Разлика между машинното обучение и изкуствения интелект

2024 Автор: Mildred Bawerman | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-16 08:37

Основна разлика - машинно обучение срещу изкуствен интелект

Изкуственият интелект е широко понятие. Самоуправляващите се автомобили, интелигентните домове са някои примери за изкуствен интелект. Някои страни разполагат с интелигентни роботи в области като медицина, производство, военно дело, селско стопанство и домакинство. Машинното обучение е вид изкуствен интелект. Ключовата разлика между машинното обучение и изкуствения интелект е, че машинното обучение е вид изкуствен интелект, който дава възможност на компютъра да учи, без да е изрично програмиран, а изкуственият интелект е теорията и развитието на компютърни системи, способни да изпълняват задачи, интелигентно подобни на човек. Машинното обучение използва алгоритъм, за да анализира данните, да се учи от него и да взема решения по съответния начин. Това е разработка на самообучаващи се алгоритми,и Изкуственият интелект е наука за разработване на система или софтуер, който е умен като човек.

СЪДЪРЖАНИЕ

1. Общ преглед и ключова разлика

2. Какво е машинно обучение

3. Какво е изкуствен интелект

4. Прилики между машинно обучение и изкуствен интелект

5. Равно до сравнение - машинно обучение срещу изкуствен интелект в таблична форма

6. Резюме

Какво е машинно обучение?

Алгоритъмът е последователност от стъпки, които казват на компютъра да реши проблем. Машинното обучение е вид изкуствен интелект. Той предоставя на компютрите способността да учат, без да са изрично програмирани. Предлагат се различни алгоритми за решаване на проблеми с машинното обучение. В зависимост от вида на проблема може да се избере подходящ алгоритъм за машинно обучение. Той се фокусира върху разработването на компютърни програми, които могат да дадат резултат при излагане на нови данни.

Съществуват различни видове машинно обучение. Те са учене под наблюдение, учене без наблюдение и обучение за подсилване. Ученото под наблюдение използва известен набор от данни, за да прави прогнози. Набор от входни данни (X) и набор от съответстващи стойности на отговора или изходи (Y) се дават на алгоритъма за контролирано обучение. Този набор от данни е известен като набор от данни за обучение. Използвайки този набор от данни, алгоритъмът изгражда модел (Y = f (X)), така че може да даде изходна стойност за попълване на нов набор от данни.

Класификацията и регресията са контролирани алгоритми за машинно обучение. Класификацията се използва за класифициране на запис. Един прост пример е „дали температурата е студена“. Отговорът може да бъде „да“или „не“. Има определен брой възможности за класифициране. Ако има два варианта, това е двукласна класификация. Ако има повече от два избора, това е класификация в няколко класа. Регресията се използва за изчисляване на числовия изход. Например, предсказване на температурата утре. Друг пример би бил прогнозирането на стойността на къщата.

При Неконтролирано обучение се дават само входните данни и няма съответни изходи. Вместо това алгоритъмът намира модел или структура, за да научи повече за данните. Клъстерирането се категоризира като обучение без надзор. Той разделя данните на групи или клъстери, за да улесни интерпретацията на данните.

Фигура 01: Машинно обучение

Подсилващото обучение е вдъхновено от бихевиористката психология. То се отнася до максимизиране на понятието за кумулативна награда. Един пример за подкрепящо обучение е чрез инструктиране на компютъра да играе шах. Има толкова много стъпки в изучаването на шах. Следователно не е възможно да се дават инструкции за всяка стъпка. Но е възможно да се каже дали дадено действие е извършено правилно или неправилно. В обучението за укрепване компютърът ще се опита да увеличи максимално възнаграждението и да се учи от опита. Друг пример е автоматичен контролер на температурата. Системата трябва да повишава или намалява температурата според изискванията. Подсилващото обучение е добро за системи, които трябва да вземат решения без много човешко ръководство.

Какво е изкуствен интелект?

Изкуственият интелект е да накараш компютър, компютърно управляван робот или софтуер да мислят интелигентно подобно на човек. Приложи се към системата, начина, по който хората мислят, как хората учат, решават и решават проблеми. Накрая е изградена интелигентна и интелигентна система. Изкуственият интелект е модерна технология в съвременния свят. Това е комбинация от различни дисциплини като компютърни науки, биология, математика и инженерство.

Фигура 02: Изкуствен интелект

Има много приложения на изкуствения интелект (AI). Съвременните приложения за игри използват AI. Изследванията на ИИ включват и обработка на естествен език. Това е да се даде възможност на компютър или машина да разбира естествения език, говорен от хората, и да изпълнява съответните задачи. Друго приложение е Industrial Robots. Има по-сложни роботи с ефективни процесори и огромно количество памет. Те могат да се адаптират към новата среда и да събират данни, като използват светлина, температура, звук и др. Те се използват в области като медицината и производството. Изкуственият интелект също се прилага при оптично разпознаване на символи, автономни превозни средства, военни симулации и много други.

Какви са приликите между машинното обучение и изкуствения интелект?

• И двете могат да се използват за изграждане на сложни системи за изпълнение на определени задачи.
• И двете са базирани на статистика и математика.
• Машинното обучение е новата модерна технология на изкуствения интелект.

Каква е разликата между машинното обучение и изкуствения интелект?

Различна статия Средна преди таблица

Машинно обучение срещу изкуствен интелект
Машинното обучение е вид изкуствен интелект, който дава възможност на компютъра да учи, без да е изрично програмиран. Той използва алгоритъм, за да анализира данните, да се учи от тях и да взема решения по съответния начин.	Изкуственият интелект е теория и развитие на компютърни системи, способни да изпълняват задачи, интелигентно подобни на човешко същество.
Функционалност
Машинното обучение се фокусира върху точността и моделите.	Изкуственият интелект се фокусира върху интелигентното поведение и максималната промяна на успеха.
Категоризация
Машинното обучение може да бъде категоризирано да контролира обучението, ученето без надзор и обучението за подсилване.	Приложенията, базирани на изкуствен интелект, могат да бъдат категоризирани като приложени или общи.

Резюме - Машинно обучение срещу изкуствен интелект

Изкуственият интелект е напредък и широка дисциплина. Състои се от много други области като инженерство, математика, компютърни науки и др. Разликата между машинното обучение и изкуствения интелект е, че машинното обучение е вид изкуствен интелект, който дава възможност на компютъра да учи, без да е изрично програмиран и изкуствен Интелигентността е теория и развитие на компютърни системи, способни да изпълняват задачи, интелигентно подобни на човешки. Машинното обучение е новата модерна технология на изкуствения интелект.

Изтеглете PDF версията за машинно обучение срещу изкуствен интелект

Можете да изтеглите PDF версия на тази статия и да я използвате за офлайн цели според бележката към цитата. Моля, изтеглете PDF версия тук Разлика между машинното обучение и изкуствения интелект