Phenquestions
Šiandien žodžiai „dirbtinis intelektas“ ir „mašininis mokymasis“ yra tokie madingi žodžiai, kurių klausomės kasdien. Nereikia nė sakyti, kad tai ne tik mūsų dabartis, bet ir mūsų technologijomis grįsto pasaulio ateitis. Kitaip tariant, galime sakyti, kad šie du yra ryškiausi veiksniai, kurie pakelia mūsų mokslą į naują lygį ir verčia mus užsiimti nuo realaus gyvenimo iki virtualaus gyvenimo. Beveik visos naujoviškos AI ir ML kompanijos naudoja mašininio mokymosi algoritmus, kad mūsų patirtis būtų geresnė ir patogesnė. Nors dauguma ekspertų juos naudoja pakaitomis, yra nedidelis skirtumas tarp dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi (ML).
Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis
Dirbtinis intelektas yra lentos koncepcija, padedanti mašinai dirbti be ekspertų nurodymų. Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto pratęsimas, kuris mašiną ar įrenginį paverčia tokiu intelektualiu, kad galėtų mokytis, priimti sprendimą ir atpažinti modelius be aiškiai užprogramuoto. Žemiau mes apibūdiname 15 būdingų skirtumų tarp dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi. Taigi, pradėkime.
1. Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi apibrėžimas
Abu terminai „dirbtinis intelektas“ ir „mašininis mokymasis“ yra beveik glaudžiai susiję. Dirbtinis intelektas yra kompiuterinės sistemos, galinčios veikti kaip žmogaus smegenys, teorijos ir plėtros tyrimas. Vienu žodžiu galime pasakyti, kad dirbtinis intelektas yra žmogaus smegenų imitacijos tyrimas. Dirbtinis intelektas praplečia žmogaus smegenų sampratą ir įtraukia šią koncepciją į mašininį intelektą tam, kad galėtų atlikti arba atlikti nurodytas užduotis.
Atvirkščiai, mašininis mokymasis yra mašiną kuriančių algoritmų tyrimas, pavyzdžiui, būdas mokytis be aiškiai užprogramuoto. Tiriant ML, mašina ar įrenginys gali automatiškai išmokti, priimti sprendimą, nustatyti modelius ir atlikti nurodytą užduotį. Jis sukuria autonominį analitinį modelį. Be to, ji naudoja duomenis, matematinius ir statistinius modelius, kad mašina taptų autonomiška ir protinga.
2. Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pavyzdys
Jų pavyzdžiuose yra didelis skirtumas tarp dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi. AI laukas yra kelių kitų sričių, tokių kaip informatika, inžinerija, matematika, derinys. Šiame technologijų valdomame pasaulyje dirbtinis intelektas yra viena iš puikiausių technologijų. Tai veikia, kaip žmogaus veikla, kaip žmogus veikia, ir galiausiai šios sąvokos yra taikomos AI projektui.
Dirbtinio intelekto pavyzdys yra pramoninis robotas. Tai yra viena iš sudėtingiausių PG taikymo. Šis robotas turi efektyvų procesorių ir milžinišką atminties kiekį. Dėl to jis gali veikti su nauja arba nežinoma aplinka. Be to, jis gali rinkti duomenis naudodamas garsą, temperatūrą ir kt.
Kita vertus, mašininio mokymosi pavyzdys yra emocijų ištraukimas iš pateikto teksto. Tai yra viena iš naujų mašininio mokymosi programų. Mūsų virtualus gyvenimas išaugo remiantis mašininio mokymosi tyrimais. Mes galime pamatyti žinomus mašininio mokymosi pavyzdžius kasdieniame gyvenime, pavyzdžiui, savarankiško vairavimo char, chatbot ir daug daugiau.
3. Panašumai: Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis
Dirbtinis intelektas yra mokslo ir technologijų studijos. ML (mašininis mokymasis) yra dirbtinio intelekto pogrupis. Taigi, dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis yra panašūs. Abu takeliai naudojami kuriant ar projektuojant sudėtingą įrenginį ar kompiuterinę sistemą, galinčią atlikti kai kurias iš anksto nustatytas užduotis arba duotą užduotį.
Kitas jų panašumas yra jų rūsio tema. Abi sritys grindžiamos statistika ir matematika. Abiejose dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi srityse naudojamas matematinis ir statistinis modelis kuriant klasifikavimo modelį arba mokymosi modelį.
4. Funkcijos: AI vs. Mašininis mokymasis
Dirbtinio intelekto sritis siejama su žmogaus intelektu, pavyzdžiui, samprotavimais, problemų sprendimu ir mokymusi. Nereikia nė sakyti, kad dirbtinis intelektas orientuotas į intelektualų mašinos elgesį. PG sistema gali atsakyti į bendruosius klausimus. Be to, dirbtinis intelektas teikia lengvai naudojamas ir efektyvias programas, kad kompiuterinė sistema galėtų mąstyti ar elgtis kaip žmogaus smegenys.
Priešingai, naudodamas ML, mašina ar įrenginys gali išmokti ar identifikuoti modelius arba klasifikuoti be aiškių nurodymų. Šis tyrimas naudoja duomenis ir mašininio mokymosi algoritmus, kad mokytų modelį, o tada įvertintų modelį su testo duomenimis. Pavyzdžiui, mes galime mokyti sistemą naudodami prižiūrimus mašininio mokymosi algoritmus, t.e, palaikykite vektorinę mašiną (SVM), tada galime numatyti rezultatą. Pagrindinė ML funkcija yra sutelkti dėmesį į tikslumą.
5. Istorija: AI prieš. ML
Mašininio mokymosi sritis yra dirbtinio intelekto pogrupis. Be to, tai aktuali mokslininkų tyrimų tema ir madinga pramonininkų tema. 1950 m. Pasaulis susipažino su mašininio mokymosi terminu. Arthuras Samuelis parašė pirmąją programą, žinomą kaip Samuelio tikrintuvas, žaidžiantis mašininiam mokymuisi.
Priešingai, dirbtinio intelekto pradžia buvo Londone. 1923 m. Karelis Čapekas grojo pirmą kartą angliškai vartodamas žodį robotas. Tada Johnas McCarthy išrado dirbtinį intelektą (AI) 1956 m. Jis taip pat buvo dirbtinio intelekto LISP programavimo kalbos išradėjas. Taip dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis vystosi kiekvieną dieną. Mes gauname šių dviejų sričių rezultatus.
6. Kategorija: AI vs. Mašininis mokymasis
Vienas iš ryškiausių dirbtinio intelekto skirtumų vs. mašininis mokymasis yra jų skirstymas į kategorijas. Pažangiausias mašinų mokymąsi galima priskirti prižiūrimam, neprižiūrimam ir sustiprintam mokymuisi. Kita vertus, dirbtinis intelektas gali būti taikomas ir netaikomas arba bendras.
7. Tikslas: Dirbtinis intelektas vs. Mašininis mokymasis
Kitas reikšmingas skirtumas tarp dirbtinio intelekto vs. mašininis mokymasis slypi jų tiksle. Pagrindinis dirbtinio intelekto tikslas yra priversti kompiuterį ar kompiuterinę sistemą ar robotą priversti mąstyti ar veikti tokį inteligentą arba elgtis kaip žmogaus sėlenos. Du pagrindiniai dirbtinio intelekto tikslai yra šie: (1) sukurti ekspertų sistemą ir (2) pritaikyti žmogaus intelektą mašinai ar įrenginiui.
Kita vertus, mašininis mokymasis veikia sistemos našumą ar tikslumą. Mašininis mokymasis naudoja duomenis ir algoritmus sistemos mokymui arba mašininio mokymosi modelio sukūrimui. Tada įvertinkite šį modelį su bandymo duomenimis, kad pamatuotumėte sistemos veikimą ar tikslumą.
8. Komponentai: AI vs. ML
Dirbtinis intelektas yra lentos sąvoka, ir daugelis kitų sričių kerta šią lentos sritį. Tačiau dirbtinis intelektas yra mašininio mokymosi, gilaus mokymosi, natūralios kalbos apdorojimo (NLP), kompiuterio regėjimo, kognityvinio skaičiavimo ir neuroninio tinklo derinys.
Priešingai, ML yra automatinių mašinų ar įrenginių statybos sritis. Tai prasideda nuo duomenų. Tipiški mašininio mokymosi komponentų komponentai yra problemų supratimas, duomenų tyrimas, duomenų paruošimas, modelio pasirinkimas, sistemos mokymas ir sistemos galutinis įvertinimas.
9. Ateities sritis
Dirbtinis intelektas jau pradėjo rodyti savo grožį tiek realiame, tiek virtualiame gyvenime. Ateinančiais metais jis dominuos moksle ir technologijose. Šiuo metu beveik visos įmonės naudoja dirbtinį intelektą, be to, jos žino apie jo pliusus ir minusus. Artimiausiu metu dirbtinis intelektas atliks milijonus finansinių operacijų per sekundę. Be to, dirbtinis intelektas sukuria įvairias darbo galimybes TPP absolventams.
Be to, verslininkams bus naudingas dirbtinis intelektas. Sparčiai augant dirbtiniam intelektui ir natūraliai kalbai apdoroti, AI asistentai ateinančiais metais bus efektyvesni. Beveik visose įmonėse bus naudojami dirbtinio intelekto padėjėjai, pvz., „Google“ padėjėjai.
Kita vertus, mašininio mokymosi prietaisai yra autonomiški ir protingi. Be to, šie prietaisai gali veikti pagal aplinką. Taigi, mašininis mokymasis turi nepaprastą įtaką ateinantiems metams. Ateityje mašininis mokymasis bus nepaprastai pritaikytas švietime ir moksliniuose tyrimuose. Mašinų mokymasis yra aktuali tyrimų problema. Be to, jis bus pernelyg taikomas versle, sveikatos priežiūros srityje dėl savęs mokymosi savybių.
10. Programos: Dirbtinis intelektas vs. Mašininis mokymasis
Jų taikymuose yra didelis skirtumas tarp dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi. Šiandien mes galime mėgautis dirbtinio intelekto išnaudojimu realiame ir virtualiame gyvenime. Viena iš žinomiausių AI programų yra „Siri“, tai yra asmeninis „Apple“ asistentas. „Siri“ yra draugiškas ir balsu valdomas asistentas, kuris padeda mums sužinoti informaciją ir įtraukia įvykius į kalendorius, išsiųstus pranešimus ir pan.
Kita reikšminga intelektinės nuosavybės taikomoji programa yra išmaniojo namo centras, tai yra „Alexa“. „Alexa“ yra fantastiškas įrankis, atnešantis revoliuciją mūsų technologijose. Jei jūsų vaikas paprašys jūsų pasiklausyti pasakos pasakojimo, tada Alexa padeda jums pasakyti jam pasakos istoriją. Kita dirbtinio intelekto programa yra „Tesla“.
Be šių programų, dirbtinis intelektas turi tiek daug įdomių ir puikių programų, tokių kaip „Cogito“, „Boxever“, „Netflix“, „Pandora“, „Nest“ ir daug daugiau. Kita vertus, mašininis mokymasis taip pat labai naudingas verslui, sveikatos priežiūrai, moksliniams tyrimams, socialinei žiniasklaidai, švietimui ir kt.
Teksto apdorojimas, mašininio mokymosi metodas gali klasifikuoti arba kategorizuoti tekstą automatiškai. Be to, mašininis mokymasis gali išgauti emocijas iš teksto, kuris yra žinomas kaip nuotaikos analizė. Mašininis mokymasis taip pat naudojamas klasifikuojant dokumentus ir klasifikuojant naujienas.
Viena iš dažniausiai naudojamų mašininio mokymosi yra vaizdų apdorojimas. Apdorojant vaizdą, mašininis mokymasis gali išgauti ypatybes iš vaizdo. Be to, jis gali apdoroti medicininius vaizdus ir juos analizuoti tolesniam naudojimui. Mašininis mokymasis taip pat naudojamas atpažįstant veidą, atpažįstant autorių, nustatant lytį, atpažįstant simbolius ir kt.
Mašinų mokymasis turi tiek daug įtakos mūsų kasdieniam gyvenimui. Nereikia nė sakyti, kad šis skaitmeninis amžius yra gražiausias mašininio mokymosi kūrinys. Mašinų mokymasis naudojamas sveikatos priežiūros sistemoje, orų prognozavimas, pardavimų prognozavimas, pardavimų prognozavimas, kalbos atpažinimas, vaizdo atpažinimas, medicininė diagnozė, klasifikacija ir regresija.
11. Duomenų rinkiniai
Mašinų mokymuisi ir dirbtiniam intelektui duomenys yra galia. Mums reikia duomenų iš mokymo etapo ir testavimo etapo. Dirbtiniam intelektui ir mašininiam mokymuisi yra daug duomenų rinkinių. Kai kurie iš jų yra minimi čia: LERA (apatinio kraštutinumo rentgeno nuotraukos), MrNet, „CheXpert“ (krūtinės ląstos rentgeno nuotraukos), MURA ir kt. Šie duomenų rinkiniai skirti dirbtiniam intelektui (AI). Tai yra medicinos duomenų rinkiniai.
Kita vertus, ML turi tiek daug mašininio mokymosi duomenų rinkinių. Kai kurie čia paminėti: „ImageNet“: naudojama kompiuterio regėjimo užduotis, krūties vėžio Viskonsino (diagnostikos) duomenų rinkinys: naudojamas sveikatos priežiūros sistemai, „Twitter“ nuotaikų analizės duomenų rinkinys: naudojamas natūraliai kalbai apdoroti, MNIST duomenų rinkinys: naudojamas simbolių atpažinimui, veido atvaizdų rinkinys , ir taip toliau.
12. Programinė įranga: AI vs. Mašininis mokymasis
Neturint programinės įrangos, kompiuterio, mašinos ar įrenginio yra ne tik tuščia dėžutė. Dirbtiniam intelektui ir mašininiam mokymuisi yra daugybė programinės įrangos. Dirbtinio intelekto programinė įranga yra kompiuterinė programa, panaši į žmogaus intelektą. Dėl dirbtinio intelekto kai kurie čia minimi: Darvinas, „Site24x7“, Amy, „ChatBot“, Evie.ai, Oculus360 ir daug daugiau.
Kita vertus, mašininiam mokymuisi čia paryškinta kai kuri mašininio mokymosi programinė įranga: „Google Cloud ML Engine“, „Amazon Machine Learning“ (AML), „Accord“.„Net“, „Apache Mahout“, „Oryx2“, „Apache Spark MLlib“ ir kt.
13. Programavimo kalbos
Šiais laikais perspektyviausios yra dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis. Dirbtinis intelektas yra žmogaus intelekto modeliavimas arba imitacija. Mašinoje mokymasis yra vienas madingų madingų technologijos žodžių. Mašininis mokymasis leidžia mašinai ar apgauti mokytis automatiškai. Norėdami sukurti mašininio mokymosi modelį ar robotą, turime žinoti programavimo kalbą.
Yra daugybė programavimo kalbų. Norėdami sukurti mašininio mokymosi projektą, galite išmokti Python, C / C ++, R arba Java programavimo kalbą. Kita vertus, norėdami sukurti dirbtinio intelekto projektą, galite išmokti pitono, LISP programavimo kalbos, „Java“, „Prolog“ ar „C“++.
14. Pageidaujamas įgūdis
Dirbtinis intelektas yra lentos terminas, apimantis kelias sritis. Jei jus domina kurti savo dirbtinio intelekto inžinieriaus karjerą, turite žinoti mašininio mokymosi, programavimo kalbų, duomenų mokslo, duomenų gavybos, robotikos, matematikos, statistikos ir kt. Sampratą.
Priešingai, kad sukurtumėte mašininio mokymosi kūrėjo karjerą, turite žinoti mašininio mokymosi metodus, programavimo kalbas: „Java“, „C / C ++“, „R“, matematiką, tikimybę ir statistiką, atvirojo kodo projektus ir sistemas, atvirojo kodo įrankius ir kt.
15. Gamta: AI vs. Mašininis mokymasis
Dirbtinis intelektas - tai kompiuterinių programų ar mašinų, imituojančių žmogaus intelektą, kūrimas. Tai reiškia, kad dirbtinis intelektas kuria mašiną, galinčią mąstyti, veikti, suvokti kaip žmogaus smegenis. Ši technika yra statistinių ir matematinių klasifikavimo, regresijos, optimizavimo ir kt. Modelių apibendrinimas. Šis laukas gali būti naudojamas įvairiose programose, tokiose kaip kalbos atpažinimas, robotika, teksto gavyba, euristika, kompiuterinis matymas, medicininė diagnostika ir kt.
ML moko mašiną mokytis remiantis duomenimis, naudojant mašininio mokymosi algoritmus, tokius kaip prižiūrimi ar neprižiūrimi metodai. Prižiūrimo mašininio mokymosi metu mokymosi algoritmas sukuria mokymosi modelį, naudodamas mokymo duomenų rinkinį, kuriame yra tiek įvesties, tiek išvesties etiketės. Neprižiūrimo mašininio mokymosi metu yra tik įvesties duomenys; nėra atitinkamų išvesties kintamųjų.
Baigiančios mintys
AI sritis yra daugelio kitų sričių, tokių kaip informatika, statistika, matematika ir kt., Integracija. ML sritis yra pažangiausia dirbtinio intelekto technologija. Esminis skirtumas tarp dirbtinio intelekto vs. mašininis mokymasis yra tas, kad dirbtinis intelektas yra teorija paremta sritis, veikianti remiantis žmogaus smegenų koncepcija. Kita vertus, mašininis mokymasis grindžiamas duomenų ir mašininio mokymosi algoritmais. Be abejo, šie du savo magišku prisilietimu kuria neįsivaizduojamus dalykus.
Taip pat galite peržiūrėti ankstesnius mūsų straipsnius, susijusius su duomenų mokslu vs. ml ir duomenų gavyba vs. ml. Jei turite kokių nors nuomonių ar klausimų, prašome atsisakyti komentaro. Šiuo straipsniu taip pat galite pasidalinti per socialinę žiniasklaidą. Sekite naujienas.
