Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to obszary informatyki, które są ze sobą skorelowane. Te dwie technologie są najbardziej popularnymi technologiami wykorzystywanymi do tworzenia inteligentnych systemów.
Chociaż są to dwie powiązane technologie i czasami ludzie używają ich jako synonimów, ale nadal są to dwa różne terminy w różnych przypadkach.
Na szerokim poziomie możemy rozróżnić zarówno AI, jak i ML jako:
jakie miesiące są q1
Sztuczna inteligencja to szersza koncepcja polegająca na tworzeniu inteligentnych maszyn, które mogą symulować zdolność myślenia i zachowanie człowieka, podczas gdy uczenie maszynowe to aplikacja lub podzbiór sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom uczenie się na podstawie danych bez bezpośredniego programowania.
Poniżej znajduje się kilka głównych różnic między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym wraz z omówieniem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
Sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki, która tworzy system komputerowy imitujący ludzką inteligencję. Składa się z dwóch słów „ Sztuczny ' I ' inteligencja „, co oznacza „stworzoną przez człowieka siłę myślenia”. Dlatego możemy to zdefiniować jako:
Sztuczna inteligencja to technologia, za pomocą której możemy tworzyć inteligentne systemy potrafiące symulować ludzką inteligencję.
Systemy Sztucznej Inteligencji nie wymagają wcześniejszego programowania, zamiast tego wykorzystują takie algorytmy, które mogą pracować z własną inteligencją. Obejmuje algorytmy uczenia maszynowego, takie jak algorytm uczenia się przez wzmacnianie i sieci neuronowe głębokiego uczenia się. Sztuczna inteligencja jest używana w wielu miejscach, takich jak Siri, AlphaGo firmy Google, sztuczna inteligencja w grze w szachy itp.
drzewo avl
Ze względu na możliwości sztuczną inteligencję można podzielić na trzy typy:
Obecnie pracujemy ze słabą sztuczną inteligencją i ogólną sztuczną inteligencją. Przyszłością AI jest Silna AI, o której mówi się, że będzie inteligentniejsza od człowieka.
Nauczanie maszynowe
Uczenie maszynowe polega na wydobywaniu wiedzy z danych. Można to zdefiniować jako,
Uczenie maszynowe to poddziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom uczenie się na podstawie danych lub doświadczeń z przeszłości bez konieczności bezpośredniego programowania.
Uczenie maszynowe umożliwia systemowi komputerowemu przewidywanie lub podejmowanie niektórych decyzji na podstawie danych historycznych bez bezpośredniego programowania. Uczenie maszynowe wykorzystuje ogromną ilość danych ustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych, dzięki czemu model uczenia maszynowego może generować dokładne wyniki lub przewidywać na podstawie tych danych.
aktor Shweta Tiwari
Uczenie maszynowe działa na algorytmach, które uczą się samodzielnie, korzystając z danych historycznych. Działa to tylko w przypadku określonych domen, np. jeśli tworzymy model uczenia maszynowego do wykrywania zdjęć psów, da wyniki tylko dla zdjęć psów, ale jeśli podamy nowe dane, takie jak zdjęcie kota, przestanie odpowiadać. Uczenie maszynowe jest wykorzystywane w różnych miejscach, takich jak system rekomendacji online, algorytmy wyszukiwania Google, filtr spamu e-mail, sugestie automatycznego tagowania znajomych na Facebooku itp.
Można go podzielić na trzy typy:
Kluczowe różnice między sztuczną inteligencją (AI) a uczeniem maszynowym (ML):
| Sztuczna inteligencja | Nauczanie maszynowe |
|---|---|
| Sztuczna inteligencja to technologia, która umożliwia maszynie symulowanie ludzkich zachowań. | Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, który umożliwia maszynie automatyczne uczenie się na podstawie przeszłych danych bez konieczności bezpośredniego programowania. |
| Celem sztucznej inteligencji jest stworzenie inteligentnego systemu komputerowego przypominającego człowieka, który będzie w stanie rozwiązywać złożone problemy. | Celem uczenia maszynowego jest umożliwienie maszynom uczenia się na podstawie danych, aby mogły dawać dokładne wyniki. |
| W AI tworzymy inteligentne systemy, które wykonują każde zadanie jak człowiek. | W ML uczymy maszyny za pomocą danych wykonać określone zadanie i podać dokładny wynik. |
| Uczenie maszynowe i uczenie głębokie to dwa główne podzbiory sztucznej inteligencji. | Uczenie głębokie jest głównym podzbiorem uczenia maszynowego. |
| Sztuczna inteligencja ma bardzo szeroki zakres. | Uczenie maszynowe ma ograniczony zakres. |
| AI pracuje nad stworzeniem inteligentnego systemu, który może wykonywać różne złożone zadania. | Uczenie maszynowe ma na celu stworzenie maszyn, które mogą wykonywać tylko te konkretne zadania, do których zostały przeszkolone. |
| Systemowi AI zależy na maksymalizacji szans na sukces. | Uczenie maszynowe dotyczy głównie dokładności i wzorców. |
| Główne zastosowania AI to Siri, obsługa klienta przy użyciu łodzi katapultowych , system ekspercki, gra online, inteligentny robot humanoidalny itp. | Główne zastosowania uczenia maszynowego to Internetowy system rekomendacji , Algorytmy wyszukiwania Google , Sugestie automatycznego tagowania znajomych na Facebooku itp. |
| Ze względu na możliwości sztuczną inteligencję można podzielić na trzy typy, którymi są: Słaba sztuczna inteligencja , Ogólne AI , I Silna sztuczna inteligencja . | Uczenie maszynowe można również podzielić na trzy główne typy Nadzorowana nauka , Uczenie się bez nadzoru , I Uczenie się przez wzmacnianie . |
| Obejmuje uczenie się, rozumowanie i samokorektę. | Obejmuje uczenie się i samokorektę po wprowadzeniu nowych danych. |
| Sztuczna inteligencja całkowicie radzi sobie z danymi ustrukturyzowanymi, częściowo ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi. | Uczenie maszynowe zajmuje się danymi ustrukturyzowanymi i częściowo ustrukturyzowanymi. |