Forskjellen mellom maskinlæring og kunstig intelligens
Share
Nøkkelforskjell - Maskinlæring mot kunstig intelligens
Kunstig intelligens er et bredt konsept. Selvdrevne biler, smarte hjem er noen eksempler på kunstig intelligens. Noen land har intelligente roboter på områder som medisin, industri, militær, landbruk og husholdning. Maskinlæring er en type kunstig intelligens. De nøkkelforskjell mellom maskinlæring og kunstig intelligens er det Maskinlæring er en type kunstig intelligens som gir muligheten for en datamaskin til å lære uten å være eksplisitt programmert og kunstig intelligens er teorien og utviklingen av datasystemer som kan utføre oppgaver som er intelligent lik et menneske. Maskinlæring bruker en algoritme til å analysere data, lære av det og ta beslutninger tilsvarende. Det er en utvikling av selvlærende algoritmer, og Artificial Intelligence er vitenskapen om å utvikle et system eller en programvare som er smart som et menneske.
INNHOLD
1. Oversikt og nøkkelforskjell
2. Hva er maskinlæring
3. Hva er kunstig intelligens
4. Likheter mellom maskinlæring og kunstig intelligens
5. Side ved side-sammenligning - Maskinlæring vs kunstig intelligens i tabellform
6. Sammendrag
Hva er maskinlæring?
En algoritme er en sekvens av trinn som forteller datamaskinen å løse et problem. Maskinlæring er en type kunstig intelligens. Det gir datamaskiner muligheten til å lære uten å være eksplisitt programmert. De er forskjellige algoritmer tilgjengelig for å løse maskinlæringsproblemer. Avhengig av typen av problemet kan man velge en passende maskinlæringsalgoritme. Det fokuserer på å utvikle dataprogrammer som kan gi et resultat når de blir utsatt for nye data.
Det finnes forskjellige typer maskinlæring. De er veiledet til å lære, unservised læring og opplæring. Overvåket læring bruker et kjent datasett for å gjøre spådommer. Et sett med inngangsdata (X) og sett med tilsvarende responsverdier eller utganger (Y) er gitt til den overvåkede læringalgoritmen. Datasettet er kjent som et treningsdatasett. Ved hjelp av datasettet bygger algoritmen en modell (Y = f (X)), slik at den kan gi en utgangsverdi for å fullføre nytt datasett.
Klassifisering og regresjon overvåkes maskinlæringsalgoritmer. Klassifisering brukes til å klassifisere en post. Et enkelt eksempel er "om temperaturen er kald". Svaret kan enten være "ja" eller "nei". Det er et bestemt antall valg å klassifisere. Hvis det er to valg, er det en toklassifisering. Hvis det er mer enn to valg, er det en flerklassifisering. Regresjon brukes til å beregne numerisk utgang. For eksempel forutsi temperaturen i morgen. Et annet eksempel ville være å forutsi verdien av huset.
I Unsupervised Learning blir bare inngangsdataene gitt, og det finnes ingen tilsvarende utdata. I stedet finner algoritmen et mønster eller en struktur for å lære mer om dataene. Clustering er kategorisert som Unservervised Learning. Det skiller data i grupper eller klynger for å lette ut interpretasjonen av data.
Figur 01: Maskinlæring
Forstærkningslæring er inspirert av behavioristisk psykologi. Det handler om å maksimere noen oppfatning av kumulativ belønning. Et eksempel på forsterkningslæring er ved å instruere datamaskinen til å spille sjakk. Det er så mange trinn i å lære sjakk. Derfor er det ikke mulig å instruere om hvert trinn. Men det er mulig å fortelle om den bestemte handlingen ble utført riktig eller feil. I Forsterkningslæring vil datamaskinen prøve å maksimere belønningen og lære av erfaring. Et annet eksempel er en automatisk temperaturregulator. Systemet skal øke eller senke temperaturen i henhold til kravet. Forstærkning læring er bra for systemer som bør ta avgjørelser uten mye menneskelig veiledning.
Hva er kunstig intelligens?
Kunstig intelligens er å lage en datamaskin, en datamaskinstyrt robot eller en programvare som synes intelligent som et menneske. Det gjaldt systemet, måten menneskelig tenker på, hvordan mennesker lærer, bestemmer og løser problemer. Endelig er et smart og intelligent system bygget. Kunstig intelligens er en trendy teknologi i den moderne verden. Det er en kombinasjon av en rekke disipliner som datavitenskap, biologi, matematikk og ingeniørfag.
Figur 02: Kunstig intelligens
Det er mange anvendelser av kunstig intelligens (AI). Moderne spillprogrammer bruker AI. AI-forskning inkluderer også Natural Language Processing. Det er å gi evnen til en datamaskin eller maskin til å forstå det naturlige språket som snakkes av mennesker og utføre oppgaver tilsvarende. Et annet program er Industrial Robots. Det er mer sofistikerte roboter med effektive prosessorer og en stor mengde minne. De kan tilpasse seg nytt miljø og samle inn data ved hjelp av lys, temperatur, lyd etc. De brukes i felt som medisin og produksjon. Kunstig intelligens brukes også i optisk tegngjenkjenning, autonome kjøretøyer, militære simuleringer og mange flere.
Hva er likhetene mellom maskinlæring og kunstig intelligens?
- Begge kan brukes til å bygge sofistikerte systemer for å utføre visse oppgaver.
- Begge er basert på statistikk og matematikk.
- Maskinlæring er den nye banebrytende teknologien til kunstig intelligens.
Hva er forskjellen mellom maskinlæring og kunstig intelligens?
Maskinlæring vs kunstig intelligens | |
| Maskinlæring er en type kunstig intelligens som gir muligheten for en datamaskin til å lære uten å være eksplisitt programmert. Den bruker en algoritme til å analysere data, lære av det og ta beslutninger tilsvarende. | Kunstig intelligens er teorien og utviklingen av datasystemer som kan utføre oppgaver som er intelligent lik et menneske. |
| funksjonalitet | |
| Maskinlæring fokuserer på nøyaktighet og mønstre. | Kunstig intelligens fokuserer på intelligent oppførsel og maksimal suksessendring. |
| kategorisering | |
| Maskinlæring kan kategoriseres for å overvåke læring, uopplærd læring og opplæringstrening. | Artificial Intelligence-baserte applikasjoner kan kategoriseres som anvendt eller generelt. |
Sammendrag - Maskinlæring vs kunstig intelligens
Kunstig intelligens er et forskudd og en bred disiplin. Det består av mange andre felt som Engineering, Mathematics, Computer Science, etc. Forskjellen mellom maskinlæring og kunstig intelligens er at maskinlæring er en type kunstig intelligens som gir muligheten for en datamaskin til å lære uten å være eksplisitt programmert og kunstig Intelligens er teorien og utviklingen av datasystemer som kan utføre oppgaver som er intelligent lik et menneske. Maskinlæring er den nye banebrytende teknologien til kunstig intelligens.
Last ned PDF-versjonen av maskinlæring vs kunstig intelligens
Du kan laste ned PDF-versjonen av denne artikkelen og bruke den til off-line formål som per sitatnotat. Vennligst last ned PDF-versjon her Forskjellen mellom maskinlæring og kunstig intelligens
Henvisning:
1.edurekaIN. Maskininlæringsalgoritmer | Maskinopplæringsveiledning | Data Science Training | Eureka, Eureka !, 21. mai 2017. Tilgjengelig her
2.15 Forskjellen mellom Ai (kunstig intelligens) og maskinlæring, Patel Vidhu, 14. juli 2017. Tilgjengelig her
3.DigitalOcean. "Innhold." En introduksjon til maskinlæring DigitalOcean, DigitalOcean, 11. desember 2017. Tilgjengelig her
4. "Overvåket og ikke-overvåket maskinlæringsalgoritmer." Maskinlæring, 21. september 2016. Tilgjengelig her
5.tutorialspoint.com. "Mahout Machine Learning." Poenget. Tilgjengelig her
Bilde Courtesy:
1.'2729781 'av GDJ / 2440 bilder (Public Domain) via pixabay
2.Artificial.intelligence'En Alejandro Zorrilal Cruz, (Public Domain) via Commons Wikimedia
