Razlike između strojnog učenja i umjetne inteligencije

Strojno učenje i umjetna inteligencija odmah su dvije vrlo cijenjene jezične riječi, a ponekad se mogu koristiti i na isti način.

Oni su gotovo konstantan faktor, međutim, percepcija da tamo obično uzrokuje neku zbrku. Stoga sam pretpostavio da bi bilo jasno napisati komad kako bih pojasnio razliku.

I Strojno učenje i umjetna inteligencija odvijaju se strašno često kad je subjekt ogromno znanje, analitika, a samim tim i širi valovi tehnoloških modifikacija koje prolaze kroz naš svijet.

Ukratko, najučinkovitiji odgovor je:

Umjetna inteligencija podrazumijeva da je šira koncepcija strojeva koja mogu držati zadatke u iznimno širokoj metodi koju bismo uzeli u obzir „pametni“.

Svi smo navikli na izraz "Umjetna inteligencija". Napokon je to bio omiljeni fokus u filmovima poput The Exterminator, The Matrix i Ex Machina (moj osobni favorit). Međutim, nedavno ste čuli za alternativne pojmove poput "Strojno učenje" i "Duboko učenje" koji se obično upotrebljavaju naizmjenično s AI. Kao rezultat toga, razlika između AI, strojnog učenja i dubokog učenja često je užasno nejasna.

Započet ću kratkim pojašnjenjem što Strojno učenje vs umjetnom inteligencijom u stvari znači i način na koji su potpuno različiti. Zatim ću podijeliti AI i zato je mreža stvari neraskidivo zapletena, s mnogim tehnološkim napretkom koji su svi izravno povezani kako bi se povezala muzej za pridružene AI i IoT eksplozije.

Usporedba između strojnog učenja i umjetne inteligencije

Ispod je 8 glavnih razlika između strojnog učenja i umjetne inteligencije

Ključne razlike između strojnog učenja i umjetne inteligencije

I Strojno učenje i Umjetna inteligencija popularni su odabir na tržištu; razgovarajmo o nekim glavnim razlikama između strojnog učenja i umjetne inteligencije:

  • Umjetna inteligencija podijeljena je kao "uski AI", dizajniran za obavljanje određenih zadataka unutar web stranice, i "opći AI", koji može učiti i obavljati zadatke bilo gdje. Strojno učenje jer je razvoj najnovijih algoritama i modela utemeljenih na statistikama u znanosti o inženjerstvu naveden kao "uski AI".
  • Kao takav, ML uključuje statistiku procedura, primijenjeno računarstvo i matematičku optimizaciju, dok AI privlači nekoliko znanosti i tehnologija: inženjersku znanost, matematiku, psihologiju, lingvistiku, filozofiju, neurobiologiju, prirodnu filozofiju, inženjerstvo itd.
  • AI je u pitanju stvaranja inteligentnih sustava (koji će shvatiti, učiti, razumjeti, planirati, uočiti, metoda jezične komunikacije, djelovati), koji uključuju strojnu inteligenciju, umjetnu svijest i inteligentne zajednice. ML je jednostavno strojno upravljano upravljanje značajkama, učenje značajki ili učenje ilustracija znanja za mehaničko otkrivanje prikaza potrebnih za otkrivanje ili klasificiranje značajki iz informacija ili znanja iz stvarnog svijeta kao slike, videa i znanja o uređajima.
  • Najmoćniji AI-sustavi, poput Watson-a (…) koriste tehnike poput dubokog učenja samo su jedan dio vrlo sofisticirane cjeline tehnika, počevši od primijenjene matematičke tehnike Bayesova ilovanja do apstraktne misli. “S obzirom na tehnološko nepovjerenje u ML sustave, poseban je ogroman razmatranja nastaju primjenom ML za smrtonosne sustave autonomnog oružja (ZAKONI).
  • Umjetna inteligencija pokriva sve što omogućava računalima da se ponašaju poput ljudi. Ako razgovarate sa Siri na telefonu i dobijete odgovor, već ste bliski. Strojno učenje je podskup umjetne inteligencije koji se bavi izvlačenjem uzoraka iz skupova podataka. To znači da stroj može pronaći pravila za optimalno ponašanje, ali također se može prilagoditi promjenama u svijetu.
  • Ukratko, ML ima vrlo malo pokušaja s Real AI, odnosno General AI, s jasnom logikom, visokom sigurnošću i sigurnošću, transparentnošću i odgovornošću, ključnim za razvoj suradničkog AI weba u koji narod vjeruje.

Tablica usporedbe strojnog učenja s umjetnom inteligencijom

Ispod su popisi točaka, opišite usporedbe između strojnog učenja i umjetne inteligencije

UMJETNA INTELIGENCIJA STROJNO UČENJE
AI označava umjetnu inteligenciju, gdje god je inteligencija zacrtana, stjecanje podataka inteligencije označeno je kao sposobnost akumuliranja i primjene znanja.ML znači Strojno učenje koje je istaknuto zbog prikupljanja podataka ili talenta

Cilj je proširiti vjerojatnost uspjeha, a ne točnostCilj je povećati točnost, međutim, nije briga o uspjehu

Djeluje poput crva koji će razumno djelovatiMožda je to lako začeće stroj uzima znanje i učiti na znanju.

Cilj je simulirati prirodnu inteligenciju kako bi se riješio napredni problemCilj je reći iz znanja o sigurnom zadatku kako biste maksimizirali performanse stroja na ovom zadatku.

AI je viši kognitivni proces.ML dozvoljava sustavu da mu iz znanja saznaju nove stvari.
To rezultira razvojem sustava za oponašanje ljudskog ponašanja kako bi se ponašala u iznimnim okolnostima.To uključuje izradu algoritama samo-učenja.

AI može odabrati najbolji odgovor.ML može odabrati samo odgovor na to je li ili ne najbolje ili ne.

AI rezultira inteligencijom ili znanjem.ML daje rezultate.

Zaključak - Strojno učenje vs umjetna inteligencija

Umjetna inteligencija - a posebno ovih dana ML zapravo sadrži hrpu za opskrbu. Svojim obećanjima da će automatizirati svakodnevne zadatke, također i kao inventivni uvid, industrije u svakom sektoru, od bankarstva do pozornosti i proizvodnje, iskorištavaju prednosti. Dakle, potrebno je ažurirati da su strojno učenje i umjetna inteligencija jedno drugo … to su | oni roba koja se pretplaćuje - sustavno i unosno.

Strojno učenje trgovci su zapravo preuzeli kao priliku. Jednom kada je AI već dugo prisutan, moguće je da je počeo biti viđen kao jedna stvar koja se zove "stari šešir", čak i prije nego što je njegov potencijal ikada postignut. Putem je „revolucije AI“ na putu mnogo lažnih pokretanja, pa izraz „Strojno učenje“ nudi trgovcima jednu stvar, novu, sjajnu i, značajno, čvrsto utemeljenu ovdje i sada.

Činjenica da ćemo na kraju razviti inteligenciju sličnu ljudskoj inteligenciji tehnolozi tretiraju kao zajedničku sigurnost. Svakako da ovih dana imamo tendenciju da budemo bliži nego ikad i da sve brže koračamo prema tom cilju. Obilje uzbudljivog napretka koji smo vidjeli posljednjih godina je zbog osnovnih promjena, no imamo tendenciju stvaranja AI operacija mentalnog čina, a koje vode ML.

Na kraju ove razlike između posta između strojnog učenja i umjetne inteligencije, samo želim napomenuti da obje ove tehnologije imaju pred sobom veliku budućnost i da postoje mnoga poboljšanja i za strojno učenje i za umjetnu inteligenciju. Pitanje je ovdje koje nije najbolje među strojnim učenjem i umjetnom inteligencijom? Ali pravo je pitanje tko će preživjeti u narednoj budućnosti?

Preporučeni članak

Ovo je vodič za glavnu razliku između strojnog učenja i umjetne inteligencije. Ovdje također raspravljamo o ključnim razlikama Strojno učenje i Umjetna inteligencija s infografikom i tablicom usporedbe. Možete također pogledati sljedeće članke da biste saznali više -

  1. Strojno učenje vs prediktivno modeliranje
  2. Data Scientist vs Strojno učenje
  3. Znanost podataka nasuprot umjetnoj inteligenciji
  4. Umjetna inteligencija vs poslovna inteligencija

Kategorija: