Razlika između strojnog učenja i umjetne inteligencije

Ključna razlika - Strojno učenje i umjetna inteligencija
 

Umjetna inteligencija širok je pojam. Pametni domovi s vlastitim vozilom neki su primjeri umjetne inteligencije. Neke zemlje imaju inteligentne robote u područjima kao što su medicina, proizvodnja, vojska, poljoprivreda i kućanstvo. Strojno učenje je vrsta umjetne inteligencije. ključna razlika između strojnog učenja i umjetne inteligencije je to Strojno učenje je vrsta umjetne inteligencije koja računalu omogućuje sposobnost učenja bez eksplicitnog programiranja, a umjetna inteligencija teorija i razvoj računalnih sustava koji mogu obavljati zadatke inteligentno slične ljudskim. Strojno učenje koristi algoritam za raščlanjivanje podataka, učenje iz njega i donošenje odluka u skladu s tim. To je razvoj algoritama samo-učenja, a umjetna inteligencija je znanost o razvoju sustava ili softvera koji je pametan kao čovjek.

SADRŽAJ

1. Pregled i ključne razlike
2. Što je strojno učenje
3. Što je umjetna inteligencija
4. Sličnosti između strojnog učenja i umjetne inteligencije
5. Usporedna usporedba - Strojno učenje i umjetna inteligencija u tabelarnom obliku
6. Sažetak

Što je strojno učenje?

Algoritam je niz koraka koji govore računalu da riješi problem. Strojno učenje je vrsta umjetne inteligencije. Računalima pruža mogućnost učenja bez eksplicitnog programiranja. Na raspolaganju su razni algoritmi za rješavanje problema strojnog učenja. Ovisno o vrsti problema, može se odabrati odgovarajući algoritam strojnog učenja. Usredotočuje se na razvoj računalnih programa koji mogu dati rezultat kada su izloženi novim podacima.

Postoje različite vrste strojnog učenja. Nadzirano je učenje, nekontrolirano učenje i učvršćivanje. Nadzirano učenje koristi poznati skup podataka za izradu predviđanja. Skup ulaznih podataka (X) i skup odgovarajućih vrijednosti odgovora ili izlaza (Y) dati su nadziranom algoritmu učenja. Taj je skup poznat kao skup podataka za obuku. Koristeći taj skup podataka, algoritam gradi model (Y = f (X)), tako da može dati izlaznu vrijednost za kompletiranje novog skupa podataka.

Razvrstavanje i regresija su algoritmi nadziranog strojnog učenja. Klasifikacija se koristi za klasificiranje zapisa. Jedan jednostavan primjer je "je li temperatura hladna". Odgovor može biti ili "da" ili "ne". Postoji određeni broj izbora koje treba klasificirati. Ako postoje dva izbora, to je dvorazredna klasifikacija. Ako postoji više od dva izbora, to je klasifikacija više klasa. Za izračun numeričkog izlaza koristi se regresija. Na primjer, predviđanje sutrašnje temperature. Drugi primjer bi bilo predviđanje vrijednosti kuće.

U Nenadziranom učenju daju se samo ulazni podaci, a nema odgovarajućih izlaza. Umjesto toga, algoritam pronalazi uzorak ili strukturu kako bi naučio više o podacima. Klasteriranje je kategorizirano kao nenadzirano učenje. On razdvaja podatke u grupe ili klastere kako bi se olakšala interpretacija podataka.

Slika 01: Strojno učenje

Ojačavanje učenja potiče iz biheviorističke psihologije. Ona se odnosi na maksimiziranje nekog pojma kumulativne nagrade. Jedan primjer učvršćivanja učenja je upućivanje računala da igra šah. Toliko je koraka u učenju šaha. Stoga nije moguće uputiti se o svakom koraku. Ali moguće je reći je li određena radnja izvedena točno ili pogrešno. U Ojačavanju učenja računalo će pokušati maksimizirati nagradu i učiti iz iskustva. Drugi primjer je Automatski regulator temperature. Sustav treba povisiti ili sniziti temperaturu u skladu sa zahtjevom. Ojačavanje učenja dobro je za sustave koji bi trebali donositi odluke bez puno ljudskih uputa.

Što je umjetna inteligencija?

Umjetna inteligencija podrazumijeva da računalo, robot koji kontrolira računalo ili softver misle na inteligenciju sličnu ljudskoj. Primjenjivala se na sustav, način na koji ljudi razmišljaju, kako ljudi uče, odlučuju i rješavaju probleme. Napokon, izgrađen je pametan i inteligentan sustav. Umjetna inteligencija je moderna tehnologija u modernom svijetu. To je kombinacija različitih disciplina kao što su informatika, biologija, matematika i inženjerstvo.

Slika 02: Umjetna inteligencija

Postoje mnoge aplikacije umjetne inteligencije (AI). Moderne igre koriste AI. AI istraživanje također uključuje obradu prirodnog jezika. To je mogućnost da računalo ili stroj daju sposobnost razumijevanja prirodnog jezika koji ljudi govore i izvršavaju zadatke u skladu s tim. Druga je primjena Industrijski roboti. Postoje sofisticiraniji roboti s učinkovitim procesorima i ogromnom količinom memorije. Prilagođavaju se novom okruženju i prikupljaju podatke koristeći svjetlost, temperaturu, zvuk itd. Koriste se u područjima poput medicine i proizvodnje. Umjetna inteligencija također se primjenjuje u optičkom prepoznavanju znakova, autonomnim vozilima, vojnim simulacijama i mnogim drugima.

Koje su sličnosti između strojnog učenja i umjetne inteligencije?

• Oba se mogu koristiti za izgradnju sofisticiranih sustava za izvršavanje određenih zadataka.
• Oba se temelje na statistici i matematici.
• Strojno učenje je nova vrhunska tehnologija umjetne inteligencije.

Koja je razlika između strojnog učenja i umjetne inteligencije?

Strojno učenje vs umjetna inteligencija
Strojno učenje vrsta je umjetne inteligencije koja omogućuje računalu da uči bez da je izričito programirana. Koristi algoritam za raščlanjivanje podataka, učenje iz njega i donošenje odluka u skladu s tim.	Umjetna inteligencija je teorija i razvoj računalnih sustava sposobnih obavljati zadatke inteligentno slične ljudskom biću.
funkcionalnost
Strojno učenje usredotočiti se na točnost i obrasce.	Umjetna inteligencija usredotočena je na inteligentno ponašanje i maksimalnu promjenu uspjeha.
kategorizacija
Strojno učenje može se kategorizirati na Nadzor učenja, Nenadzirano učenje i Ojačavanje učenja.	Aplikacije zasnovane na umjetnoj inteligenciji mogu se kategorizirati kao primijenjene ili opće.

Sažetak - Strojno učenje vs umjetna inteligencija

Umjetna inteligencija napredak je i široka disciplina. Sastoji se od mnogih drugih područja poput inženjerstva, matematike, informatike itd. Razlika između strojnog učenja i umjetne inteligencije je u tome što je strojno učenje vrsta umjetne inteligencije koja omogućuje računalu da uči bez da je izričito programirana i umjetna Inteligencija je teorija i razvoj računalnih sustava sposobnih obavljati zadatke inteligentno slične ljudskim. Strojno učenje je nova vrhunska tehnologija umjetne inteligencije.

Preuzmite PDF verziju Strojnog učenja protiv umjetne inteligencije

Možete preuzeti PDF verziju ovog članka i koristiti je za izvanmrežne svrhe, prema napomeni. Ovdje preuzmite PDF verziju. Razlika između strojnog učenja i umjetne inteligencije

Referenca:

1.edurekaIN. Algoritmi strojnog učenja | Vodič za strojno učenje | Trening znanosti podataka | Eureka, Eureka !, 21. svibnja 2017. Dostupno ovdje
2.15 Razlika između Ai (umjetne inteligencije) i strojnog učenja, Patel Vidhu, 14. srpnja 2017. Dostupno ovdje 
3.DigitalOcean. "Sadržaj." Uvod u strojno učenje | DigitalOcean, DigitalOcean, 11. prosinca 2017. Dostupno ovdje 
4. "Nadzirani i nenadgledani algoritmi strojnog učenja." Strojno učenje majstorstva, 21. rujna 2016. Dostupno ovdje 
5.tutorialspoint.com. "Mahout strojno učenje." Točka. Dostupno ovdje 

Ljubaznošću slike:

1.'2729781 'autor GDJ / 2440 slika (Public Domain) putem pixabay-a
2.'Artificial.intelligence'By Alejandro Zorrilal Cruz, (Public Domain) putem Commons Wikimedia