Різниця між машинним навчанням та штучним інтелектом

Ключова різниця - машинне навчання проти штучного інтелекту
 

Штучний інтелект - це широке поняття. Автомобільні автомобілі, розумні будинки - деякі приклади штучного інтелекту. Деякі країни мають інтелектуальних роботів у таких галузях, як медицина, виробництво, військо, сільське господарство та побут. Машинне навчання - це тип штучного інтелекту. The ключова різниця між машинним навчанням та штучним інтелектом - це те Машинне навчання - це тип штучного інтелекту, який дає можливість комп'ютеру вчитися без явного програмування, а штучний інтелект - це теорія та розвиток комп'ютерних систем, здатних виконувати завдання, інтелектуально схожі на людські. Машинне навчання використовує алгоритм для аналізу даних, навчання з них та прийняття рішень відповідно. Це розробка алгоритмів самонавчання, а Штучний інтелект - наука про розробку системи чи програмного забезпечення, розумного як людина.

ЗМІСТ

1. Огляд та ключові відмінності
2. Що таке машинне навчання
3. Що таке штучний інтелект
4. Подібність між машинним навчанням та штучним інтелектом
5. Поплечне порівняння - машинне навчання проти штучного інтелекту в табличній формі
6. Підсумок

Що таке машинне навчання?

Алгоритм - це послідовність кроків, які підказують комп'ютеру вирішити проблему. Машинне навчання - це тип штучного інтелекту. Він надає комп’ютерам можливість вчитися без явного запрограмування. Вони є різними алгоритмами, доступними для вирішення проблем машинного навчання. Залежно від типу проблеми, можна вибрати відповідний алгоритм машинного навчання. Основна увага приділяється розробці комп'ютерних програм, які можуть дати результат при впливі нових даних.

Існують різні типи машинного навчання. Вони є контрольованим навчанням, непідконтрольним навчанням та навчальним підсиленням. Контрольоване навчання використовує відомий набір даних для прогнозування. Набір вхідних даних (X) та набір відповідних значень відповідей або виходів (Y) надаються алгоритму навчання під контролем. Цей набір даних відомий як навчальний набір даних. Використовуючи цей набір даних, алгоритм будує модель (Y = f (X)), щоб він міг дати вихідне значення для заповнення нового набору даних.

Класифікація та регресія - це керовані алгоритми машинного навчання. Класифікація використовується для класифікації запису. Один простий приклад - "чи холодна температура". Відповідь може бути "так" або "ні". Існує певна кількість варіантів класифікації. Якщо є два варіанти, це класифікація двокласна. Якщо є більше двох варіантів, це класифікація багатокласника. Регресія використовується для обчислення числового виходу. Наприклад, прогнозування температури завтра. Іншим прикладом може бути прогнозування вартості будинку.

У непідконтрольному навчанні надаються лише вхідні дані, а відповідних результатів немає. Якщо, алгоритм знаходить шаблон або структуру, щоб дізнатися більше про дані. Кластеризація класифікується як Навчання без нагляду. Він розділяє дані на групи або кластери, щоб полегшити інтерпретацію даних.

Малюнок 01: Машинне навчання

Навчання підсиленням надихається психологією біхевіоризму. Це стосується максимального використання поняття накопичувальної винагороди. Одним із прикладів підсилення навчання є вказівка ​​комп’ютеру грати в шахи. Стільки кроків у вивченні шахів. Тому вчити про кожен крок неможливо. Але можна сказати, чи певна дія була виконана правильно чи неправильно. У процесі навчання зміцненню комп'ютер намагатиметься отримати максимальну винагороду та вивчити досвід. Інший приклад - автоматичний регулятор температури. Система повинна збільшувати або знижувати температуру відповідно до вимоги. Навчання підсиленням добре для систем, які повинні приймати рішення без особливих людських вказівок.

Що таке штучний інтелект?

Штучний інтелект - це зробити комп'ютер, керований комп'ютером робот або програмне забезпечення, що мислить інтелектуально, як людину. Це стосується системи, того, як люди думають, як люди навчаються, вирішують і вирішують проблеми. Нарешті, побудована розумна та розумна система. Штучний інтелект - це модна технологія в сучасному світі. Це поєднання різноманітних дисциплін, таких як інформатика, біологія, математика та інженерія.

Малюнок 02: Штучний інтелект

Існує багато застосувань штучного інтелекту (AI). Сучасні ігрові програми використовують AI. Дослідження AI також включають обробку природних мов. Це дати можливість комп’ютеру чи машині зрозуміти природну мову, якою розмовляють люди, і виконувати завдання відповідно. Інша програма - промислові роботи. Є більш досконалі роботи з ефективними процесорами та величезною кількістю пам'яті. Вони можуть пристосовуватися до нового середовища та збирати дані, використовуючи світло, температуру, звук тощо. Вони використовуються в таких галузях, як медицина та виробництво. Штучний інтелект застосовується також для оптичного розпізнавання символів, автономних транспортних засобів, військових симуляцій та багатьох інших.

Які подібності між машинним навчанням та штучним інтелектом?

• Обидва можна використовувати для побудови складних систем для виконання певних завдань.
• Обидва базуються на статистиці та математиці.
• Машинне навчання - це нова передова технологія штучного інтелекту.

Яка різниця між машинним навчанням та штучним інтелектом?

Машинне навчання проти штучного інтелекту
Машинне навчання - це тип штучного інтелекту, який дає можливість комп'ютеру навчатися, не будучи явно запрограмованим. Він використовує алгоритм для аналізу даних, навчання з них та прийняття рішень відповідно.	Штучний інтелект - це теорія та розробка комп'ютерних систем, здатних виконувати завдання, інтелектуально схожі на людину.
Функціональність
Машинне навчання фокусується на точності та моделях.	Штучний інтелект зосереджується на розумній поведінці та максимальній зміні успіху.
Категоризація
Машинне навчання можна віднести до категорії «Навчання за навчанням», «Непідконтрольне навчання» та «Закріплення навчання»..	Програми на основі штучного інтелекту можна класифікувати як прикладні або загальні.

Підсумок - Машинне навчання проти штучного інтелекту

Штучний інтелект - це прогрес і широка дисципліна. Він складається з багатьох інших галузей, таких як інженерія, математика, інформатика тощо. Різниця між машинним навчанням та штучним інтелектом полягає в тому, що машинне навчання - це тип штучного інтелекту, який дає можливість комп'ютеру вчитися, не будучи явно запрограмованим та штучним. Інтелект - це теорія та розробка комп'ютерних систем, здатних виконувати завдання, розумно подібні до людських. Машинне навчання - це нова передова технологія штучного інтелекту.

Завантажте PDF-версію машинного навчання проти штучного інтелекту

Ви можете завантажити PDF-версію цієї статті та використовувати її в офлайн-цілях відповідно до примітки. Завантажте тут версію PDF тут. Різниця між машинним навчанням та штучним інтелектом

Довідка:

1.edurekaIN. Алгоритми машинного навчання | Підручник з машинного навчання | Навчання з наукових даних | Еврика, Еврика !, 21 травня 2017. Доступно тут
2.15 Різниця між штучним інтелектом і машинним навчанням, Патель Віджу, 14 липня 2017 року. Доступно тут 
3.DigitalOcean. "Зміст." Вступ до машинного навчання | DigitalOcean, DigitalOcean, 11 грудня 2017. Доступно тут 
4. "Алгоритми керованого та непідконтрольного машинного навчання". Майстерність машинного навчання, 21 вересня 2016. Доступно тут 
5.tutorialspoint.com. "Махут машинного навчання". Точка. Доступний тут 

Надано зображення:

1.'2729781 'від GDJ / 2440 зображень (Public Domain) через pixabay
2.'Arttificial.intelligence 'від Alejandro Zorrilal Cruz, (Public Domain) через Вікісховище Commons