Különbség a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között

Legfontosabb különbség - Gépi tanulás és mesterséges intelligencia
 

A mesterséges intelligencia széles fogalom. Az önjáró autók, az intelligens otthonok a mesterséges intelligencia néhány példája. Egyes országokban intelligens robotok vannak olyan területeken, mint az orvostudomány, a gyártás, a katonaság, a mezőgazdaság és a háztartás. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik típusa. Az kulcs különbség A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között ez az A gépi tanulás egy olyan mesterséges intelligencia, amely lehetővé teszi a számítógép számára, hogy kifejezetten programozás nélkül tanulhasson, és a mesterséges intelligencia olyan számítógépes rendszerek elmélete és fejlesztése, amelyek képesek intelligensen hasonló feladatokat végrehajtani egy emberhez. A Machine Learning algoritmust használ az adatok elemzésére, az azokból való tanulásra és ennek megfelelő döntések meghozatalára. Ez az öntanulási algoritmusok fejlesztése, és a mesterséges intelligencia az emberként intelligens rendszer vagy szoftver kifejlesztésének tudománya..

TARTALOMJEGYZÉK

1. Áttekintés és a legfontosabb különbség
2. Mi a gépi tanulás?
3. Mi az a mesterséges intelligencia?
4. hasonlóságok a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között
5. Összehasonlítás - Gépi tanulás vs. Mesterséges intelligencia táblázatos formában
6. Összegzés

Mi a gépi tanulás??

Az algoritmus egy olyan lépések sorozata, amely a számítógépnek utasítja a problémát. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik típusa. Ez biztosítja a számítógépek számára a tanulás képességét kifejezetten programozás nélkül. Különböző algoritmusok állnak rendelkezésre a gépi tanulási problémák megoldására. A probléma típusától függően választhat egy megfelelő gépi tanulási algoritmust. Olyan számítógépes programok fejlesztésére összpontosít, amelyek új adatokkal való kitettség esetén eredményt adhatnak.

Különböző típusú gépi tanulás létezik. Ezek felügyelt tanulás, felügyelet nélküli tanulás és megerősítéses tanulás. A felügyelt tanulás egy ismert adatkészletet használ előrejelzések készítéséhez. A bemeneti adatok (X) halmazát és a megfelelő válaszértékek vagy kimenetek (Y) halmazát kapjuk a felügyelt tanulási algoritmushoz. Ezt az adatkészletet oktatási adatkészletnek nevezik. Az adatkészlet felhasználásával az algoritmus modellt készít (Y = f (X)), így kimeneti értéket adhat az új adatkészlet kitöltéséhez..

Az osztályozás és a regresszió felügyelt gépi tanulási algoritmusok. Az osztályozás egy rekord osztályozására szolgál. Egy egyszerű példa a „hideg-ea hőmérséklet”. A válasz lehet „igen” vagy „nem”. Külön osztályozható a besorolás. Ha két választási lehetőség van, akkor ez két osztályú besorolás. Ha kettőnél több választás van, ez többosztályú besorolás. A regresszió a numerikus kimenet kiszámításához használható. Például a holnap hőmérsékletének előrejelzése. Egy másik példa a ház értékének előrejelzése.

A felügyelet nélküli tanulás során csak a bemeneti adatokat adjuk meg, és nincs megfelelő kimenet. Ehelyett az algoritmus mintát vagy struktúrát talál, hogy megismerje az adatokat. A klaszterezés nem felügyelt tanulás kategóriába tartozik. Az adatokat csoportokra vagy klaszterekre osztja, hogy megkönnyítse az adatok értelmezését.

01. ábra: Gépi tanulás

A megerősítéses tanulást a biheviorista pszichológia ihlette. Arra vonatkozik, hogy a kumulatív jutalom bizonyos fogalmát maximalizálják. A megerősítéses tanulás egyik példája a számítógép sakk játékra utasítása. Olyan sok lépés van a sakk tanulásában. Ezért nem lehet minden lépésről utasítást adni. De meg lehet mondani, hogy az adott műveletet helyesen, vagy helytelenül hajtották-e végre. A megerősítéses tanulás során a számítógép megpróbálja maximalizálni a jutalmat, és tanulni a tapasztalatokból. Egy másik példa az automatikus hőmérsékletszabályozó. A rendszernek a követelménynek megfelelően növelnie vagy csökkentenie kell a hőmérsékletet. A megerősítő tanulás jó azoknak a rendszereknek, amelyeknek sok emberi irányítás nélkül kell döntéseket hozniuk.

Mi az a mesterséges intelligencia??

A mesterséges intelligencia az, hogy egy számítógépet, számítógéppel vezérelt robotot vagy szoftvert intelligensen gondolkodjunk az emberhez. Alkalmazta a rendszerre, az emberi gondolkodásmódra, az emberek tanulására, döntésére és a problémák megoldására. Végül egy intelligens és intelligens rendszer épül fel. A mesterséges intelligencia divatos technológia a modern világban. Ez a különféle tudományágak kombinációja, mint például a számítástechnika, a biológia, a matematika és a műszaki tudományok.

02 ábra: Mesterséges intelligencia

A Mesterséges Intelligencia (AI) számos alkalmazásának van lehetősége. A modern Gaming alkalmazások AI-t használnak. Az AI kutatás magában foglalja a természetes nyelv feldolgozását is. Annak képessége, hogy a számítógép vagy a gép megértse az emberek által beszélt természetes nyelvet, és ennek megfelelően elvégezze a feladatokat. Egy másik alkalmazás az ipari robotok. Vannak kifinomultabb robotok, hatékony processzorokkal és hatalmas memóriával. Alkalmazkodhatnak az új környezethez, és fény, hőmérséklet, hang stb. Segítségével gyűjthetnek adatokat. Olyan területeken használják őket, mint az orvostudomány és a gyártás. A mesterséges intelligencia az optikai karakterfelismerésben, az autonóm járművekben, a katonai szimulációkban és még sok másban is alkalmazható.

Mik a hasonlóságok a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között??

• Mindkettő felhasználható kifinomult rendszerek felépítésére bizonyos feladatok elvégzéséhez.
• Mindkettő statisztikán és matematikán alapul.
• A gépi tanulás a mesterséges intelligencia új élvonalbeli technológiája.

Mi a különbség a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között??

Gépi tanulás vs mesterséges intelligencia
A gépi tanulás egy olyan mesterséges intelligencia, amely lehetővé teszi a számítógép számára, hogy kifejezetten programozás nélkül tanulhasson. Algoritmust használ az adatok elemzésére, az azokból való tanulásra és ennek megfelelő döntések meghozatalára.	A mesterséges intelligencia olyan számítógépes rendszerek elmélete és fejlesztése, amelyek képesek intelligensen elvégezni az emberhez hasonló feladatokat.
funkcionalitás
A gépi tanulás a pontosságra és a mintákra összpontosít.	A mesterséges intelligencia az intelligens viselkedésre és a siker maximális változására összpontosít.
Kategorizálás
A gépi tanulást a következőkre lehet sorolni: Tanulás felügyelete, felügyelet nélküli tanulás és megerősítéses tanulás.	A mesterséges intelligencia alapú alkalmazásokat alkalmazható vagy általános kategóriákba lehet sorolni.

összefoglalás - Gépi tanulás vs mesterséges intelligencia

A mesterséges intelligencia előrelépés és széles tudományág. Sok más területből áll, mint például a mérnöki munka, a matematika, a számítógépes ismeretek stb. A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia közötti különbség az, hogy a gépi tanulás egy olyan mesterséges intelligencia, amely lehetővé teszi a számítógép számára a tanulást anélkül, hogy kifejezetten programozott lenne és mesterséges Az intelligencia olyan számítógépes rendszerek elmélete és fejlesztése, amelyek képesek intelligensen elvégezni az emberhez hasonló feladatokat. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia új élvonalbeli technológiája.

Töltse le a Machine Learning vs. Mesterséges Intelligencia PDF változatát

Letöltheti e cikk PDF verzióját, és offline célokra felhasználhatja, az idézet megjegyzésének megfelelően. Kérjük, töltse le itt a PDF verziót. Különbség a gépi tanulás és az mesterséges intelligencia között

Referencia:

1.edurekaIN. Gépi tanulási algoritmusok Gépi tanulási útmutató | Adattudományi képzés | Eureka, Eureka!, 2017. május 21. Elérhető itt
2.15 Különbség az Ai (mesterséges intelligencia) és a gépi tanulás között, Patel Vidhu, 2017. július 14. 
3.DigitalOcean. „Tartalom”. Bevezetés a gépi tanuláshoz DigitalOcean, DigitalOcean, 2017. december 11. Itt érhető el 
4. „Felügyelt és nem felügyelt gépi tanulási algoritmusok.” Gépi tanulás elsajátítása, 2016. szeptember 21. Itt érhető el 
5.tutorialspoint.com. „Mahout Machine Learning.” A lényeg. Itt érhető el 

Kép jóvoltából:

1. '2729781' GDJ / 2440 képekkel (Public Domain) pixabay-n keresztül
2.'Artificial.intelligence 'Alejandro Zorrilal Cruz, (Public Domain) a Commons Wikimedia-n keresztül