Mākslīgais intelekts un mašīnmācība ir datorzinātnes daļa, kas ir savstarpēji saistītas. Šīs divas tehnoloģijas ir vismodernākās tehnoloģijas, ko izmanto viedo sistēmu radīšanai.
Lai gan šīs ir divas saistītas tehnoloģijas, un dažreiz cilvēki tās izmanto kā sinonīmus viens otram, tomēr abas dažādos gadījumos ir divi atšķirīgi termini.
Plašā līmenī mēs varam atšķirt gan AI, gan ML kā:
10 ml ir cik daudz
AI ir plašāks jēdziens, lai radītu inteliģentas mašīnas, kas var simulēt cilvēka domāšanas spējas un uzvedību, savukārt mašīnmācīšanās ir AI lietojumprogramma vai apakškopa, kas ļauj mašīnām mācīties no datiem bez tiešas programmēšanas.
Tālāk ir norādītas dažas galvenās atšķirības starp AI un mašīnmācīšanos, kā arī pārskats par mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos.
Mākslīgais intelekts
Mākslīgais intelekts ir datorzinātņu joma, kas veido datorsistēmu, kas var atdarināt cilvēka intelektu. Tas sastāv no diviem vārdiem ' Mākslīgais ' un ' inteliģence ', kas nozīmē 'cilvēka radīts domāšanas spēks'. Tāpēc mēs to varam definēt kā
Mākslīgais intelekts ir tehnoloģija, ar kuras palīdzību mēs varam izveidot inteliģentas sistēmas, kas var simulēt cilvēka intelektu.
Mākslīgā intelekta sistēmai nav nepieciešama iepriekšēja programmēšana, tā vietā viņi izmanto tādus algoritmus, kas var strādāt ar viņu pašu intelektu. Tas ietver mašīnmācīšanās algoritmus, piemēram, pastiprināšanas mācīšanās algoritmu un dziļās mācīšanās neironu tīklus. AI tiek izmantots vairākās vietās, piemēram, Siri, Google AlphaGo, AI šaha spēlē utt.
Pamatojoties uz iespējām, AI var iedalīt trīs veidos:
Pašlaik mēs strādājam ar vāju AI un vispārēju AI. AI nākotne ir spēcīga AI, par kuru tiek teikts, ka tas būs gudrāks par cilvēkiem.
saraksts uz java
Mašīnmācība
Mašīnmācība ir zināšanu iegūšana no datiem. To var definēt kā,
Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta apakšnozare, kas ļauj mašīnām mācīties no pagātnes datiem vai pieredzes bez īpaši programmēšanas.
Mašīnmācīšanās ļauj datorsistēmai veikt prognozes vai pieņemt dažus lēmumus, izmantojot vēsturiskos datus, bez tiešas programmēšanas. Mašīnmācībā tiek izmantots milzīgs daudzums strukturētu un daļēji strukturētu datu, lai mašīnmācīšanās modelis varētu radīt precīzu rezultātu vai sniegt prognozes, pamatojoties uz šiem datiem.
Mašīnmācība darbojas pēc algoritma, kas mācās pēc tā, izmantojot vēsturiskos datus. Tas darbojas tikai noteiktos domēnos, piemēram, ja mēs veidojam mašīnmācīšanās modeli, lai noteiktu suņu attēlus, tas sniegs rezultātus tikai suņu attēliem, bet, ja mēs nodrošināsim jaunus datus, piemēram, kaķa attēlu, tas nereaģēs. Mašīnmācība tiek izmantota dažādās vietās, piemēram, tiešsaistes ieteikuma sistēmai, Google meklēšanas algoritmiem, e-pasta surogātpasta filtram, Facebook Auto draugu atzīmēšanas ieteikumam utt.
To var iedalīt trīs veidos:
virknes pārvēršana veselā skaitlī
Galvenās atšķirības starp mākslīgo intelektu (AI) un mašīnmācīšanos (ML):
| Mākslīgais intelekts | Mašīnmācība |
|---|---|
| Mākslīgais intelekts ir tehnoloģija, kas ļauj mašīnai simulēt cilvēka uzvedību. | Mašīnmācīšanās ir mākslīgā intelekta apakškopa, kas ļauj mašīnai automātiski mācīties no pagātnes datiem, nepārprotami neprogrammējot. |
| AI mērķis ir izveidot tādu viedu datorsistēmu kā cilvēkiem, lai atrisinātu sarežģītas problēmas. | ML mērķis ir ļaut mašīnām mācīties no datiem, lai tās varētu sniegt precīzu rezultātu. |
| AI mēs veidojam viedas sistēmas, lai veiktu jebkuru uzdevumu kā cilvēks. | ML mēs mācām mašīnas ar datiem veikt noteiktu uzdevumu un sniegt precīzu rezultātu. |
| Mašīnmācība un dziļā mācīšanās ir divas galvenās AI apakškopas. | Padziļinātā mācīšanās ir mašīnmācības galvenā apakškopa. |
| AI ir ļoti plašs darbības jomas diapazons. | Mašīnmācībai ir ierobežots apjoms. |
| AI strādā, lai izveidotu inteliģentu sistēmu, kas spēj veikt dažādus sarežģītus uzdevumus. | Mašīnmācība strādā, lai radītu mašīnas, kas spēj veikt tikai tos īpašos uzdevumus, kuriem tās ir apmācītas. |
| AI sistēma ir nobažījusies par veiksmes iespēju palielināšanu. | Mašīnmācība galvenokārt ir saistīta ar precizitāti un modeļiem. |
| AI galvenie pielietojumi ir Siri, klientu atbalsts, izmantojot kaķu laivas , ekspertu sistēma, tiešsaistes spēļu spēlēšana, inteliģents humanoīds robots utt. | Mašīnmācīšanās galvenie pielietojumi ir Tiešsaistes ieteikumu sistēma , Google meklēšanas algoritmi , Facebook automātiskās draugu atzīmēšanas ieteikumi utt. |
| Pamatojoties uz iespējām, AI var iedalīt trīs veidos, kas ir: Vājš AI , Vispārējais AI , un Spēcīgs AI . | Mašīnmācību var arī iedalīt galvenokārt trīs veidos, kas ir Uzraudzīta mācīšanās , Mācības bez uzraudzības , un Pastiprināšanas mācības . |
| Tas ietver mācīšanos, spriešanu un pašlabošanu. | Tas ietver mācīšanos un paškorekciju, kad tiek ieviesti jauni dati. |
| AI pilnībā nodarbojas ar strukturētiem, daļēji strukturētiem un nestrukturētiem datiem. | Mašīnmācība nodarbojas ar strukturētiem un daļēji strukturētiem datiem. |