Forskellen mellem maskinlæring og kunstig intelligens

Nøgleforskel - Machine Learning vs Artificial Intelligence
 

Kunstig intelligens er et bredt koncept. Selvdrevne biler, smarte hjem er nogle eksempler på kunstig intelligens. Nogle lande har intelligente robotter inden for områder som medicin, fremstilling, militær, landbrug og husholdning. Machine Learning er en type kunstig intelligens. Det vigtigste forskel mellem maskinlæring og kunstig intelligens er det Maskinlæring er en type kunstig intelligens, der giver en computer mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret, og kunstig intelligens er teorien og udviklingen af ​​computersystemer, der er i stand til at udføre opgaver intelligent svarende til et menneske. Machine Learning bruger en algoritme til at analysere data, lære af dem og træffe beslutninger i overensstemmelse hermed. Det er en udvikling af selvlæringsalgoritmer, og kunstig intelligens er videnskaben om at udvikle et system eller software, der er smart som et menneske.

INDHOLD

1. Oversigt og nøgleforskel
2. Hvad er maskinlæring
3. Hvad er kunstig intelligens
4. Ligheder mellem maskinlæring og kunstig intelligens
5. Sammenligning side ved side - Maskinlæring vs kunstig intelligens i tabelform
6. Resume

Hvad er maskinlæring?

En algoritme er en række trin, der fortæller computeren at løse et problem. Machine Learning er en type kunstig intelligens. Det giver computere mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret. De er forskellige tilgængelige algoritmer til løsning af maskinlæringsproblemer. Afhængigt af problemtypen kan man vælge en passende Machine Learning algoritme. Det fokuserer på at udvikle computerprogrammer, der kan give et resultat, når de udsættes for nye data.

Der er forskellige typer maskinlæring. De er overvåget læring, uovervåget læring og forstærkningslæring. Supervised Learning bruger et kendt datasæt til at fremsætte forudsigelser. Et sæt inputdata (X) og et sæt af tilsvarende responsværdier eller output (Y) gives til den overvågede indlæringsalgoritme. Dette datasæt kaldes et træningsdatasæt. Ved hjælp af dette datasæt opbygger algoritmen en model (Y = f (X)), så den kan give en outputværdi til at fuldføre nyt datasæt.

Klassificering og regression er overvågede maskinlæringsalgoritmer. Klassificering bruges til at klassificere en post. Et enkelt eksempel er "om temperaturen er kold". Svaret kan være enten "ja" eller "nej". Der er et specifikt antal valg at klassificere. Hvis der er to valg, er det en klassing i to klasser. Hvis der er mere end to valg, er det en klassifikation i flere klasser. Regression bruges til at beregne det numeriske output. For eksempel at forudsige morgendagens temperatur. Et andet eksempel ville være at forudsige værdien af ​​huset.

I Unsupervised Learning gives kun inputdataene, og der er ingen tilsvarende output. I stedet finder algoritmen et mønster eller en struktur for at lære mere om dataene. Clustering er kategoriseret som Unsupervised Learning. Det adskiller data i grupper eller klynger for at lette fortolkningen af ​​data.

Figur 01: Machine Learning

Forstærkningslæring er inspireret af behaviorist psykologi. Det vedrører maksimering af en vis forestilling om kumulativ belønning. Et eksempel på forstærkningslæring er ved at instruere computeren om at spille skak. Der er så mange trin i at lære skak. Derfor er det ikke muligt at instruere om hvert trin. Men det er muligt at fortælle, om den bestemte handling blev udført korrekt eller forkert. I forstærkningslæring vil computeren forsøge at maksimere belønningen og lære af erfaringerne. Et andet eksempel er en automatisk temperaturkontroller. Systemet skal øge eller sænke temperaturen i henhold til kravet. Forstærkningslæring er godt for systemer, der skal tage beslutninger uden megen menneskelig vejledning.

Hvad er kunstig intelligens?

Kunstig intelligens er at få en computer, en computerstyret robot eller en software til at tænke intelligent, der ligner et menneske. Det gjaldt systemet, den måde mennesket tænker, hvordan mennesker lærer, beslutter og løser problemer. Endelig er et smart og intelligent system bygget. Kunstig intelligens er en trendy teknologi i den moderne verden. Det er en kombination af en række forskellige discipliner som datalogi, biologi, matematik og teknik.

Figur 02: Kunstig intelligens

Der er mange anvendelser af kunstig intelligens (AI). Moderne Gaming-applikationer bruger AI. AI-forskning inkluderer også Natural Language Processing. Det er at give en computer eller en maskine mulighed for at forstå det naturlige sprog, der tales af mennesker, og udføre opgaver i overensstemmelse hermed. En anden anvendelse er Industrial Robots. Der er mere sofistikerede robotter med effektive processorer og en enorm mængde hukommelse. De kan tilpasse sig nyt miljø og indsamle data vha. Lys, temperatur, lyd osv. De bruges inden for områder som medicin og fremstilling. Kunstig intelligens anvendtes også i optisk karaktergenkendelse, autonome køretøjer, militære simuleringer og mange flere.

Hvad er ligheden mellem maskinlæring og kunstig intelligens?

• Begge kan bruges til at bygge avancerede systemer til at udføre visse opgaver.
• Begge er baseret på statistik og matematik.
• Machine Learning er den nye avancerede teknologi inden for kunstig intelligens.

Hvad er forskellen mellem maskinlæring og kunstig intelligens?

Machine Learning vs kunstig intelligens
Machine Learning er en type kunstig intelligens, der giver en computer mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret. Den bruger en algoritme til at analysere data, lære af dem og træffe beslutninger i overensstemmelse hermed.	Kunstig intelligens er teorien og udviklingen af ​​computersystemer, der er i stand til at udføre opgaver intelligent svarende til et menneske.
Funktionalitet
Maskinlæring fokuserer på nøjagtighed og mønstre.	Kunstig intelligens fokuserer på intelligent opførsel og den maksimale ændring af succes.
Kategorisering
Maskinlæring kan kategoriseres til Overvågning af læring, uovervåget læring og forstærkningslæring.	Anvendelse af kunstig intelligens kan kategoriseres som anvendt eller generelt.

Resumé - Machine Learning vs kunstig intelligens

Kunstig intelligens er et fremskridt og en bred disciplin. Det består af mange andre områder såsom ingeniørarbejde, matematik, datalogi osv. Forskellen mellem maskinlæring og kunstig intelligens er, at maskinlæring er en type kunstig intelligens, der giver en computer mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret og kunstig Intelligens er teorien og udviklingen af ​​computersystemer, der er i stand til at udføre opgaver intelligent svarende til et menneske. Machine Learning er den nye avancerede teknologi inden for kunstig intelligens.

Download PDF-versionen af ​​maskinlæring vs kunstig intelligens

Du kan downloade PDF-version af denne artikel og bruge den til offline-formål som pr. Citatnotat. Download PDF-version her Forskel mellem maskinlæring og kunstig intelligens

Reference:

1.edurekaIN. Maskinlæringsalgoritmer | Tutorial til maskinlæring | Data Science Uddannelse | Eureka, Eureka !, 21. maj 2017. Tilgængelig her
2.15 Forskel mellem Ai (kunstig intelligens) og maskinlæring, Patel Vidhu, 14. juli 2017. Findes her 
3.DigitalOcean. "Indhold." En introduktion til maskinlæring | DigitalOcean, DigitalOcean, 11. december 2017. Findes her 
4. "Overvågede og uovervågede maskinlæringsalgoritmer." Machine Learning Mastery, 21. september 2016. Tilgængelig her 
5.tutorialspoint.com. “Mahout Machine Learning.” Pointen. Tilgængelig her 

Billede høflighed:

1.'2729781 'af GDJ / 2440 billeder (Public Domain) via pixabay
2.'Artificial.intelligence'By Alejandro Zorrilal Cruz, (Public Domain) via Commons Wikimedia