Phenquestions
Danes sta besedi "umetna inteligenca" in "strojno učenje" takšni vrsti modnih besed, ki jih poslušamo vsak dan. Ni treba posebej poudarjati, da niso le naša sedanjost, temveč tudi prihodnost našega tehnološko usmerjenega sveta. Z drugimi besedami, lahko rečemo, da sta ta dva najpomembnejša dejavnika, ki našo znanost postavljata na novo raven in delata zasedenega iz resničnega v navidezno življenje. Skoraj vsa inovativna podjetja z umetno inteligenco in ML uporabljajo algoritme strojnega učenja, da bi bile naše izkušnje boljše in udobnejše. Čeprav jih večina strokovnjakov uporablja izmenično, obstaja majhna razlika med umetno inteligenco (AI) in strojnim učenjem (ML).
Umetna inteligenca vs strojno učenje
Umetna inteligenca je koncept plošče, ki pomaga stroju delovati brez strokovnih navodil. Strojno učenje je razširitev umetne inteligence, ki naredi stroj ali napravo tako inteligentno, da se lahko uči, sprejema odločitve in prepozna vzorce brez izrecno programiranih programov. Spodaj opisujemo 15 značilnih razlik med umetno inteligenco in strojnim učenjem. Torej, začnimo.
1. Opredelitev umetne inteligence in strojnega učenja
Oba izraza „umetna inteligenca“ in „strojno učenje“ sta skoraj tesno povezana. Umetna inteligenca je preučevanje teorije in razvoja računalniškega sistema, ki lahko deluje kot človeški možgani. Z eno besedo lahko rečemo, da je umetna inteligenca preučevanje posnemanja človeških možganov. Umetna inteligenca razširja koncept človeških možganov in ga vključuje v strojno inteligenco za izvajanje ali izpolnjevanje danih nalog.
Nasprotno, strojno učenje je preučevanje algoritmov, ki razvijajo stroj, na primer način, ki se lahko uči brez izrecno programiranih programov. S študijem ML se lahko naprava ali naprava uči, sprejema odločitve, prepozna vzorce in samodejno opravi določeno nalogo. Razvija avtonomen analitični model. Prav tako uporablja podatke, matematične in statistične modele, da naredi stroj samostojen in inteligenten.
2. Primer umetne inteligence in strojnega učenja
V njihovih zgledih obstaja bistvena razlika med umetno inteligenco in strojnim učenjem. Področje AI je kombinacija več drugih področij, kot so računalništvo, inženirstvo, matematika. V tem tehnološko usmerjenem svetu je AI ena najlepših tehnologij. Deluje na tem, kako človeške dejavnosti, kako dela človek, in nazadnje se ti koncepti uporabljajo za projekt AI.
Primer umetne inteligence je industrijski robot. To je ena izmed izpopolnjenih aplikacij umetne inteligence. Ta robot ima učinkovit procesor in ogromno pomnilnika. Posledično lahko deluje v novem ali neznanem okolju. Prav tako lahko zbira podatke z uporabo zvoka, temperature itd.
Po drugi strani pa je primer strojnega učenja pridobivanje čustev iz danega besedila. Je ena izmed nastajajočih aplikacij strojnega učenja. Naše virtualno življenje je zraslo na podlagi preučevanja strojnega učenja. Vidne primere strojnega učenja lahko vidimo v našem vsakdanjem življenju, kot so samovozeči char, chatbot in mnogi drugi.
3. Podobnosti: Umetna inteligenca vs strojno učenje
Umetna inteligenca je preučevanje znanosti in tehnologije. In ML (strojno učenje) je podskupina umetne inteligence. Torej obstaja podobnost med umetno inteligenco in strojnim učenjem. Obe skladbi se uporabljata za razvoj ali oblikovanje dovršene naprave ali računalniškega sistema, ki lahko izvaja nekatere vnaprej določene naloge ali dano nalogo.
Druga podobnost med njima je njihova kletna tema. Obe področji temeljita na statistiki in matematiki. Obe področji umetne inteligence in strojnega učenja uporabljata matematični in statistični model za oblikovanje klasifikacijskega modela ali učnega modela.
4. Funkcionalnosti: AI vs. Strojno učenje
Področje umetne inteligence je povezano s človeško inteligenco, kot so sklepanje, reševanje problemov in učenje. Ni treba posebej poudarjati, da se AI osredotoča na inteligentno vedenje stroja. Sistem umetne inteligence lahko odgovori na splošna vprašanja. AI ponuja tudi enostavne in učinkovite programe, tako da lahko računalniški sistem razmišlja ali deluje kot človeški možgani.
Nasprotno, pri ML se lahko naprava ali naprava nauči ali prepozna vzorce ali razvrsti brez izrecnih navodil. Ta študija uporablja podatke in algoritme strojnega učenja za usposabljanje modela in nato ovrednotenje modela s testnimi podatki. Na primer, sistem lahko treniramo z nadzorovanimi algoritmi strojnega učenja i.e, Support Vector Machine (SVM), nato pa lahko napovemo rezultat. Primarna naloga ML je osredotočanje na natančnost.
5. Zgodovina: AI vs. ML
Področje strojnega učenja je podskupina umetne inteligence. Poleg tega je vroče raziskovalno vprašanje za raziskovalce in trendna tema za industrijo. Leta 1950 se je svet seznanil s pojmom strojnega učenja. Arthur Samuel je napisal prvi program, znan kot Samuel's Checker, ki se igra za strojno učenje.
Nasprotno, začetek umetne inteligence je bil v Londonu. Leta 1923 je Karel Čapek prvič uporabil besedo robot v angleščini. Potem je John McCarthy leta 1956 izumil umetno inteligenco (AI). Bil je tudi izumitelj programskega jezika LISP za umetno inteligenco. Tako se umetna inteligenca in strojno učenje razvijata iz dneva v dan. In dobili smo izid teh dveh področij.
6. Kategorija: AI vs. Strojno učenje
Eno vidnejših razlikovanj umetne inteligence vs. strojno učenje je v njihovi kategorizaciji. Vrhunsko tehnološko strojno učenje lahko kategoriziramo kot nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje in učenje okrepitve. Po drugi strani pa je umetna inteligenca lahko uporabna in neuporabna ali splošna.
7. Cilj: Umetna inteligenca vs. Strojno učenje
Druga pomembna razlika med umetno inteligentno vs. njihov cilj je strojno učenje. Primarni namen umetne inteligence je, da naredi ali razvije računalnik ali računalniški sistem ali robota, ki je tako inteligenten ali deluje kot človeški otrobi, ki mislijo ali delujejo. Dva glavna cilja umetne inteligence sta: (1) razvoj strokovnega sistema in (2) uporaba človeške inteligence na stroju ali napravi.
Po drugi strani strojno učenje deluje na zmogljivost ali natančnost sistema. Strojno učenje uporablja podatke in algoritme za usposabljanje sistema ali za izdelavo modela strojnega učenja. Nato ocenite ta model s testnimi podatki, da izmerite zmogljivost ali natančnost sistema.
8. Komponente: AI vs. ML
Umetna inteligenca je koncept plošče in številna druga področja sekajo na tem področju. Vendar pa je umetna inteligenca kombinacija strojnega učenja, globokega učenja, obdelave naravnega jezika (NLP), računalniškega vida, kognitivnega računalništva in nevronske mreže.
Nasprotno, ML je področje izdelave avtomatskega stroja ali naprave. Začne se s podatki. Tipične komponente komponent strojnega učenja so razumevanje problemov, raziskovanje podatkov, priprava podatkov, izbira modelov in usposabljanje sistema ter na koncu ovrednotenje sistema.
9. Prihodnji obseg
Umetna inteligenca je svojo lepoto že začela kazati tako v resničnem kot tudi v virtualnem življenju. V prihodnjih letih bo prevladovala v znanosti in tehnologiji. Trenutno skoraj vsa podjetja uporabljajo umetno inteligenco in se tudi zavedajo njenih prednosti in slabosti. AI bo v bližnji prihodnosti opravil milijone finančnih transakcij na sekundo. Poleg tega bo umetna inteligenca ustvarila različne priložnosti za zaposlitev diplomantov CSE.
Poleg tega bodo podjetniki imeli koristi od umetne inteligence. S hitro rastjo umetne inteligence in obdelave naravnih jezikov bodo pomočniki umetne inteligence v prihodnjem letu učinkovitejši. Skoraj vsa podjetja bodo uporabljala pomočnike umetne inteligence, kot so Googlovi pomočniki.
Po drugi strani pa so naprave za strojno učenje avtonomne in inteligentne. Prav tako lahko te naprave delujejo glede na okolje. Tako ima strojno učenje izjemen vpliv na prihodnje leto. V prihodnosti se bo strojno učenje izjemno uporabljalo v izobraževanju in raziskavah. Strojno učenje je vroče raziskovalno vprašanje. Prav tako se bo zaradi svojih lastnosti samoučenja pretirano uporabljal v poslovnem in zdravstvenem varstvu.
10. Aplikacije: Umetna inteligenca vs. Strojno učenje
Med njihovimi aplikacijami obstajajo bistvene razlike med umetno inteligenco in strojnim učenjem. Danes lahko uživamo zunaj umetne inteligence v svojem resničnem in virtualnem življenju. Ena pomembnejših aplikacij umetne inteligence je Siri, ki je osebni pomočnik podjetja Apple. Siri je prijazen in glasovno aktiviran pomočnik, ki nam pomaga poiskati informacije in doda dogodke v koledarje, poslana sporočila itd.
Druga pomembna aplikacija umetne inteligence je pametno domače vozlišče, to je Alexa. Alexa je fantastično orodje, ki prinaša revolucijo v naši tehnologiji. Če vas otrok prosi, da poslušate pravljično zgodbo, potem vam Alexa pomaga, da mu pripovedujete pravljično zgodbo. Druga aplikacija umetne inteligence je Tesla.
Poleg teh aplikacij ima umetna inteligenca toliko razburljivih in čudovitih aplikacij, kot so Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest in še veliko več. Po drugi strani pa ima strojno učenje tudi toliko fantastičnih uporab v poslu, zdravstvu, raziskavah, socialnih medijih, izobraževanju itd.
Pri obdelavi besedila lahko pristop strojnega učenja besedilo samodejno razvrsti ali kategorizira. Tudi strojno učenje lahko izvleče čustva iz besedila, kar je znano kot analiza sentimenta. Strojno učenje se uporablja tudi pri razvrščanju dokumentov in razvrščanju novic.
Ena najpogostejših aplikacij strojnega učenja je obdelava slik. Pri obdelavi slik lahko strojno učenje pridobi slike iz slike. Prav tako lahko obdeluje medicinske slike in jih lahko analizira za nadaljnjo uporabo. Strojno učenje se uporablja tudi pri prepoznavanju obrazov, identifikaciji avtorja, identifikaciji spola, prepoznavanju znakov itd.
Strojno učenje ima tako veliko vplivov na naše vsakdanje življenje. Ni treba posebej poudarjati, da je ta digitalna doba najlepša stvaritev strojnega učenja. Strojno učenje se uporablja v zdravstvenem sistemu, napovedovanju vremena, napovedovanju prodaje, napovedovanju prodaje, prepoznavanju govora, prepoznavanju slik, medicinski diagnozi, klasifikaciji in regresiji.
11. Nabori podatkov
Za strojno učenje in umetno inteligenco so podatki moč. Potrebujemo podatke za fazo treninga in fazo testiranja. Na voljo je veliko naborov podatkov za umetno inteligenco in strojno učenje. Tu so omenjeni nekateri: LERA (spodnji ekstremni žarki), MrNet, CheXpert (prsni koš), MURA itd. Ti nabori podatkov so za umetno inteligenco (AI). To so medicinski podatki.
Po drugi strani ima ML toliko naborov podatkov o strojnem učenju. Nekateri so omenjeni tukaj: ImageNet: uporablja se naloga računalniškega vida, nabor podatkov o raku dojk v Wisconsinu (diagnostični): uporablja se za zdravstveni sistem, nabor podatkov za analizo sentimenta v Twitterju: uporablja se za obdelavo naravnega jezika, nabor podatkov MNIST: uporablja se za prepoznavanje znakov, nabor obraznih slik , in tako naprej.
12. Programska oprema: AI vs. Strojno učenje
Brez programske opreme, računalnika ali stroja ali naprave ni nič drugega kot prazno polje. Na voljo je veliko programske opreme za umetno inteligenco in strojno učenje. Programska oprema AI je računalniški program, ki je podoben človeški inteligenci. Za umetno inteligenco so tukaj omenjeni nekateri: Darwin, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360 in še veliko več.
Po drugi strani pa je tukaj za strojno učenje izpostavljena neka programska oprema za strojno učenje: Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Net, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib itd.
13. Programski jeziki
Dandanes sta najbolj obetavni umetna inteligenca in strojno učenje. Umetna inteligenca je simulacija ali posnema človeško inteligenco. Na stroju je učenje eno izmed trendovskih tehnoloških besed. Strojno učenje omogoča, da se stroj ali prevarant samodejno uči. Za razvoj modela strojnega učenja ali robota moramo poznati programski jezik.
Na voljo je veliko programskih jezikov. Če želite razviti projekt strojnega učenja, se lahko naučite programskega jezika Python, C / C ++, R ali Java. Po drugi strani pa se lahko za razvoj projekta umetne inteligence naučite pythona, programskega jezika LISP, Java, Prolog ali C++.
14. Prednostna spretnost
Umetna inteligenca je skupni izraz, ki je zajet na več področjih. Če vas zanima gradnja vaše kariere inženirja umetne inteligence, morate poznati koncept strojnega učenja, programskih jezikov, znanosti o podatkih, podatkovnega rudarjenja, robotike, matematike, statistike itd.
Nasprotno, če želite graditi svojo kariero kot razvijalec strojnega učenja, morate poznati tehnike strojnega učenja, programske jezike: Java, C / C ++, R, matematiko, verjetnost in statistiko, odprtokodne projekte in okvire, odprtokodna orodja itd.
15. Narava: AI vs. Strojno učenje
Umetna inteligenca je inženiring razvoja računalniško podprtih programov ali strojev, ki posnemajo človeško inteligenco. To pomeni, da umetna inteligenca razvije stroj, ki lahko razmišlja, deluje in zaznava kot človeški možgan. Ta tehnika je vključitev statističnih in matematičnih modelov za razvrščanje, regresijo, optimizacijo itd. To področje se lahko uporablja v različnih aplikacijah, kot so prepoznavanje govora, robotika, rudarjenje besedil, hevristika, računalniški vid, medicinska diagnoza itd.
ML uči stroj, da se uči na podlagi podatkov z uporabo algoritmov strojnega učenja, kot so nadzorovane ali nenadzorovane tehnike. Pri nadzorovanem strojnem učenju učni algoritem razvije učni model z uporabo nabora podatkov za usposabljanje, ki ima oznake vhoda in izhoda. Pri nenadzorovanem strojnem učenju so na voljo samo vhodni podatki; ni ustreznih izhodnih spremenljivk.
Konec misli
Področje AI je integracija številnih drugih področij, kot so računalništvo, statistika, matematika itd. In področje ML je vrhunska tehnologija umetne inteligence. Bistvena razlika med umetno inteligenco in. strojno učenje je, da je umetna inteligenca teoretično področje, ki deluje na podlagi koncepta človeških možganov. Po drugi strani strojno učenje temelji na algoritmih podatkov in strojnega učenja. Nedvomno ta dva s svojim čarobnim dotikom razvijata nepredstavljive stvari.
Ogledate si lahko tudi naše prejšnje članke, ki govorijo o znanosti o podatkih. ml in podatkovno rudarjenje vs. ml. Če imate kakršno koli mnenje ali povpraševanje, pustite komentar. Ta članek lahko delite tudi prek družabnih omrežij. Ostani na vezi.
