Kluczowa różnica – uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja to szerokie pojęcie. Samojezdne samochody, inteligentne domy to tylko niektóre przykłady sztucznej inteligencji. Niektóre kraje mają inteligentne roboty w dziedzinach takich 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 możliwość uczenia się bez wyraźnego zaprogramowania, 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 ich podstawie i podejmowania odpowiednich decyzji. Jest to rozwój algorytmów samouczących się, a sztuczna inteligencja to nauka o tworzeniu systemu lub oprogramowania, które jest inteligentne jak człowiek.
Co to jest uczenie maszynowe?
Algorytm to sekwencja kroków, które informują komputer o rozwiązaniu problemu. Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji. Zapewnia komputerom możliwość uczenia się bez wyraźnego programowania. Są to różne algorytmy dostępne do rozwiązywania problemów z uczeniem maszynowym. W zależności od rodzaju problemu można dobrać odpowiedni algorytm uczenia maszynowego. Koncentruje się na opracowywaniu programów komputerowych, które mogą dawać wyniki po wystawieniu na nowe dane.
Istnieją różne rodzaje uczenia maszynowego. Są to uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie się ze wzmocnieniem. Uczenie nadzorowane wykorzystuje znany zbiór danych do przewidywania. Zbiór danych wejściowych (X) i zestaw odpowiadających im wartości odpowiedzi lub wyjść (Y) są przekazywane do nadzorowanego algorytmu uczenia. Ten zbiór danych jest znany jako treningowy zbiór danych. Korzystając z tego zestawu danych, algorytm buduje model (Y=f(X)), dzięki czemu może podać wartość wyjściową, aby uzupełnić nowy zestaw danych.
Klasyfikacja i regresja to nadzorowane algorytmy uczenia maszynowego. Klasyfikacja służy do klasyfikowania rekordu. Jednym 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 są więcej niż dwie możliwości, jest to klasyfikacja wieloklasowa. Regresja służy do obliczania wyników liczbowych. Na przykład przewidywanie temperatury jutra. Innym przykładem może być 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 nienadzorowane. Dzieli dane na grupy lub klastry, aby ułatwić interpretację danych.
Rysunek 01: Uczenie maszynowe
Wzmocnienie Nauka jest inspirowana psychologią behawiorystyczną. Dotyczy maksymalizacji pewnego pojęcia skumulowanej nagrody. Jednym z przykładów uczenia się przez wzmacnianie jest nauczenie komputera gry w szachy. W nauce szachów jest tak wiele kroków. Dlatego nie można poinstruować o każdym kroku. Ale można stwierdzić, czy dana czynność została wykonana prawidłowo, czy nie. W uczeniu się przez wzmacnianie komputer będzie próbował zmaksymalizować nagrodę i uczyć się na doświadczeniu. Innym przykładem jest automatyczny regulator temperatury. System powinien zwiększać lub zmniejszać temperaturę zgodnie z wymaganiami. Uczenie się ze wzmacnianiem jest dobre dla systemów, które powinny podejmować decyzje bez wielu ludzkich wskazówek.
Co to jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja ma sprawić, że komputer, sterowany komputerowo robot lub oprogramowanie będą myśleć inteligentnie podobnie do człowieka. Dotyczyła systemu, sposobu myślenia ludzi, uczenia się, decydowania i rozwiązywania problemów. Wreszcie budowany jest 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. Jest to umożliwienie komputerowi lub maszynie rozumienia języka naturalnego, którym posługują się ludzie 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. Znajdują zastosowanie w takich dziedzinach jak medycyna i produkcja. Sztuczna inteligencja stosowana również w optycznym rozpoznawaniu znaków, pojazdach autonomicznych, symulacjach wojskowych i wielu innych.
Jakie są podobieństwa między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją?
- Oba mogą być użyte do budowy zaawansowanych systemów do wykonywania określonych zadań.
- Oba są oparte na statystyce i matematyce.
- Uczenie maszynowe to nowa, najnowocześniejsza technologia sztucznej inteligencji.
Jaka jest różnica między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją?
Uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja |
|
| Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji, który daje komputerowi możliwość uczenia się bez wyraźnego programowania. Wykorzystuje algorytm do analizowania danych, uczenia się na ich podstawie 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 nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie ze wzmacnianiem. | Aplikacje oparte na sztucznej inteligencji można podzielić na 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 możliwość 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, najnowocześniejsza technologia sztucznej inteligencji.
Pobierz wersję PDF uczenia maszynowego a sztuczna inteligencja
Możesz pobrać wersję PDF tego artykułu i używać jej do celów offline zgodnie z notatką cytowania. Proszę pobrać wersję PDF tutaj Różnica między uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją
