Phenquestions
Днес думите „Изкуствен интелект“ и „Машинно обучение“ са такива видове модни думи, които слушаме ежедневно. Излишно е да казвам, че те са не само нашето настояще, но и бъдещето на нашия технологичен свят. С други думи, можем да кажем, че тези два са най-видните фактори, които извеждат нашата наука на ново ниво и ни правят заети от реалния живот към виртуалния живот. Почти всички иновативни компании за AI и ML използват алгоритми за машинно обучение, за да направят нашия опит по-добър и удобен. Въпреки че повечето от експертите ги използват взаимозаменяемо, има малка разлика между изкуствен интелект (AI) и машинно обучение (ML).
Изкуствен интелект срещу машинно обучение
Изкуственият интелект е концепция на борда, която помага на машината да работи без експертно ръководство. Машинното обучение е разширение на AI, което прави една машина или устройство толкова интелигентни, че могат да учат, да вземат решение и да идентифицират модели без изрично програмиране. По-долу очертаваме 15 присъщи разлики между изкуствен интелект и машинно обучение. И така, да започнем.
1. Определение за изкуствен интелект и машинно обучение
И двата термина „изкуствен интелект“ и „машинно обучение“ са почти тясно свързани. Изкуствен интелект е изучаването на теория и развитието на компютърна система, която може да действа като човешки мозък. С една дума можем да кажем, че ИИ е изследване на имитациите на човешкия мозък. Изкуственият интелект разширява концепцията за човешкия мозък и включва тази концепция в машинния интелект, за да изпълнява или изпълнява дадени задачи.
Напротив, машинното обучение е изучаване на алгоритми, които разработват машина, като начин, който може да учи без изрично програмиране. С изучаването на ML, машина или устройство може да научи, да вземе решение, да идентифицира модели и да изпълни дадена задача автоматично. Той разработва автономен аналитичен модел. Също така, той използва данни, математически и статистически модели, за да направи машината автономна и интелигентна.
2. Пример за изкуствен интелект и машинно обучение
В техните примери има значителна разлика между изкуствения интелект и машинното обучение. Полето AI е комбинацията от няколко други области като компютърни науки, инженерство, математика. В този технологичен свят AI е една от най-великолепните технологии. Тя работи върху това как човешките дейности, как работи човек и накрая, тези концепции се прилагат към проект за ИИ.
Пример за изкуствен интелект е индустриален робот. Това е едно от усъвършенстваните приложения на AI. Този робот има ефективен процесор и колосално количество памет. В резултат на това той може да действа с нова или неизвестна среда. Също така, той може да събира данни, като използва звук, температура и т.н.
От друга страна, пример за машинно обучение е извличането на емоция от дадения текст. Това е едно от нововъзникващите приложения на машинното обучение. Нашият виртуален живот е израснал въз основа на изучаването на машинното обучение. Можем да видим видните примери за машинно обучение в ежедневния ни живот като самоуправляващ се char, chatbot и много други.
3. Прилики: Изкуствен интелект срещу машинно обучение
Изкуственият интелект е изучаването на науката и технологиите. И ML (машинно обучение) е подмножество на AI. Така че, има сходство между изкуствения интелект и машинното обучение. И двете песни се използват за разработване или проектиране на сложно устройство или компютърна система, която може да изпълнява някои предварително зададени задачи или дадена задача.
Друго сходство между тях е субектът им. И двете полета се основават на статистика и математика. И двете области на изкуствения интелект и машинното обучение използват математически и статистически модел за изграждане на своя класификационен модел или модел на обучение.
4. Функционалности: AI срещу. Машинно обучение
Полето на ИИ е свързано с човешкия интелект, като разсъждения, решаване на проблеми и учене. Излишно е да казвам, че AI се фокусира върху интелигентното поведение на машината. AI системата може да отговори на общи въпроси. Освен това AI предоставя лесни за използване и ефективни програми, така че компютърната система да може да мисли или да действа като човешки мозък.
Напротив, с ML машината или устройството може да научи или идентифицира модели или да класифицира без изрични инструкции. Това проучване използва данни и алгоритми за машинно обучение, за да обучи модела и след това да оцени модела с данните от теста. Например, можем да обучим системата, като използваме контролирани алгоритми за машинно обучение i.д, Support Vector Machine (SVM) и след това можем да предскажем резултата. Основната функция на ML е да се фокусира върху точността.
5. История: AI срещу. ML
Областта на машинното обучение е подмножество на изкуствения интелект. Освен това това е горещ изследователски въпрос за изследователите и модерна тема за индустриалците. През 1950 г. светът се запознава с термина машинно обучение. Артър Самуел написа първата програма, известна като „Проверка на Самуел“, играеща за машинно обучение.
Напротив, началото на ИИ е в Лондон. През 1923 г. Карел Чапек играе за първи път използва думата робот на английски език. След това Джон Маккарти изобретява изкуствен интелект (AI) през 1956 г. Той също така е изобретател на езика за програмиране LISP за изкуствен интелект. Така изкуственият интелект и машинното обучение се развиват от ден на ден. И ние получаваме резултата от тези две полета.
6. Категория: AI срещу. Машинно обучение
Едно от изявените отличия на изкуствения интелект срещу. машинното обучение е в тяхната категоризация. Авангардната технология на машинното обучение може да бъде категоризирана като учене под наблюдение, учене без надзор и засилване на обучението. От друга страна, изкуственият интелект може да бъде приложен и неприложен или общ.
7. Цел: Изкуствен интелект срещу. Машинно обучение
Друга съществена разлика между изкуствен интелигент срещу. машинното обучение се крие в тяхната цел. Основната цел на изкуствения интелект е да направи или разработи компютър или компютърно базирана система или робот такъв интелигентен или да действа като човешки трици, които мислят или действат. Двете основни цели на ИИ са: (1) да разработи експертна система и (2) да приложи човешкия интелект към машина или устройство.
От друга страна, машинното обучение работи върху производителността или точността на системата. Машинното обучение използва данни и алгоритми за обучение на система или за изграждане на модел за машинно обучение. След това оценете този модел с тестовите данни, за да измерите производителността или точността на системата.
8. Компоненти: AI срещу. ML
Изкуственият интелект е концепция на борда и много други области пресичат тази област на борда. Изкуственият интелект обаче е комбинация от машинно обучение, дълбоко обучение, обработка на естествен език (NLP), компютърно зрение, когнитивни изчисления и невронна мрежа.
Напротив, ML е областта на изграждането на автоматична машина или устройство. Започва с данни. Типичните компоненти на компонентите за машинно обучение са разбирането на проблеми, изследване на данни, подготовка на данни, избор на модел и обучение на системата и накрая оценка на системата.
9. Бъдещ обхват
Изкуственият интелект вече започна да показва своята красота в реалния живот, както и във виртуалния живот. През следващите години той ще доминира в науката и технологиите. Понастоящем почти всички компании използват изкуствен интелект и също така са наясно с неговите плюсове и минуси. AI ще прави милиони финансови транзакции в секунда в близкото ни бъдеще. Освен това AI ще създаде разнообразни възможности за работа за завършилите CSE.
Освен това предприемачите ще се възползват от изкуствения интелект. С бързия растеж на изкуствения интелект и обработката на естествен език, AI асистентите ще бъдат по-ефективни през следващата година. И почти всички компании ще използват AI асистенти като Google асистенти.
От друга страна, устройствата за машинно обучение са автономни и интелигентни. Също така тези устройства могат да действат в съответствие с околната среда. И така, машинното обучение има забележително въздействие върху предстоящата година. В бъдеще машинното обучение ще се прилага изключително много в образованието и научните изследвания. Машинното обучение е горещ изследователски въпрос. Също така, той ще се прилага прекомерно в бизнеса, здравеопазването поради характеристиките си на самообучение.
10. Приложения: Изкуствен интелект срещу. Машинно обучение
В техните приложения има значителни разлики между изкуствен интелект и машинно обучение. Днес можем да се наслаждаваме на изкуствения интелект в нашия реален и виртуален живот. Едно от видното приложение на AI е Siri, който е личен асистент на Apple. Siri е приятелски настроен и активиран с глас асистент, който ни помага да открием информация и добавя събития към календари, изпратени съобщения и т.н.
Друго важно приложение на AI е интелигентен домашен център, който е Alexa. Alexa е фантастичен инструмент, който носи революция в нашата технология. Ако детето ви помоли да слушате приказна история, тогава Alexa ви помага да му разкажете приказката. Друго приложение на AI е Tesla.
Освен тези приложения, изкуственият интелект има толкова много вълнуващи и прекрасни приложения като Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest и много други. От друга страна, машинното обучение също има толкова много фантастични приложения в бизнеса, здравеопазването, научните изследвания, социалните медии, образованието и т.н.
В текстовата обработка подходът за машинно обучение може да класифицира или категоризира текста автоматично. Също така машинното обучение може да извлече емоцията от текста, който е известен като анализ на настроението. Машинното обучение се използва и при класификация на документи и класификация на новини.
Едно от най-често срещаните приложения на машинното обучение е обработката на изображения. При обработката на изображения машинното обучение може да извлече функции от изображение. Също така, той може да обработва медицински изображения и да го анализира за по-нататъшна употреба. Машинното обучение се използва и при разпознаване на лица, идентифициране на автора, идентифициране на пола, разпознаване на символи и т.н.
Машинното обучение има толкова много въздействия в нашето ежедневие. Излишно е да казвам, че тази цифрова епоха е най-красивото творение на машинното обучение. Машинното обучение се използва в системата на здравеопазването, прогнозиране на времето, прогнозиране на продажбите, прогнозиране на продажбите, разпознаване на реч, разпознаване на изображения, медицинска диагноза, класификация и регресия.
11. Набори от данни
За машинното обучение и изкуствения интелект данните са мощ. Нуждаем се от данни за фазата на обучение и фазата на тестване. Налични са много набори от данни за изкуствен интелект и машинно обучение. Тук се споменават някои: LERA (рентгенови лъчи с долна крайност), MrNet, CheXpert (рентгенови снимки на гърдите), MURA и др. Тези набори от данни са за изкуствен интелект (AI). Това са медицинските набори от данни.
От друга страна, ML има толкова много набори от данни за машинно обучение. Тук се споменават някои: ImageNet: използва се задача за компютърно зрение, Рак на гърдата Уисконсин (диагностичен) Набор от данни: използва се за здравна система, набор от данни за анализ на настроенията в Twitter: използва се за обработка на естествен език, набор от данни MNIST: използва се за разпознаване на символи, Набор от данни за изображения на лицето , и т.н.
12. Софтуер: AI срещу. Машинно обучение
Без да имате софтуер, компютър или машина или устройство, не е нищо просто празна кутия. Има много софтуер за изкуствен интелект и машинно обучение. AI софтуерът е компютърно базирана програма, подобна на човешката интелигентност. За изкуствен интелект тук се споменават някои: Дарвин, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360 и много други.
От друга страна, за машинно обучение тук са подчертани някои софтуери за машинно обучение: Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Net, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib и т.н.
13. Програмни езици
В наши дни изкуственият интелект и машинното обучение са най-обещаващите области. Изкуственият интелект е симулация или имитира човешки интелект. В машината обучението е една от модерните модни думи на технологиите. Машинното обучение позволява на машината или измамата да се учи автоматично. За да разработим модел за машинно обучение или робот, трябва да знаем език за програмиране.
Налични са много езици за програмиране. За да разработите проект за машинно обучение, можете да научите езика за програмиране Python, C / C ++, R или Java. От друга страна, за да разработите проект за изкуствен интелект, можете да научите python, език за програмиране LISP, Java, Prolog или C++.
14. Предпочитано умение
Изкуственият интелект е термин на борда, който е обхванат в няколко области. Ако се интересувате от изграждането на кариерата си като инженер по изкуствен интелект, тогава трябва да знаете концепцията за машинно обучение, езици за програмиране, наука за данни, извличане на данни, роботика, математика, статистика и т.н.
Напротив, за да изградите кариерата си като разработчик на машинно обучение, трябва да знаете техники за машинно обучение, езици за програмиране: Java, C / C ++, R, математика, вероятност и статистика, проекти и рамки с отворен код, инструменти с отворен код и т.н.
15. Природа: AI срещу. Машинно обучение
Изкуственият интелект е инженеринг за разработване на компютърно базирани програми или машини, които имитират човешкия интелект. Това означава, че AI разработва машина, която може да мисли, действа, възприема като човешки мозък. Тази техника представлява капсулиране на статистически и математически модели за класификация, регресия, оптимизация и др. Това поле може да се използва в различни приложения като разпознаване на реч, роботика, извличане на текст, евристика, компютърно зрение, медицинска диагностика и т.н.
ML учи машината да се учи на базата на данни, използвайки алгоритми за машинно обучение като контролирани или ненаблюдавани техники. При контролирано машинно обучение алгоритъмът за обучение разработва учебен модел, използвайки набор от данни за обучение, който има етикети за вход и изход. При машинно обучение без надзор са достъпни само входните данни; няма съответни изходни променливи.
Край на мислите
Полето AI представлява интеграция на много други области като компютърни науки, статистика, математика и др. А полето ML е най-модерната технология на изкуствения интелект. Основната разлика между изкуствения интелект срещу. машинното обучение е, че ИИ е теоретично обосновано поле, което действа въз основа на концепцията за човешкия мозък. От друга страна, машинното обучение се основава на данни и алгоритми за машинно обучение. Несъмнено тези двамата развиват невъобразими неща чрез магическото си докосване.
Можете също така да проверите нашите предишни статии, които са за науката за данните срещу. ml и извличане на данни срещу. мл. Ако имате някакви мнения или запитвания, моля, пуснете коментар. Можете също да споделите тази статия чрез социалните медии. Останете на линия.
