Diferența cheie - Învățarea automată vs inteligența artificială
Inteligența artificială este un concept larg. Mașinile autoguidate, casele inteligente sunt câteva exemple de inteligență artificială. Unele țări au roboți inteligenți în domenii precum medicina, industria prelucrătoare, militară, agricolă și de uz casnic. Învățarea automată este un tip de inteligență artificială. Diferența cheie între învățarea automată și inteligența artificială este că învățarea automată este un tip de inteligență artificială care oferă capacitatea unui computer de a învăța fără a fi programat în mod explicit, iar inteligența artificială este teoria și dezvoltarea sistemelor computerizate capabile să îndeplinească sarcini inteligente similare cu un om. Învățarea automată utilizează un algoritm pentru a analiza datele, a învăța din ele și a lua decizii în consecință. Este o dezvoltare a algoritmilor de auto-învățare,iar Inteligența artificială este știința dezvoltării unui sistem sau software inteligent ca om.
CUPRINS
1. Prezentare generală și diferența cheie
2. Ce este învățarea automată
3. Ce este inteligența artificială
4. Asemănări între învățarea automată și inteligența artificială
5. Comparație side by side - Învățarea automată vs inteligența artificială în formă tabelară
6. Rezumat
Ce este învățarea automată?
Un algoritm este o secvență de pași care îi spun computerului să rezolve o problemă. Învățarea automată este un tip de inteligență artificială. Oferă computerelor capacitatea de a învăța fără a fi programat explicit. Sunt diferiți algoritmi disponibili pentru rezolvarea problemelor de învățare automată. În funcție de tipul problemei, se poate alege un algoritm adecvat de învățare automată. Se concentrează pe dezvoltarea de programe de calculator care pot da rezultate atunci când sunt expuse la noi date.
Există diferite tipuri de Machine Learning. Acestea sunt învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și învățarea de consolidare. Învățarea supravegheată utilizează un set de date cunoscut pentru a face predicții. Un set de date de intrare (X) și un set de valori de răspuns sau ieșiri corespunzătoare (Y) sunt date algoritmului de învățare supravegheat. Acest set de date este cunoscut ca set de date de antrenament. Folosind acel set de date, algoritmul construiește un model (Y = f (X)), deci poate da o valoare de ieșire pentru a completa noul set de date.
Clasificarea și regresia sunt algoritmi de învățare automată supravegheați. Clasificarea este utilizată pentru a clasifica o înregistrare. Un exemplu simplu este „dacă temperatura este rece”. Răspunsul poate fi „da” sau „nu”. Există un număr specific de alegeri de clasificat. Dacă există două opțiuni, este o clasificare din două clase. Dacă există mai mult de două opțiuni, este o clasificare multi-clasă. Regresia este utilizată pentru a calcula ieșirea numerică. De exemplu, prezicerea temperaturii de mâine. Un alt exemplu ar fi prezicerea valorii casei.
În învățarea fără supraveghere, sunt date doar datele de intrare și nu există rezultate corespunzătoare. În schimb, algoritmul găsește un model sau o structură pentru a afla mai multe despre date. Clusterizarea este clasificată ca învățare fără supraveghere. Separa datele în grupuri sau clustere pentru a facilita interpretarea datelor.
Figura 01: Învățarea automată
Învățarea prin întărire este inspirată de psihologia comportamentistă. Se preocupă de maximizarea unei noțiuni de recompensă cumulativă. Un exemplu de învățare prin întărire este prin instruirea computerului să joace șah. Există atât de mulți pași în învățarea șahului. Prin urmare, nu este posibil să instruiți despre fiecare pas. Dar este posibil să spunem dacă acțiunea anume a fost efectuată corect sau greșit. În Reinforcement Learning, computerul va încerca să maximizeze recompensa și să învețe din experiență. Un alt exemplu este un controler automat de temperatură. Sistemul ar trebui să crească sau să scadă temperatura în funcție de cerință. Învățarea prin întărire este bună pentru sistemele care ar trebui să ia decizii fără prea multe îndrumări umane.
Ce este inteligența artificială?
Inteligența artificială este de a face un computer, un robot controlat de computer sau un software să gândească inteligent similar cu un om. S-a aplicat sistemului, modul în care oamenii gândesc, modul în care oamenii învață, decid și rezolvă probleme. În cele din urmă, este construit un sistem inteligent și inteligent. Inteligența artificială este o tehnologie la modă în lumea modernă. Este o combinație de o varietate de discipline, cum ar fi Informatică, Biologie, Matematică și Inginerie.
Figura 02: Inteligența artificială
Există multe aplicații ale inteligenței artificiale (AI). Aplicațiile moderne de jocuri folosesc AI. Cercetarea AI include și prelucrarea limbajului natural. Este să oferiți capacității unui computer sau unei mașini să înțeleagă limbajul natural vorbit de oameni și să îndeplinească sarcinile în consecință. O altă aplicație este Roboții Industriali. Există roboți mai sofisticați cu procesoare eficiente și o cantitate imensă de memorie. Se pot adapta la un mediu nou și pot colecta date folosind lumină, temperatură, sunet etc. Sunt utilizate în domenii precum medicina și producția. Inteligența artificială s-a aplicat și în recunoașterea optică a caracterelor, vehiculele autonome, simulările militare și multe altele.
Care sunt asemănările dintre învățarea automată și inteligența artificială?
- Ambele pot fi utilizate pentru a construi sisteme sofisticate pentru a îndeplini anumite sarcini.
- Ambele se bazează pe statistici și matematică.
- Învățarea automată este noua tehnologie de vârf a inteligenței artificiale.
Care este diferența dintre învățarea automată și inteligența artificială?
Difuzarea articolului din mijloc înainte de tabel
Învățarea automată vs inteligența artificială |
|
| Învățarea automată este un tip de inteligență artificială care oferă posibilitatea unui computer de a învăța fără a fi programat în mod explicit. Folosește un algoritm pentru a analiza datele, a învăța din ele și a lua decizii în consecință. | Inteligența artificială este teoria și dezvoltarea sistemelor informatice capabile să îndeplinească sarcini inteligente similare cu o ființă umană. |
| Funcționalitate | |
| Învățarea automată se concentrează pe precizie și modele. | Inteligența artificială se concentrează pe comportamentul inteligent și schimbarea maximă a succesului. |
| Categorizare | |
| Învățarea automată poate fi clasificată pentru a supraveghea învățarea, învățarea nesupravegheată și învățarea prin întărire. | Aplicațiile bazate pe inteligența artificială pot fi clasificate ca aplicate sau generale. |
Rezumat - Învățarea automată vs inteligența artificială
Inteligența artificială este un avans și o disciplină largă. Constă din multe alte domenii, cum ar fi Inginerie, Matematică, Informatică, etc. Diferența dintre învățarea automată și inteligența artificială este că învățarea automată este un tip de inteligență artificială care oferă capacitatea unui computer de a învăța fără a fi programat explicit și artificial. Inteligența este teoria și dezvoltarea sistemelor informatice capabile să îndeplinească sarcini inteligente similare cu un om. Învățarea automată este noua tehnologie de vârf a inteligenței artificiale.
Descărcați versiunea PDF a Machine Learning vs Artificial Intelligence
Puteți descărca versiunea PDF a acestui articol și o puteți folosi în scopuri offline, conform notei de citare. Vă rugăm să descărcați versiunea PDF aici Diferența dintre învățarea automată și inteligența artificială
