Różnica Między Uczeniem Maszynowym A Sztuczną Inteligencją

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-16 08:41

Kluczowa różnica - uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja to szerokie pojęcie. Samochody samojezdne, inteligentne domy to tylko niektóre przykłady sztucznej inteligencji. Niektóre kraje mają inteligentne roboty w takich dziedzinach, jak medycyna, produkcja, wojsko, rolnictwo i gospodarstwo domowe. Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji. Kluczową różnicą między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją jest to, że uczenie maszynowe jest rodzajem sztucznej inteligencji, która daje komputerowi zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania, a sztuczna inteligencja to teoria i rozwój systemów komputerowych zdolnych do wykonywania zadań inteligentnie podobnych do człowiek. Uczenie maszynowe wykorzystuje algorytm do analizowania danych, uczenia się na nich i podejmowania odpowiednich decyzji. Jest to rozwój algorytmów samouczących się,a sztuczna inteligencja to nauka o opracowywaniu systemu lub oprogramowania, które są inteligentne jak człowiek.

ZAWARTOŚĆ

1. Omówienie i kluczowe różnice

2. Czym jest uczenie maszynowe

3. Czym jest sztuczna inteligencja

4. Podobieństwa między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją

5. Porównanie obok siebie - uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja w formie tabelarycznej

6. Podsumowanie

Co to jest uczenie maszynowe?

Algorytm to sekwencja kroków, które nakazują komputerowi rozwiązanie problemu. Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji. Zapewnia komputerom możliwość uczenia się bez konieczności specjalnego programowania. Są to różne algorytmy dostępne do rozwiązywania problemów uczenia maszynowego. W zależności od rodzaju problemu można dobrać odpowiedni algorytm uczenia maszynowego. Koncentruje się na opracowywaniu programów komputerowych, które mogą dać wynik, gdy zostaną wystawione na nowe dane.

Istnieją różne typy uczenia maszynowego. Są to uczenie nadzorowane, uczenie się bez nadzoru i uczenie się ze wzmocnieniem. Uczenie nadzorowane wykorzystuje znany zbiór danych do prognozowania. Zbiór danych wejściowych (X) i zestaw odpowiednich wartości odpowiedzi lub wyjść (Y) są przekazywane do nadzorowanego algorytmu uczenia się. Ten zestaw danych jest znany jako zbiór danych szkoleniowych. Korzystając z tego zestawu danych, algorytm buduje model (Y = f (X)), dzięki czemu może podać wartość wyjściową w celu uzupełnienia nowego zestawu danych.

Klasyfikacja i regresja to nadzorowane algorytmy uczenia maszynowego. Klasyfikacja służy do klasyfikowania rekordu. Prostym przykładem jest „czy temperatura jest niska”. Odpowiedź może brzmieć „tak” lub „nie”. Istnieje określona liczba opcji do sklasyfikowania. Jeśli są dwie możliwości, jest to klasyfikacja dwuklasowa. Jeśli istnieje więcej niż dwie możliwości, jest to klasyfikacja wieloklasowa. Regresja jest używana do obliczania wyników liczbowych. Na przykład przewidywanie temperatury jutra. Innym przykładem byłoby przewidywanie wartości domu.

W uczeniu nienadzorowanym podawane są tylko dane wejściowe i nie ma odpowiadających im danych wyjściowych, zamiast tego algorytm znajduje wzorzec lub strukturę, aby dowiedzieć się więcej o danych. Klastrowanie jest klasyfikowane jako uczenie się nienadzorowane. Oddziela dane na grupy lub klastry, aby ułatwić interpretację danych.

Rysunek 01: Uczenie maszynowe

Uczenie się ze wzmocnieniem jest inspirowane psychologią behawiorystyczną. Dotyczy maksymalizacji pewnego pojęcia skumulowanej nagrody. Jednym z przykładów uczenia się ze wzmocnieniem jest instruowanie komputera, aby grał w szachy. W nauce szachów jest tak wiele kroków. Dlatego nie ma możliwości poinstruowania o każdym kroku. Ale można powiedzieć, czy dana czynność została wykonana prawidłowo, czy źle. W Uczeniu się ze wzmocnieniem komputer będzie próbował zmaksymalizować nagrodę i uczyć się na podstawie doświadczenia. Innym przykładem jest automatyczny regulator temperatury. System powinien zwiększać lub zmniejszać temperaturę zgodnie z wymaganiami. Uczenie się ze wzmocnieniem jest dobre dla systemów, które powinny podejmować decyzje bez większego wsparcia ze strony człowieka.

Co to jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja ma sprawić, że komputer, sterowany komputerowo robot lub oprogramowanie będą inteligentnie myśleć podobnie do człowieka. Dotyczyło systemu, sposobu myślenia człowieka, uczenia się, decydowania i rozwiązywania problemów. Wreszcie powstaje inteligentny i inteligentny system. Sztuczna inteligencja to modna technologia we współczesnym świecie. Jest to połączenie różnych dyscyplin, takich jak informatyka, biologia, matematyka i inżynieria.

Rysunek 02: Sztuczna inteligencja

Istnieje wiele zastosowań sztucznej inteligencji (AI). Nowoczesne aplikacje do gier wykorzystują sztuczną inteligencję. Badania nad sztuczną inteligencją obejmują również przetwarzanie języka naturalnego. Ma to na celu umożliwienie komputerowi lub maszynie zrozumienia naturalnego języka używanego przez ludzi i odpowiedniego wykonywania zadań. Inną aplikacją są roboty przemysłowe. Istnieją bardziej wyrafinowane roboty z wydajnymi procesorami i ogromną ilością pamięci. Potrafią dostosować się do nowego środowiska i zbierać dane za pomocą światła, temperatury, dźwięku itp. Są wykorzystywane w takich dziedzinach jak medycyna i produkcja. Sztuczna inteligencja znalazła również zastosowanie w optycznym rozpoznawaniu znaków, pojazdach autonomicznych, symulacjach wojskowych i wielu innych.

Jakie są podobieństwa między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją?

• Oba mogą być używane do tworzenia zaawansowanych systemów do wykonywania określonych zadań.
• Obie opierają się na statystyce i matematyce.
• Uczenie maszynowe to nowa, przełomowa technologia sztucznej inteligencji.

Jaka jest różnica między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją?

Porównaj środek artykułu przed tabelą

Uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja
Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji, która daje komputerowi możliwość uczenia się bez konieczności bezpośredniego programowania. Wykorzystuje algorytm do analizowania danych, uczenia się z nich i podejmowania odpowiednich decyzji.	Sztuczna inteligencja to teoria i rozwój systemów komputerowych zdolnych do wykonywania zadań inteligentnie podobnych do człowieka.
Funkcjonalność
Uczenie maszynowe koncentruje się na dokładności i wzorcach.	Sztuczna inteligencja skupia się na inteligentnym zachowaniu i maksymalnej zmianie sukcesu.
Kategoryzacja
Uczenie maszynowe można podzielić na uczenie nadzorujące, uczenie nienadzorowane i uczenie się ze wzmocnieniem.	Aplikacje oparte na sztucznej inteligencji można sklasyfikować jako stosowane lub ogólne.

Podsumowanie - uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja to postęp i szeroka dyscyplina. Składa się z wielu innych dziedzin, takich jak inżynieria, matematyka, informatyka itp. Różnica między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją polega na tym, że uczenie maszynowe jest rodzajem sztucznej inteligencji, która daje komputerowi zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania i sztucznej inteligencji. Inteligencja to teoria i rozwój systemów komputerowych zdolnych do wykonywania zadań inteligentnie podobnych do człowieka. Uczenie maszynowe to nowa, przełomowa technologia sztucznej inteligencji.

Pobierz wersję PDF Machine Learning vs Artificial Intelligence

Możesz pobrać wersję PDF tego artykułu i używać jej w trybie offline, zgodnie z notą cytowania. Pobierz wersję PDF tutaj Różnica między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją