслить аналогично человеку. Это применимо к системе, к способу человеческого мышления, к тому, как люди учатся, решают и решают проблемы. Наконец, построена умная и интеллектуальная система. Искусственный интеллект - модная технология в современном мире. Это комбинация различных дисциплин, таких как компьютерные науки, биология, математика и инженерия.

Рисунок 02: Искусственный интеллект

Есть много применений искусственного интеллекта (ИИ). Современные игровые приложения используют ИИ. Исследования AI также включают обработку естественного языка. Это дать возможность компьютеру или машине понимать естественный язык, на котором говорят люди, и соответственно выполнять задачи. Еще одно приложение - промышленные роботы. Есть более совершенные роботы с производительными процессорами и огромным объемом памяти. Они могут адаптироваться к новой среде и собирать данные с использованием света, температуры, звука 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.

В чем сходство между машинным обучением и искусственным интеллектом?

• Оба могут использоваться 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?

Различать статью в середине перед таблицей

Машинное обучение против искусственного интеллекта
Машинное обучение - это тип искусственного интеллекта, который дает компьютеру возможность учиться 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 аналогичные человеческим существам.
Функциональность
Машинное обучение ориентировано на точность и закономерности.	Искусственный интеллект ориентирован на разумное поведение и максимальное изменение успеха.
Категоризация
Машинное обучение можно разделить на обучение с учителем, обучение без учителя 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 возможность компьютеру учиться без явного программирования и искусственного интеллекта. Интеллект - это теория и разработка компьютерных систем, способных выполнять задачи, аналогичные человеческим. Машинное обучение - это новая передовая технология искусственного интеллекта.

Скачайте PDF-версию статьи "Машинное обучение против искусственного интеллекта"

Вы можете загрузить PDF-версию этой статьи и использовать ее в автономных целях в соответствии с примечанием к цитированию. Пожалуйста, скачайте PDF-версию здесь. Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом.