Razlika med strojnim učenjem in umetno inteligenco

Ključna razlika - Strojno učenje v primerjavi z umetno inteligenco
 

Umetna inteligenca je širok pojem. Pametni domovi z lastnimi vozili so nekateri primeri umetne inteligence. Nekatere države imajo inteligentne robote na področjih, kot so medicina, proizvodnja, vojska, kmetijstvo in gospodinjstvo. Strojno učenje je vrsta umetne inteligence. The ključna razlika med strojnim učenjem in umetno inteligenco je to Strojno učenje je vrsta umetne inteligence, ki računalniku omogoča učenje, ne da bi bilo izrecno programirano, umetna inteligenca pa teorija in razvoj računalniških sistemov, ki so sposobni inteligentno opravljati naloge, podobne človeškim. Strojno učenje uporablja algoritem za razčlenitev podatkov, učenje iz njih in sprejemanje odločitev v skladu s tem. Gre za razvoj algoritmov samostojnega učenja, umetna inteligenca pa je znanost o razvoju sistema ali programske opreme, ki je pametna kot človek.

VSEBINA

1. Pregled in ključne razlike
2. Kaj je strojno učenje
3. Kaj je umetna inteligenca
4. Podobnosti med strojnim učenjem in umetno inteligenco
5. Vzporedna primerjava - strojno učenje proti umetni inteligenci v tabeli
6. Povzetek

Kaj je strojno učenje?

Algoritem je zaporedje korakov, ki sporočajo računalniku, da reši težavo. Strojno učenje je vrsta umetne inteligence. Računalnikom omogoča učenje, ne da bi bilo izrecno programirano. Na voljo so različni algoritmi za reševanje težav s strojnim učenjem. Odvisno od vrste težave lahko izberete primeren algoritem strojnega učenja. Osredotoča se na razvoj računalniških programov, ki lahko prinesejo rezultat, ko so izpostavljeni novim podatkom.

Obstajajo različne vrste strojnega učenja. To so nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje in učilništvo. Nadzorovano učenje uporablja znane naloge za določanje napovedi. Nabor vhodnih podatkov (X) in niz ustreznih vrednosti odziva ali izhodov (Y) sta dana nadzorovanemu algoritmu učenja. Ta nabor podatkov je znan kot nabor podatkov. S tem podatkovnim algoritmom algoritem zgradi model (Y = f (X)), tako da lahko poda izhodno vrednost za dokončanje novega nabora podatkov.

Razvrščanje in regresija sta algoritma nadzorovanega strojnega učenja. Za razvrščanje zapisa se uporablja klasifikacija. Eden preprostih primerov je "ali je temperatura hladna". Odgovor je lahko "da" ali "ne". Obstaja določeno število možnosti izbire. Če obstajata dve možnosti, gre za dvovrstno razvrstitev. Če obstajata več kot dve izbiri, gre za razvrstitev v več razredov. Za izračun številčnega izhoda se uporablja regresija. Na primer napovedovanje temperature jutri. Drug primer bi bilo napovedovanje vrednosti hiše.

V Nenadzorovanem učenju so navedeni samo vhodni podatki in ni ustreznih izhodov. Namesto tega algoritem najde vzorec ali strukturo, če želite izvedeti več o podatkih. Grozdanje je razvrščeno kot nenadzorovano učenje. Podatke loči v skupine ali skupine, da olajša razlago podatkov.

Slika 01: Strojno učenje

Okrepitveno učenje se zgleduje po behavioristični psihologiji. Gre za maksimiranje nekega pojma kumulativne nagrade. En primer okrepitvenega učenja je poučevanje računalnika, da igra šah. Toliko korakov je pri učenju šaha. Zato ni mogoče poučiti o vsakem koraku. Mogoče pa je povedati, ali je bilo določeno dejanje izvedeno pravilno ali narobe. V učilnicah za ojačitev bo računalnik skušal povečati nagrado in se učiti iz izkušenj. Drugi primer je samodejni regulator temperature. Sistem bi moral povišati ali znižati temperaturo glede na zahtevo. Okrepitveno učenje je dobro za sisteme, ki bi morali sprejemati odločitve brez veliko človeških napotkov.

Kaj je umetna inteligenca?

Umetna inteligenca pomeni, da računalnik, računalniško vodeni robot ali programska oprema razmišlja pametno podobno kot človek. Uporabljalo se je za sistem, način razmišljanja ljudi, kako se ljudje učijo, odločajo in rešujejo težave. Končno je zgrajen pameten in inteligenten sistem. Umetna inteligenca je v sodobnem svetu trendna tehnologija. Gre za kombinacijo različnih disciplin, kot so računalništvo, biologija, matematika in inženirstvo.

Slika 02: Umetna inteligenca

Obstaja veliko aplikacij za umetno inteligenco (AI). Sodobne igre za igre uporabljajo AI. Raziskave AI vključujejo tudi obdelavo naravnega jezika. Gre za to, da računalniku ali stroju omogočimo razumevanje naravnega jezika, ki ga govorijo ljudje, in ustrezno opravljanje nalog. Druga aplikacija so industrijski roboti. Obstajajo bolj izpopolnjeni roboti z učinkovitimi procesorji in ogromno pomnilnika. Lahko se prilagodijo novemu okolju in zbirajo podatke z uporabo svetlobe, temperature, zvoka itd. Uporabljajo se na področjih, kot sta medicina in proizvodnja. Umetna inteligenca se uporablja tudi pri optičnem prepoznavanju znakov, avtonomnih vozilih, vojaških simulacijah in še marsičem.

Kakšne so podobnosti med strojnim učenjem in umetno inteligenco?

• Oboje je mogoče uporabiti za izdelavo prefinjenih sistemov za izvajanje določenih nalog.
• Oboje temelji na statistiki in matematiki.
• Strojno učenje je nova vrhunska tehnologija umetne inteligence.

Kakšna je razlika med strojnim učenjem in umetno inteligenco?

Strojno učenje v primerjavi z umetno inteligenco
Strojno učenje je vrsta umetne inteligence, ki omogoča računalniku učenje, ne da bi bilo izrecno programirano. Uporablja algoritem za razčlenitev podatkov, učenje iz njih in sprejemanje odločitev.	Umetna inteligenca je teorija in razvoj računalniških sistemov, ki so sposobni inteligentno opravljati naloge, podobne človeku.
Funkcionalnost
Strojno učenje se osredotoča na natančnost in vzorce.	Umetna inteligenca se osredotoča na inteligentno vedenje in največjo spremembo uspeha.
Kategorizacija
Strojno učenje je mogoče uvrstiti v Nadzor učenja, Nenadzorovano učenje in Okrepljeno učenje.	Aplikacije, ki temeljijo na umetni inteligenci, je mogoče razvrstiti kot uporabne ali splošne.

Povzetek - Strojno učenje v primerjavi z umetno inteligenco

Umetna inteligenca je napredek in široka disciplina. Sestavljen je iz številnih drugih področij, kot so inženirstvo, matematika, računalništvo itd. Razlika med strojnim učenjem in umetno inteligenco je v tem, da je strojno učenje vrsta umetne inteligence, ki omogoča računalniku učenje, ne da bi bilo izrecno programirano in umetno Inteligenca je teorija in razvoj računalniških sistemov, ki so sposobni inteligentno opravljati naloge, podobne človeškim. Strojno učenje je nova vrhunska tehnologija umetne inteligence.

Prenesite PDF različico strojnega učenja proti umetni inteligenci

Lahko prenesete PDF različico tega članka in jo uporabljate za namene brez povezave, kot je navedeno v navodilu. Prenesite PDF različico tukaj Razlika med strojnim učenjem in umetno inteligenco

Referenca:

1.edurekaIN. Algoritmi strojnega učenja | Vodič za strojno učenje | Izobraževanje na področju podatkov | Eureka, Eureka !, 21. maj 2017. Na voljo tukaj
2.15 Razlika med Ai (umetna inteligenca) in strojnim učenjem, Patel Vidhu, 14. julija 2017. Na voljo tukaj 
3.DigitalOcean. "Vsebina." Uvod v strojno učenje | DigitalOcean, DigitalOcean, 11. december 2017. Na voljo tukaj 
4. "Nadzorovani in nenadzorovani algoritmi strojnega učenja." Strojno učenje mojstra, 21. septembra 2016. Na voljo tukaj 
5.tutorialspoint.com. "Mahout strojnega učenja." Točka. Na voljo tukaj 

Vljudnost slik:

1.'2729781 'avtorja GDJ / 2440 slik (Public Domain) prek pixabay
2.'Arttificial.intelligence 'Alejandro Zorrilal Cruz, (javna domena) prek Commons Wikimedia