Fő különbség – gépi tanulás vs mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligencia tág fogalom. Az önvezető autók, az okosotthonok a mesterséges intelligencia néhány példája. Egyes országokban vannak intelligens robotok olyan területeken, mint az orvostudomány, a gyártás, a katonaság, a mezőgazdaság és a háztartás. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy fajtája. A legfontosabb különbség a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között az, hogy a gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy olyan fajtája, amely lehetővé teszi a számítógép számára, hogy anélkül tanuljon, hogy kifejezetten programoznák, a mesterséges intelligencia pedig olyan számítógépes rendszerek elmélete és fejlesztése, amelyek képesek intelligensen végrehajtani a feladatokhoz hasonló feladatokat. egy ember. A Machine Learning egy algoritmus segítségével elemzi az adatokat, tanul belőlük, és ennek megfelelően hoz döntéseket. Ez az öntanuló algoritmusok fejlesztése, a mesterséges intelligencia pedig egy olyan rendszer vagy szoftver fejlesztésének tudománya, amely emberileg okos.
Mi az a gépi tanulás?
Az algoritmus olyan lépések sorozata, amelyek arra utasítják a számítógépet, hogy oldja meg a problémát. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy fajtája. Lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy kifejezetten programozás nélkül tanuljanak. Különféle algoritmusok állnak rendelkezésre a gépi tanulási problémák megoldására. A probléma típusától függően kiválasztható a megfelelő gépi tanulási algoritmus. Olyan számítógépes programok fejlesztésére összpontosít, amelyek új adatoknak kitéve eredményt tudnak adni.
A gépi tanulásnak különböző típusai vannak. Ezek felügyelt tanulás, felügyelet nélküli tanulás és megerősítéses tanulás. A felügyelt tanulás ismert adatkészletet használ az előrejelzésekhez. A felügyelt tanulási algoritmus egy bemeneti adatkészletet (X) és a megfelelő válaszértékeket vagy kimeneteket (Y) kap. Ezt az adatkészletet képzési adatkészletnek nevezik. Ennek az adatkészletnek a felhasználásával az algoritmus egy modellt épít fel (Y=f(X)), így egy kimeneti értéket adhat az új adatkészlet elkészítéséhez.
Az osztályozás és a regresszió felügyelt gépi tanulási algoritmusok. Az osztályozás a rekordok osztályozására szolgál. Egy egyszerű példa: „hideg-e a hőmérséklet”. A válasz lehet „igen” vagy „nem”. Meghatározott számú besorolási lehetőség van. Ha két választási lehetőség van, akkor kétosztályos besorolásról van szó. Ha kettőnél több választási lehetőség van, akkor több osztályos besorolásról van szó. A regressziót a numerikus kimenet kiszámításához használjuk. Például a holnapi hőmérséklet előrejelzése. Egy másik példa a ház értékének előrejelzése.
A Felügyelet nélküli tanulásban csak a bemeneti adatok kerülnek megadásra, és nincsenek megfelelő kimenetek. Ehelyett az algoritmus egy mintát vagy struktúrát talál, hogy többet tudjon meg az adatokról. A klaszterezés a nem felügyelt tanulás kategóriába tartozik. Csoportokra vagy klaszterekre osztja az adatokat, hogy megkönnyítse az adatok értelmezését.
01. ábra: Gépi tanulás
Megerősítés A tanulást a behaviorista pszichológia ihlette. Ez a halmozott jutalom bizonyos fogalmának maximalizálására vonatkozik. Az erősítő tanulás egyik példája a számítógép sakkozásra utasítása. A sakk tanulásának sok lépése van. Ezért nem lehet minden lépésről utasítást adni. De meg lehet állapítani, hogy az adott műveletet helyesen vagy rosszul hajtották-e végre. Az erősítő tanulás során a számítógép megpróbálja maximalizálni a jutalmat, és tanulni a tapasztalatokból. Egy másik példa az automatikus hőmérséklet-szabályozó. A rendszernek növelnie vagy csökkentenie kell a hőmérsékletet a követelményeknek megfelelően. A megerősítő tanulás jó azoknál a rendszereknél, amelyeknek emberi irányítás nélkül kell döntéseket hozniuk.
Mi a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia célja, hogy egy számítógépet, egy számítógép által vezérelt robotot vagy egy szoftvert intelligens gondolkodásmódra késztessen az emberhez hasonlóan. A rendszerre vonatkozott, az emberi gondolkodásmódra, arra, hogyan tanulnak, döntenek és megoldanak problémákat. Végül egy okos és intelligens rendszer épül fel. A mesterséges intelligencia divatos technológia a modern világban. Számos tudományág, például számítástechnika, biológia, matematika és mérnöki tudományok kombinációja.
02. ábra: Mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligenciának (AI) számos alkalmazása létezik. A modern játékalkalmazások mesterséges intelligenciát használnak. A mesterséges intelligencia kutatása magában foglalja a természetes nyelvi feldolgozást is. Lehetővé teszi a számítógépnek vagy gépnek, hogy megértse az emberek által beszélt természetes nyelvet, és ennek megfelelően hajtson végre feladatokat. Egy másik alkalmazás az Industrial Robots. Vannak kifinomultabb robotok, hatékony processzorokkal és hatalmas memóriával. Alkalmazkodni tudnak az új környezethez, és adatokat gyűjtenek fény, hőmérséklet, hang stb. felhasználásával. Olyan területeken használják őket, mint az orvostudomány és a gyártás. A mesterséges intelligenciát az optikai karakterfelismerésben, az autonóm járművekben, a katonai szimulációkban és még sok másban is alkalmazzák.
Mi a hasonlóság a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között?
- Mindkettő használható kifinomult rendszerek felépítésére bizonyos feladatok elvégzésére.
- Mindkettő statisztikán és matematikán alapul.
- A gépi tanulás a mesterséges intelligencia új, élvonalbeli technológiája.
Mi a különbség a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között?
Gépi tanulás kontra mesterséges intelligencia |
|
| A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy fajtája, amely lehetővé teszi a számítógép számára, hogy kifejezetten programozás nélkül tanuljon. Egy algoritmus segítségével elemzi az adatokat, tanul belőlük, és ennek megfelelően dönt. | A mesterséges intelligencia olyan számítógépes rendszerek elmélete és fejlesztése, amelyek képesek az emberi lényhez hasonló intelligens feladatok elvégzésére. |
| Funkcionalitás | |
| A gépi tanulás a pontosságra és a mintákra összpontosít. | A mesterséges intelligencia az intelligens viselkedésre és a siker maximális változására összpontosít. |
| Kategorizálás | |
| A gépi tanulás a tanulás felügyelete, a felügyelet nélküli tanulás és a tanulás megerősítése kategóriába sorolható. | A mesterséges intelligencia alapú alkalmazások besorolhatók alkalmazott vagy általános kategóriába. |
Összefoglaló – Gépi tanulás kontra mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligencia előrelépés és széles tudományág. Számos más területből áll, mint például a mérnöki tudomány, a matematika, a számítástechnika stb. A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia közötti különbség az, hogy a gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy olyan fajtája, amely lehetővé teszi a számítógép számára, hogy anélkül tanuljon, hogy kifejezetten programoznák és mesterségesen lennének. Az intelligencia olyan számítógépes rendszerek elmélete és fejlesztése, amelyek képesek az emberhez hasonló intelligens feladatok elvégzésére. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia új, élvonalbeli technológiája.
A Machine Learning vs Artificial Intelligence PDF verziójának letöltése
Letöltheti ennek a cikknek a PDF-verzióját, és offline célokra használhatja az idézet jegyzetének megfelelően. Kérjük, töltse le a PDF verziót innen: Különbség a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között
