Diferența dintre învățarea mașinilor și inteligența artificială

Diferența cheie - Învățarea în mașină vs. Inteligența artificială
 

Inteligența artificială este un concept amplu. Autovehiculele autonome, casele inteligente sunt câteva exemple de inteligență artificială. Unele țări au roboți inteligenți în domenii precum medicina, industria prelucrătoare, militară, agricultură și gospodărie. Învățarea în mașină este un tip de inteligență artificială. diferența cheie între învățarea în mașină și inteligența artificială este asta Învățarea în mașină este un tip de inteligență artificială care oferă abilității unui calculator de a învăța fără a fi programată în mod explicit, iar inteligența artificială este teoria și dezvoltarea sistemelor informatice capabile să îndeplinească sarcini inteligent similare cu cele umane. Învățarea cu mașini utilizează un algoritm pentru a analiza datele, pentru a învăța din ele și pentru a lua deciziile în consecință. Este o dezvoltare a algoritmilor de auto-învățare, iar Inteligența Artificială este știința dezvoltării unui sistem sau a unui software care este inteligent ca un om.

CUPRINS

1. Prezentare generală și diferență cheie
2. Ce este Învățarea cu mașini
3. Ce este Inteligența Artificială
4. Asemănări între învățarea mașinilor și inteligența artificială
5. Comparație comparativă - Învățare în mașină vs. inteligență artificială în formă tabulară
6. rezumat

Ce este Învățarea cu mașini?

Un algoritm este o secvență de pași care îi spun computerului să rezolve o problemă. Învățarea în mașină este un tip de inteligență artificială. Oferă computere abilitatea de a învăța fără a fi programată în mod explicit. Sunt diferiți algoritmi disponibili pentru rezolvarea problemelor de învățare a mașinilor. În funcție de tipul problemei, se poate alege un algoritm adecvat de învățare a mașinilor. Se concentrează pe dezvoltarea de programe de calculator care pot da rezultate atunci când sunt expuse la date noi.

Există diferite tipuri de învățare în mașină. Acestea sunt învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și învățarea în vederea consolidării. Învățarea supravegheată folosește un set de date cunoscut pentru a face previziuni. Un set de date de intrare (X) și un set de valori sau răspunsuri de răspuns corespunzătoare (Y) sunt date algoritmului de învățare supravegheat. Acest set de date este cunoscut ca un set de date de antrenament. Folosind acel set de date, algoritmul construiește un model (Y = f (X)), deci poate da o valoare de ieșire pentru a completa un nou set de date.

Clasificarea și regresia sunt algoritmi de învățare a mașinilor supravegheați. Clasificarea este utilizată pentru clasificarea unei înregistrări. Un exemplu simplu este "dacă temperatura este rece". Răspunsul poate fi "da" sau "nu". Există un anumit număr de opțiuni de clasificare. Dacă există două opțiuni, este vorba de o clasificare de două clase. Dacă există mai mult de două opțiuni, este vorba de o clasificare multi-clasă. Regresia este utilizată pentru a calcula ieșirea numerică. De exemplu, prezicerea temperaturii de mâine. Un alt exemplu ar fi prezicerea valorii casei.

În învățarea neaservată, sunt date doar datele de intrare și nu există rezultate corespunzătoare. În schimb, algoritmul găsește un model sau o structură pentru a afla mai multe despre date. Gruparea este clasificată ca învățare nesupravegheată. Se separă datele în grupuri sau clustere pentru a ușura interpretarea datelor.

Figura 01: Învățarea în mașină

Consolidarea învățării este inspirată de psihologia behavioristă. Se referă la maximizarea unei noțiuni de recompensă cumulativă. Un exemplu de Învățare prin Armare este instruirea calculatorului să joace șah. Sunt atât de mulți pași în învățarea șahului. Prin urmare, nu este posibil să instruiți despre fiecare pas. Dar este posibil să se spună dacă acțiunea anumită a fost efectuată corectă sau greșită. În procesul de consolidare a învățării, calculatorul va încerca să maximizeze recompensa și să învețe din experiență. Un alt exemplu este un regulator automat de temperatură. Sistemul ar trebui să mărească sau să scadă temperatura în funcție de cerință. Consolidarea învățării este benefică pentru sistemele care ar trebui să ia decizii fără o îndrumare umană.

Ce este Inteligența Artificială?

Inteligența Artificială este de a face un calculator, un robot controlat de calculator sau un software care se gândește inteligent la fel ca un om. Sa aplicat sistemului, modul în care oamenii gândesc, cum oamenii învață, decid și rezolvă problemele. În sfârșit, este construit un sistem inteligent și inteligent. Inteligența Artificială este o tehnologie modernă în lumea modernă. Este o combinație a unei varietăți de discipline precum Informatica, Biologie, Matematică și Inginerie.

Figura 02: Inteligența artificială

Există multe aplicații ale Inteligenței Artifice (AI). Aplicațiile moderne de jocuri folosesc AI. Cercetarea AI include, de asemenea, procesarea limbajului natural. Este de a da capacitatea unui computer sau a unei mașini de a înțelege limbajul natural vorbit de oameni și de a-și îndeplini sarcinile în consecință. O altă aplicație este Roboții industriali. Există roboți mai sofisticați, cu procesoare eficiente și o cantitate imensă de memorie. Ei se pot adapta la mediul nou și pot colecta date utilizând lumina, temperatura, sunetul etc. Acestea sunt utilizate în domenii precum medicina și producția. Inteligența artificială a fost aplicată și în recunoașterea optică a caracterelor, vehicule autonome, simulări militare și multe altele.

Care sunt asemănările dintre învățarea mașinilor și inteligența artificială?

• Ambele pot fi folosite pentru a construi sisteme sofisticate pentru a efectua anumite sarcini.
• Ambele se bazează pe statistici și matematică.
• Învățarea în mașină este noua tehnologie de vârf a Inteligenței Artifice.

Care este diferența dintre învățarea mașinilor și inteligența artificială?

Învățarea în mașină vs. inteligența artificială
Învățarea în mașină este un tip de inteligență artificială care oferă abilității unui computer de a învăța fără a fi programat în mod explicit. Utilizează un algoritm pentru a analiza datele, pentru a învăța din ele și pentru a lua deciziile în consecință.	Inteligența artificială este teoria și dezvoltarea sistemelor informatice capabile să îndeplinească sarcini inteligente similare cu cele ale unei ființe umane.
Funcționalitate
Învățarea în mașină se concentrează pe precizie și modele.	Inteligența artificială se concentrează pe comportamentul inteligent și pe schimbarea maximă a succesului.
Categorizarea
Învățarea cu mașini poate fi clasificată pentru a supraveghea învățarea, învățarea nesupravegheată și învățarea în vederea consolidării.	Aplicațiile bazate pe Inteligența Artificială pot fi clasificate ca aplicate sau generale.

rezumat - Învățarea în mașină vs. inteligența artificială

Inteligența artificială este o avansare și o disciplină largă. Se compune din multe alte domenii, cum ar fi ingineria, matematica, informatica etc. Diferenta dintre Machine Learning si inteligenta artificiala este aceea ca Machine Learning este un tip de Inteligenta Artificiala care ofera abilitatii unui calculator de a invata fara a fi programat explicit si artificial Inteligența este teoria și dezvoltarea sistemelor informatice capabile să îndeplinească sarcini inteligente similare cu cele umane. Învățarea în mașină este noua tehnologie de vârf a Inteligenței Artifice.

Descărcați versiunea PDF a Învățării în mașină vs. Inteligență artificială

Puteți descărca versiunea PDF a acestui articol și o puteți utiliza în scopuri offline conform notei de citare. Descărcați PDF versiunea aici Diferența dintre învățarea mașinilor și inteligența artificială

Referinţă:

1.edurekaIN. Algoritmi de învățare a mașinilor Masini de invatare Tutorial Curs de instruire a datelor Eureka, Eureka !, 21 mai 2017. Disponibil aici
2.15 Diferența dintre Ai (inteligența artificială) și învățarea în mașină, Patel Vidhu, 14 iulie 2017. Disponibil aici 
3.DigitalOcean. "Conținut". Introducere în învățarea mașinilor DigitalOcean, DigitalOcean, 11 decembrie 2017. Disponibil aici 
4. "Algoritmi de învățare a mașinilor supravegheați și necontrolată" Mastery Mastery Learning, 21 septembrie 2016. Disponibil aici 
5.tutorialspoint.com. Mahout Machine Learning. Punctul. Disponibil aici 

Datorită fotografiei:

1. '2729781' de GDJ / 2440 imagini (Public Domain) prin pixabay
2.Artificial.intelligence'by Alejandro Zorrilal Cruz, (Domeniul Public) via Commons Wikimedia