Skirtumas tarp mokymosi mašinomis ir dirbtinio intelekto

Pagrindinis skirtumas - mašinų mokymasis prieš dirbtinį intelektą
 

Dirbtinis intelektas yra plati sąvoka. Savarankiški automobiliai, išmanieji namai yra keli dirbtinio intelekto pavyzdžiai. Kai kurios šalys turi intelektualiuosius robotus tokiose srityse kaip medicina, gamyba, kariuomenė, žemės ūkis ir namų ūkis. Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis. pagrindinis skirtumas tarp mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto yra ta Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis, suteikianti galimybę kompiuteriui mokytis be aiškiai užprogramuoto, o dirbtinis intelektas yra kompiuterinių sistemų, galinčių atlikti užduotis, protingai panašias į žmogų, teorija ir tobulinimas.. Mašinų mokymasis naudoja algoritmą duomenims analizuoti, iš jų mokytis ir atitinkamai priimti sprendimus. Tai yra savarankiško mokymosi algoritmų tobulinimas, o dirbtinis intelektas yra mokslas kurti sistemą ar programinę įrangą, kuri yra protinga kaip žmogus.

TURINYS

1. Apžvalga ir svarbiausias skirtumas
2. Kas yra mašinų mokymasis
3. Kas yra dirbtinis intelektas
4. Mokymosi mašinomis ir dirbtinio intelekto panašumai
5. Šalutinis palyginimas - mašinų mokymasis vs dirbtinis intelektas lentelių forma
6. Santrauka

Kas yra mašinų mokymasis?

Algoritmas yra žingsnių seka, kuri liepia kompiuteriui išspręsti problemą. Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis. Tai suteikia kompiuteriams galimybę mokytis aiškiai neįprogramuojant. Tai yra įvairūs algoritmai, skirti prieiti prie mašininio mokymosi problemų. Atsižvelgiant į problemos tipą, galima pasirinkti tinkamą mašinų mokymosi algoritmą. Daugiausia dėmesio skiriama kompiuterinių programų, kurios gali duoti rezultatą susidūrus su naujais duomenimis, kūrimui.

Yra įvairių mašininio mokymosi tipų. Jie yra prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymasis ir stiprinimas. Prižiūrimas mokymasis naudoja žinomą duomenų rinkinį prognozėms sudaryti. Įvestų duomenų rinkinys (X) ir atitinkamų atsako verčių ar išėjimų rinkinys (Y) pateikiami prižiūrimam mokymosi algoritmui. Tas duomenų rinkinys yra žinomas kaip mokymo duomenų rinkinys. Naudodamas tą duomenų rinkinį, algoritmas sukuria modelį (Y = f (X)), todėl jis gali suteikti išvesties vertę naujam duomenų rinkiniui sukurti..

Klasifikavimas ir regresija yra prižiūrimi mašinų mokymosi algoritmai. Klasifikacija naudojama įrašams klasifikuoti. Vienas paprastas pavyzdys yra „ar šalta temperatūra“. Atsakymas gali būti „taip“ arba „ne“. Klasifikuoti galima tam tikru skaičiumi. Jei yra du pasirinkimai, tai yra dviejų klasių klasifikacija. Jei yra daugiau nei du pasirinkimai, tai yra kelių klasių klasifikacija. Regresija naudojama skaičiuojant išvestį. Pavyzdžiui, numatyti rytojaus temperatūrą. Kitas pavyzdys galėtų būti namo vertės numatymas.

Mokant neprižiūrimo mokymosi, pateikiami tik įvesties duomenys, o atitinkamų išėjimų nėra. Tuo tarpu algoritmas nustato modelį ar struktūrą, kad sužinotų daugiau apie duomenis. Klasterizavimas priskiriamas prie neprižiūrimo mokymosi. Duomenys suskirstomi į grupes ar grupes, kad būtų lengviau suprasti duomenis.

01 pav. Mašinų mokymasis

Sustiprinimo mokymąsi įkvėpė bihevioristinė psichologija. Tai rūpi maksimaliai padidinti tam tikrą kaupiamojo atlygio sampratą. Vienas sutvirtinimo mokymosi pavyzdys yra nurodymas kompiuteriui žaisti šachmatais. Yra tiek daug šachmatų mokymosi žingsnių. Todėl neįmanoma nurodyti kiekvieno žingsnio. Bet galima pasakyti, ar tam tikras veiksmas buvo atliktas teisingai, ar neteisingai. Mokydamasis sustiprinimo, kompiuteris bandys maksimaliai padidinti atlygį ir mokytis iš patirties. Kitas pavyzdys yra automatinis temperatūros valdiklis. Sistema turėtų padidinti arba sumažinti temperatūrą pagal reikalavimus. Mokymasis sustiprinti yra naudingas sistemoms, kurios turėtų priimti sprendimus be daug žmogiškų nurodymų.

Kas yra dirbtinis intelektas?

Dirbtinis intelektas - tai priversti kompiuterį, kompiuteriu valdomą robotą ar programinę įrangą mąstyti protingai panašų į žmogų. Tai buvo taikoma sistemai, žmogaus mąstymui, kaip žmonės mokosi, sprendžia ir sprendžia problemas. Galiausiai sukurta intelektuali ir intelektuali sistema. Dirbtinis intelektas yra madinga technologija šiuolaikiniame pasaulyje. Tai yra įvairių disciplinų, tokių kaip kompiuterių mokslas, biologija, matematika ir inžinerija, derinys.

02 paveikslas: Dirbtinis intelektas

Dirbtinio intelekto (AI) yra daugybė programų. Šiuolaikinės žaidimų programos naudoja AI. PG tyrimai taip pat apima natūralios kalbos apdorojimą. Tai turi suteikti kompiuteriui ar mašinai galimybę suprasti natūralią žmonių kalbą ir atitinkamai atlikti užduotis. Kita programa yra pramoniniai robotai. Yra sudėtingesnių robotų su efektyviais procesoriais ir didžiuliu atminties kiekiu. Jie gali prisitaikyti prie naujos aplinkos ir rinkti duomenis naudodami šviesą, temperatūrą, garsą ir pan. Jie naudojami tokiose srityse kaip medicina ir gamyba. Dirbtinis intelektas taip pat naudojamas optiniame simbolių atpažinime, autonominėse transporto priemonėse, kariniuose modeliavimuose ir daugelyje kitų.

Kokie yra mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto panašumai?

• Abu gali būti naudojami kuriant sudėtingas sistemas tam tikroms užduotims atlikti.
• Abu yra pagrįsti statistika ir matematika.
• Mašinų mokymasis yra naujausia dirbtinio intelekto technologija.

Kuo skiriasi mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas?

Mašinų mokymasis vs dirbtinis intelektas
Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis, suteikianti galimybę kompiuteriui mokytis be aiškiai užprogramuoto. Jis naudoja algoritmą duomenims analizuoti, iš jų mokytis ir atitinkamai priimti sprendimus.	Dirbtinis intelektas yra kompiuterinių sistemų, gebančių protingai atlikti užduotis, panašias į žmogų, teorija ir tobulinimas.
Funkcionalumas
Masinis mokymasis orientuojamas į tikslumą ir modelius.	Dirbtinis intelektas orientuojasi į protingą elgesį ir maksimalų sėkmės pokytį.
Skirstymas į kategorijas
Mašinų mokymąsi galima suskirstyti į mokymosi priežiūrą, neprižiūrimą mokymąsi ir mokymąsi sustiprinti.	Dirbtinio intelekto pagrindu sukurtas programas galima suskirstyti į taikomas arba bendrąsias.

Santrauka - Mašinų mokymasis vs dirbtinis intelektas

Dirbtinis intelektas yra pažanga ir plati disciplina. Jį sudaro daugybė kitų sričių, tokių kaip inžinerija, matematika, kompiuterių mokslas ir kt. Mašinų mokymasis ir dirbtinis intelektas skiriasi tuo, kad mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis, suteikianti galimybę kompiuteriui mokytis be aiškiai užprogramuoto ir dirbtinio. Intelektas yra kompiuterinių sistemų, galinčių protingai atlikti užduotis, panašias į žmogų, teorija ir tobulinimas. Mašinų mokymasis yra naujausia dirbtinio intelekto technologija.

Atsisiųskite mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto PDF versiją

Galite atsisiųsti šio straipsnio PDF versiją ir naudoti ją neprisijungus, kaip nurodyta citatos pastaboje. Atsisiųskite PDF versiją čia. Skirtumas tarp mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto

Nuoroda:

1.edurekaIN. Mašinų mokymosi algoritmai | Mokymasis apie mašinas | Duomenų mokslo mokymai | Eureka, Eureka !, 2017 m. Gegužės 21 d. Galima rasti čia
2.15 Skirtumas tarp Ai (dirbtinio intelekto) ir mašininio mokymosi, Patel Vidhu, 2017 m. Liepos 14 d. 
3.DigitalOcean. „Turinys“. Įvadas į mašinų mokymąsi „DigitalOcean“, „DigitalOcean“, 2017 m. Gruodžio 11 d. Galima rasti čia 
4. „Prižiūrimi ir neprižiūrimi mašinų mokymosi algoritmai“. Mašinų mokymosi meistriškumas, 2016 m. Rugsėjo 21 d. Galima rasti čia 
5.tutorialspoint.com. „Mahout mašinų mokymasis“. Esmė. Galima rasti čia 

Vaizdo mandagumas:

1. „2729781“ „GDJ / 2440“ vaizdai (viešas domenas) „pixabay“
2. „Artificial.intelligence“ Alejandro Zorrilal Cruz (viešasis domenas) per „Commons Wikimedia“