Fő különbség - Gépi tanulás vs mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligencia tág fogalom. Az önvezető autók, az intelligens otthonok a mesterséges intelligencia néhány példája. Néhány országban intelligens robotok vannak az olyan területeken, mint az orvostudomány, a gyártás, a katonaság, a mezőgazdaság és a háztartás. A gépi tanulás egyfajta mesterséges intelligencia. A legfontosabb különbség a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között az, hogy a gépi tanulás egy olyan mesterséges intelligencia, amely képes a számítógépet tanulni anélkül, hogy kifejezetten programozva lenne, és a mesterséges intelligencia az olyan számítógépes rendszerek elmélete és fejlesztése, amelyek képesek intelligensen hasonló feladatok elvégzésére, mint a egy ember. A gépi tanulás algoritmus segítségével elemzi az adatokat, tanul belőle és ennek megfelelően dönt. Ez egy öntanulási algoritmusok fejlesztése,a Mesterséges Intelligencia pedig egy olyan rendszer vagy szoftver fejlesztésének tudománya, amely intelligens emberként.
TARTALOM
1. Áttekintés és fő különbség
2. Mi a gépi tanulás
3. Mi a mesterséges intelligencia
4. A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia közötti hasonlóságok
5. Egymás mellett történő összehasonlítás - Gépi tanulás vs Mesterséges intelligencia táblázatos formában
6. Összefoglalás
Mi az a gépi tanulás?
Az algoritmus olyan lépések sorozata, amely a számítógép megoldására szólítja fel a problémát. A gépi tanulás egyfajta mesterséges intelligencia. Lehetővé teszi a számítógépek számára a tanulást anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. Különböző algoritmusok állnak rendelkezésre a gépi tanulás problémáinak megoldására. A probléma típusától függően választhat egy megfelelő Machine Learning algoritmust. Arra a számítógépes programok fejlesztésére összpontosít, amelyek eredményt adhatnak, ha új adatoknak vannak kitéve.
Különböző típusú gépi tanulás létezik. Ezek felügyelt tanulás, felügyelet nélküli tanulás és megerősítő tanulás. A felügyelt tanulás egy ismert adatkészletet használ a jóslatok elkészítéséhez. Egy bemenő adatkészlet (X) és a megfelelő válaszértékek vagy kimenetek (Y) együttese kerül a felügyelt tanulási algoritmushoz. Ez az adatkészlet oktatási adatkészletként ismert. Az adatkészlet felhasználásával az algoritmus felépít egy modellt (Y = f (X)), így kimeneti értéket adhat az új adatkészlet befejezéséhez.
Az osztályozás és a regresszió felügyelt gépi tanulási algoritmusok. Az osztályozás a rekord osztályozására szolgál. Egy egyszerű példa: „hideg-e a hőmérséklet”. A válasz lehet „igen” vagy „nem”. A besoroláshoz meghatározott számú választási lehetőség van. Ha két választási lehetőség van, akkor ez kétosztályos besorolás. Ha kettőnél több választási lehetőség van, akkor ez többosztályos besorolás. A numerikus kimenet kiszámításához regressziót használunk. Például megjósolni a holnap hőmérsékletét. Egy másik példa a ház értékének előrejelzése lehet.
A Felügyelet nélküli tanulásban csak a bemeneti adatok vannak megadva, és nincsenek megfelelő kimenetek. Ehelyett az algoritmus mintát vagy struktúrát talál, hogy többet megtudjon az adatokról. A klaszterezés a Felügyelet nélküli tanulás kategóriába tartozik. Az adatokat csoportokba vagy klaszterekbe különíti el, hogy megkönnyítse az adatok értelmezését.
01. ábra: Gépi tanulás
A megerősítő tanulást a behaviorista pszichológia inspirálja. A halmozott jutalom bizonyos fogalmainak maximalizálására vonatkozik. A megerősítő tanulás egyik példája, ha a számítógépet sakkozásra utasítja. Olyan sok lépés van a sakk megtanulásában. Ezért nem lehet minden lépésről utasítást adni. De meg lehet állapítani, hogy az adott műveletet helyesen vagy helytelenül hajtották-e végre. A megerősítő tanulás során a számítógép megpróbálja maximalizálni a jutalmat és tanulni a tapasztalatokból. Egy másik példa egy automatikus hőmérséklet-szabályozó. A rendszernek a követelményeknek megfelelően kell növelnie vagy csökkentenie a hőmérsékletet. A megerősítő tanulás olyan rendszerek számára jó, amelyeknek sok emberi útmutatás nélkül kell döntéseket hozniuk.
Mi az a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia egy számítógép, egy számítógép által vezérelt robot vagy egy szoftver intelligens gondolkodásra készteti az embert. Ez vonatkozott a rendszerre, az emberi gondolkodásmódra, arra, hogy az emberek hogyan tanulnak, döntenek és oldják meg a problémákat. Végül egy intelligens és intelligens rendszer épül fel. A mesterséges intelligencia divatos technológia a modern világban. Számos tudományág kombinációja, mint például a számítástechnika, a biológia, a matematika és a mérnöki tudomány.
02. ábra: Mesterséges intelligencia
A Mesterséges Intelligencia (AI) számos alkalmazást kínál. A modern játékalkalmazások AI-t használnak. Az AI kutatás magában foglalja a természetes nyelv feldolgozását is. Ez azt jelenti, hogy a számítógép vagy a gép képes legyen megérteni az emberek által beszélt természetes nyelvet, és ennek megfelelően végezzen feladatokat. Egy másik alkalmazás az ipari robotok. Vannak kifinomultabb robotok, hatékony processzorokkal és hatalmas memóriával. Alkalmazkodhatnak az új környezethez és adatokat gyűjthetnek fény, hőmérséklet, hang stb. Segítségével. 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 volt.
Milyen hasonlóságok vannak a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között?
- Mindkettő kifinomult rendszerek felépítésére használható bizonyos feladatok elvégzéséhez.
- Mindkettő statisztikán és matematikán alapul.
- A gépi tanulás a mesterséges intelligencia új csúcstechnológiája.
Mi a különbség a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között?
Különböző cikk a táblázat előtt
Gépi tanulás vs mesterséges intelligencia |
|
| A gépi tanulás egyfajta mesterséges intelligencia, amely képes a számítógépet tanulni anélkül, hogy kifejezetten programoznák. Algoritmust használ az adatok elemzéséhez, tanuláshoz és ennek megfelelően a döntések meghozatalához. | A mesterséges intelligencia olyan számítógépes rendszerek elmélete és fejlesztése, amelyek képesek intelligensen hasonló feladatokat végrehajtani, mint az ember. |
| Funkcionalitás | |
| A gépi tanulás a pontosságra és a mintákra összpontosít. | A mesterséges intelligencia az intelligens viselkedésre és a siker maximális megváltoztatására összpontosít. |
| Besorolás | |
| A gépi tanulás a tanulás felügyelete, a felügyelet nélküli tanulás és a megerősítő tanulás kategóriába sorolható. | A mesterséges intelligencián alapuló alkalmazások kategóriába sorolhatók alkalmazottként vagy általánosként. |
Összegzés - Gépi tanulás vs mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligencia előrelépés és széles tudományág. Számos más területből áll, mint például a mérnöki tudomány, a matematika, a számítástechnika stb. Az intelligencia olyan számítógépes rendszerek elmélete és fejlesztése, amelyek képesek intelligensen hasonló feladatokat végrehajtani, mint az ember. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia új csúcstechnológiája.
Töltse le a Gépi tanulás vs mesterséges intelligencia PDF-verzióját
A cikk PDF-verzióját letöltheti, és offline célokra is használhatja, az idézési megjegyzés szerint. Kérjük, töltse le itt a PDF verziót. Különbség a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között
