Phenquestions
Ma a „Mesterséges Intelligencia” és a „Gépi Tanulás” szavak olyan típusú kulcsszavak, amelyeket napi szinten hallgatunk. Mondanom sem kell, hogy nemcsak a jelenünk, hanem a technológiák által vezérelt világunk jövője is. Más szavakkal elmondhatjuk, hogy ez a kettő a legkiemelkedőbb tényező, amely új szintre emeli tudományunkat, és elfoglalják magunkat a való életből a virtuális életbe. Szinte minden innovatív AI és ML vállalat gépi tanulási algoritmusokat használ, hogy jobb és kényelmesebbé tegyük tapasztalatainkat. Bár a szakértők többsége felcserélhető módon használja őket, van némi különbség a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) között.
Mesterséges intelligencia vs gépi tanulás
A mesterséges intelligencia egy tábla koncepció, amely segíti a gépet szakértői útmutatás nélkül történő működésben. A gépi tanulás az AI kiterjesztése, amely egy olyan gépet vagy eszközt tesz intelligenssé, amely képes kifejezetten programozás nélkül megtanulni, döntést hozni és azonosítani a mintákat. Az alábbiakban felvázoljuk a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás közötti 15 eredendő különbséget. Tehát kezdjük.
1. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás meghatározása
A „Mesterséges intelligens” és a „Gépi tanulás” kifejezések szinte szorosan összefüggenek egymással. A mesterséges intelligencia egy olyan számítógépes rendszer elméletének és fejlesztésének tanulmányozása, amely képes úgy viselkedni, mint egy emberi agy. Egy szóval azt mondhatjuk, hogy az AI az emberi agy utánzásainak tanulmányozása. A mesterséges intelligencia kiterjeszti az emberi agy koncepcióját, és beépíti ezt a koncepciót a gépi intelligenciába az adott feladatok elvégzése vagy végrehajtása érdekében.
Éppen ellenkezőleg, a gépi tanulás olyan algoritmusok tanulmányozása, amelyek kifejlesztenek egy gépet, például olyan módon, amely kifejezetten programozás nélkül tanulhat. Az ML tanulmányozásával egy gép vagy eszköz képes automatikusan megtanulni, döntést hozni, azonosítani a mintákat és elvégezni az adott feladatot. Autonóm analitikai modellt fejleszt ki. Ezenkívül adatok, matematikai és statisztikai modellek segítségével egy gépet autonómiává és intelligenssé tesz.
2. Példa a mesterséges intelligenciára és a gépi tanulásra
Jelentős különbség van a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás között példáikban. Az AI mező számos más terület kombinációja, például a számítástechnika, a mérnöki tudomány és a matematika. Ebben a technológia által vezérelt világban az AI az egyik legpompásabb technológia. Azon dolgozik, hogy az emberi tevékenység, hogyan működik az ember, és végül ezeket a fogalmakat alkalmazzák egy mesterséges intelligencia projektre.
A mesterséges intelligencia példája egy ipari robot. Ez az AI egyik kifinomult alkalmazása. Ez a robot hatékony processzorral és óriási memóriával rendelkezik. Ennek eredményeként új vagy ismeretlen környezettel működhet. Emellett adatokat gyűjthet hang, hőmérséklet stb.
Másrészt a gépi tanulás példája az érzelmek kivonása az adott szövegből. A gépi tanulás egyik feltörekvő alkalmazása. Virtuális életünk a gépi tanulás tanulmánya alapján nőtt fel. Láthatjuk a gépi tanulás kiemelkedő példáit mindennapi életünkben, mint például az önvezető char, chatbot és még sok más.
3. Hasonlóságok: Mesterséges intelligencia vs gépi tanulás
A mesterséges intelligencia a tudomány és a technológia tanulmányozása. Az ML (gépi tanulás) pedig az AI részhalmaza. Tehát hasonlóság van a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás között. Mindkét sávot olyan kifinomult eszköz vagy számítógépes rendszer kifejlesztésére vagy tervezésére használják, amely képes előre meghatározott feladatok vagy egy adott feladat végrehajtására.
Egy másik hasonlóság köztük az alagsori témájuk. Mindkét terület a statisztikán és a matematikán alapul. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás mindkét területe matematikai és statisztikai modellt használ fel osztályozási modelljének vagy tanulási modelljének felépítéséhez.
4. Funkciók: AI vs. Gépi tanulás
A mesterséges intelligencia területe az emberi intelligenciához kapcsolódik, például az érveléshez, a problémamegoldáshoz és a tanuláshoz. Mondanom sem kell, hogy az AI az intelligens gépi viselkedésre összpontosít. Az AI rendszer képes megválaszolni az általános kérdéseket. Ezenkívül az AI könnyen használható és hatékony programokat biztosít, így a számítógépes rendszer úgy gondolkodhat vagy viselkedhet, mint egy emberi agy.
Éppen ellenkezőleg, az ML segítségével egy gép vagy eszköz kifejezett utasítások nélkül tanulhat vagy azonosíthat mintákat, vagy osztályozhat. Ez a tanulmány adat- és gépi tanulási algoritmusokat használ a modell kiképzéséhez, majd a modellnek a tesztadatokkal történő értékeléséhez. Például kiképezhetjük a rendszert felügyelt gépi tanulási algoritmusokkal, i.e, a Support Vector Machine (SVM), majd megjósolhatjuk az eredményt. Az ML elsődleges feladata a pontosságra való összpontosítás.
5. Előzmények: AI vs. ML
A gépi tanulás területe a mesterséges intelligencia részhalmaza. Sőt, ez egy kutatási téma a kutatók számára, és divatos téma az ipar számára. 1950-ben a világ megismerte a gépi tanulás kifejezést. Arthur Samuel írta az első, Samuel's Checker néven ismert programot, amely gépi tanulás céljából játszik.
Épp ellenkezőleg, az AI kezdete Londonban volt. 1923-ban Karel Čapek játszik először a robot szót angolul. Ezután John McCarthy 1956-ban feltalálta a mesterséges intelligenciát (AI). A mesterséges intelligencia LISP programozási nyelvének feltalálója is volt. Így fejlődik napról napra a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás. És megkapjuk ennek a két területnek az eredményét.
6. Kategória: AI vs. Gépi tanulás
A mesterséges intelligencia egyik kiemelkedő megkülönböztetése vs. a gépi tanulás kategorizálásukba tartozik. Az élvonalbeli technológiai gépi tanulás kategóriába sorolható a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás és az erősítő tanulás kategóriájába. Másrészt a mesterséges intelligencia alkalmazható és nem alkalmazott vagy általános.
7. Cél: Mesterséges intelligencia vs. Gépi tanulás
Egy másik jelentős különbség a mesterséges intelligens vs. a gépi tanulás a céljukban rejlik. A mesterséges intelligencia elsődleges célja az, hogy számítógépet vagy számítógépes rendszert, vagy robotot intelligenssé tegyen, vagy olyan intelligenciává tegyen, amely gondolkodik vagy cselekszik, mint az emberi korpa. Az AI két fő célja: (1) szakértői rendszer kidolgozása és (2) emberi intelligencia alkalmazása egy gépre vagy eszközre.
Másrészt a gépi tanulás a rendszer teljesítményén vagy pontosságán dolgozik. A gépi tanulás adatokat és algoritmusokat használ a rendszer képzéséhez vagy a gépi tanulási modell felépítéséhez. Ezután értékelje ezt a modellt a tesztadatokkal a rendszer teljesítményének vagy pontosságának mérésére.
8. Komponensek: AI vs. ML
A mesterséges intelligencia tábla fogalom, és sok más terület keresztezi ezt a tábla területét. A mesterséges intelligencia azonban a gépi tanulás, a mély tanulás, a természetes nyelv feldolgozása (NLP), a számítógépes látás, a kognitív számítástechnika és az ideghálózat kombinációja.
Éppen ellenkezőleg, az ML az automatikus gép vagy eszköz építésének területe. Az adatokkal kezdődik. A gépi tanulás összetevőinek tipikus összetevői a probléma megértése, az adatok feltárása, az adatok előkészítése, a modell kiválasztása, a rendszer képzése és végül a rendszer értékelése.
9. Jövőbeli hatály
A mesterséges intelligencia már kezdte megmutatni szépségét a való életben, valamint a virtuális életben. A következő években ez uralja majd a tudományt és a technológiát. Jelenleg szinte minden vállalat használja a mesterséges intelligenciát, és tisztában vannak annak előnyeivel és hátrányaival is. Az AI a közeljövőnkben másodpercenként millió pénzügyi tranzakciót fog végrehajtani. Ezenkívül az AI különféle munkalehetőségeket teremt a CSE-s diplomások számára.
Ezenkívül a vállalkozók számára előnyös lesz a mesterséges intelligencia. A mesterséges intelligencia és a természetes nyelv feldolgozásának gyors növekedésével az AI asszisztensek hatékonyabbak lesznek a következő évben. És szinte az összes cég használ AI-asszisztenseket, mint például a Google-asszisztenseket.
Másrészt a gépi tanulási eszközök autonómak és intelligensek. Ezek az eszközök a környezetnek megfelelően is működhetnek. Tehát a gépi tanulás figyelemre méltó hatással van a következő évre. A jövőben a gépi tanulást rendkívüli módon alkalmazzák az oktatásban és a kutatásban. A gépi tanulás forró kutatási kérdés. Emellett túlzottan alkalmazzák az üzleti életben, az egészségügyben az öntanulási jellemzői miatt.
10. Alkalmazások: Mesterséges intelligencia vs. Gépi tanulás
Jelentős különbségek vannak a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás között alkalmazásaikban. Ma már élőben és virtuális életünkben élvezhetjük a mesterséges intelligencia elmaradását. Az AI egyik kiemelkedő alkalmazása a Siri, az Apple személyes asszisztense. A Siri egy barátságos és hangalapú asszisztens, aki segít nekünk információkat megtudni, és eseményeket ad a naptárakhoz, az elküldött üzenetekhez stb.
Az AI másik jelentős alkalmazása az intelligens otthoni hub, az Alexa. Az Alexa egy fantasztikus eszköz, amely forradalmat hoz a technológiánkban. Ha gyermeke arra kéri, hogy hallgasson meg egy mese-történetet, akkor Alexa segít abban, hogy elmondja neki a mese-történetet. Az AI másik alkalmazása a Tesla.
Ezen alkalmazások mellett a mesterséges intelligencia olyan sok izgalmas és csodálatos alkalmazással rendelkezik, mint a Cogito, a Boxever, a Netflix, a Pandora, a Nest és még sok más. Másrészt a gépi tanulásnak olyan fantasztikus felhasználási lehetőségei vannak az üzleti életben, az egészségügyben, a kutatásban, a közösségi médiában, az oktatásban stb.
Szöveges feldolgozás, a gépi tanulási megközelítés automatikusan osztályozhatja vagy kategorizálhatja a szöveget. Ezenkívül a gépi tanulás kivonhatja az érzelmeket a szövegből, amelyet érzelemelemzésnek nevezünk. A gépi tanulást a dokumentumok osztályozásában és a hírek osztályozásában is használják.
A gépi tanulás egyik leggyakoribb alkalmazása a képfeldolgozás. A képfeldolgozás során a gépi tanulás képes kinyerni a kép jellemzőit. Emellett képes orvosi képeket feldolgozni és további felhasználás céljából elemezni. A gépi tanulást használják az arcfelismerés, a szerző azonosítás, a nemek azonosítása, a karakterek felismerése stb.
A gépi tanulásnak nagyon sok hatása van a mindennapi életünkre. Mondanom sem kell, hogy ez a digitális kor a gépi tanulás legszebb alkotása. A gépi tanulást az egészségügyi rendszerben, az időjárás-előrejelzésben, az értékesítés előrejelzésében, az értékesítés előrejelzésében, a beszédfelismerésben, a képfelismerésben, az orvosi diagnózisban, az osztályozásban és a regresszióban.
11. Adatkészletek
A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia szempontjából az adatok hatalom. Adatokra van szükségünk a képzési és a tesztelési szakaszban. Számos adatkészlet áll rendelkezésre a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás számára. Néhányat itt említenek: LERA (alsó extrém röntgensugarak), MrNet, CheXpert (mellkasi röntgensugarak), MURA stb. Ezek az adatkészletek a mesterséges intelligencia (AI) céljára szolgálnak. Ezek az orvosi adatok.
Másrészt az ML-nek olyan sok gépi tanulási adatkészlete van. Néhányat itt említünk: ImageNet: számítógépes látási feladat, mellrák Wisconsin (diagnosztikai) adatkészlet: egészségügyi rendszerhez használják, Twitter hangulatelemző adatkészlet: természetes nyelv feldolgozásához használják, MNIST adatkészlet: karakterfelismeréshez, arckép adatkészlet , és így tovább.
12. Szoftver: AI vs. Gépi tanulás
Szoftver, számítógép, gép vagy eszköz nélkül semmi sem csak üres doboz. Nagyon sok szoftver áll rendelkezésre a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás számára. Az AI szoftver az emberi intelligenciához hasonló számítógépes program. A mesterséges intelligencia szempontjából néhányat itt említenek: Darwin, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360 és még sok más.
Másrészt a gépi tanuláshoz itt néhány gépi tanulási szoftver van kiemelve: Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Net, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib és így tovább.
13. Programozási nyelvek
Manapság a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás a legígéretesebb terület. A mesterséges intelligencia szimuláció vagy utánozza az emberi intelligenciát. A gépen a tanulás a technológia egyik divatos divatjelszava. A gépi tanulás lehetővé teszi, hogy a gép vagy a csaló automatikusan tanuljon. A gépi tanulási modell vagy robot kifejlesztéséhez ismerni kell egy programozási nyelvet.
Rengeteg programozási nyelv áll rendelkezésre. Gépi tanulási projekt kidolgozásához megtanulhatja Python, C / C ++, R vagy Java programozási nyelvet. Másrészt egy mesterséges intelligencia projekt kidolgozásához megtanulhatja a python, a LISP programozási nyelv, a Java, a Prolog vagy a C++.
14. Előnyben részesített készség
A mesterséges intelligencia egy olyan tábla kifejezés, amely több területen átfogó. Ha érdekel, hogy kiépítse mesterséges intelligencia mérnöki karrierjét, ismernie kell a gépi tanulás, a programozási nyelvek, az adattudomány, az adatbányászat, a robotika, a matematika, a statisztika stb.
Éppen ellenkezőleg, a gépi tanulás fejlesztőjeként való karrierépítéshez ismernie kell a gépi tanulási technikákat, a programozási nyelveket: Java, C / C ++, R, matematika, valószínűség és statisztika, nyílt forráskódú projektek és keretrendszerek, nyílt forráskódú eszközök stb.
15. Természet: AI vs. Gépi tanulás
A mesterséges intelligencia az emberi intelligenciát utánzó számítógépes programok vagy gépek kifejlesztése. Ez azt jelenti, hogy az AI kifejleszt egy gépet, amely képes emberi agyként gondolkodni, cselekedni, érzékelni. Ez a technika statisztikai és matematikai modelleket foglal magában osztályozás, regresszió, optimalizálás stb. Ez a mező számos alkalmazásban használható, például beszédfelismerés, robotika, szövegbányászat, heurisztika, számítógépes látás, orvosi diagnózis stb.
Az ML megtanítja a gépet az adatok alapján történő tanulásra gépi tanulási algoritmusok, például felügyelt vagy felügyelet nélküli technikák segítségével. A felügyelt gépi tanulás során a tanulási algoritmus olyan tanulói modellt fejleszt ki, amely mind bemeneti, mind kimeneti címkével rendelkezik. Felügyelet nélküli gépi tanulás esetén csak a bemeneti adatok állnak rendelkezésre; nincsenek megfelelő kimeneti változók.
Gondolatok befejezése
Az AI terület számos más terület integrációja, például informatika, statisztika, matematika stb. A terepi ML pedig a mesterséges intelligencia csúcstechnológiája. A mesterséges intelligencia vs. a gépi tanulás az, hogy az AI egy elméletalapú terület, amely az emberi agy koncepcióján alapul. Másrészt a gépi tanulás adat- és gépi tanulási algoritmusokon alapszik. Kétségtelen, hogy ez a kettő mágikus érintésük révén elképzelhetetlen dolgokat fejleszt.
Megtekintheti korábbi cikkjeinket is, amelyek az adattudományról vs. ml és adatbányászat vs. ml. Ha bármilyen véleménye vagy kérdése van, kérjük, írjon megjegyzést. Ezt a cikket megoszthatja a közösségi médián keresztül is. Maradjon velünk.
