Phenquestions
Сегодня слова «искусственный интеллект» и «машинное обучение» - это такие модные словечки, которые мы слышим каждый день. Излишне говорить, что они не только наше настоящее, но и будущее нашего технологичного мира. Другими словами, мы можем сказать, что эти два фактора являются наиболее важными факторами, которые выводят нашу науку на новый уровень и заставляют нас переходить от реальной жизни к виртуальной. Почти все инновационные компании в области ИИ и машинного обучения используют алгоритмы машинного обучения, чтобы сделать нашу работу лучше и удобнее. Хотя большинство экспертов используют их как синонимы, существует небольшое различие между искусственным интеллектом (AI) и машинным обучением (ML).
Искусственный интеллект против машинного обучения
Искусственный интеллект - это концепция платы, которая помогает машине работать без экспертного руководства. Машинное обучение - это расширение ИИ, которое делает машину или устройство настолько умными, что они могут учиться, принимать решения и определять закономерности без явного программирования. Ниже мы очерчиваем 15 отличий между искусственным интеллектом и машинным обучением. Итак, начнем.
1. Определение искусственного интеллекта и машинного обучения
Оба термина «искусственный интеллект» и «машинное обучение» почти тесно связаны. Искусственный интеллект - это изучение теории и разработка компьютерной системы, которая может действовать как человеческий мозг. Одним словом, можно сказать, что ИИ - это исследование имитации человеческого мозга. Искусственный интеллект расширяет концепцию человеческого мозга и включает эту концепцию в машинный интеллект для выполнения поставленных задач.
Напротив, машинное обучение - это изучение алгоритмов, которые развивают машину, например, способ обучения без явного программирования. Изучая ML, машина или устройство могут учиться, принимать решения, определять закономерности и автоматически выполнять заданную задачу. Разрабатывает автономную аналитическую модель. Кроме того, он использует данные, математические и статистические модели, чтобы сделать машину автономной и интеллектуальной.
2. Пример искусственного интеллекта и машинного обучения
В их примерах есть существенная разница между искусственным интеллектом и машинным обучением. Область искусственного интеллекта представляет собой комбинацию нескольких других областей, таких как компьютерные науки, инженерия, математика. В этом технологическом мире ИИ - одна из самых великолепных технологий. Он работает над тем, как человеческая деятельность, как работает человек, и, наконец, эти концепции применяются к проекту ИИ.
Пример искусственного интеллекта - промышленный робот. Это одно из сложных приложений искусственного интеллекта. Этот робот имеет производительный процессор и колоссальный объем памяти. Как следствие, он может действовать в новой или неизвестной среде. Кроме того, он может собирать данные, используя звук, температуру и т. Д.
С другой стороны, примером машинного обучения является извлечение эмоции из заданного текста. Это одно из новых приложений машинного обучения. Наша виртуальная жизнь выросла на основе изучения машинного обучения. Мы можем видеть яркие примеры машинного обучения в нашей повседневной жизни, такие как автопилот, чат-бот и многое другое.
3. Сходства: искусственный интеллект против машинного обучения
Искусственный интеллект - это наука и технологии. А ML (машинное обучение) - это подмножество ИИ. Итак, есть сходство между искусственным интеллектом и машинным обучением. Оба трека используются для разработки или проектирования сложного устройства или компьютерной системы, которые могут выполнять некоторые предопределенные задачи или данную задачу.
Еще одно сходство между ними - их подвальный предмет. Оба поля основаны на статистике и математике. Обе области искусственного интеллекта и машинного обучения используют математическую и статистическую модель для построения своей модели классификации или модели обучения.
4. Функциональные возможности: AI vs. Машинное обучение
Сфера ИИ связана с человеческим интеллектом, таким как рассуждение, решение проблем и обучение. Излишне говорить, что ИИ фокусируется на интеллектуальном поведении машин. Система ИИ может отвечать на общие вопросы. Кроме того, ИИ предоставляет простые в использовании и эффективные программы, благодаря которым компьютерная система может думать или действовать как человеческий мозг.
Напротив, с ML машина или устройство могут изучать или идентифицировать шаблоны или классифицировать без явных инструкций. В этом исследовании используются данные и алгоритмы машинного обучения для обучения модели, а затем оценки модели с помощью тестовых данных. Например, мы можем обучить систему, используя алгоритмы машинного обучения с учителем i.e, машина опорных векторов (SVM), и тогда мы можем предсказать результат. Основная функция ML - сосредоточиться на точности.
5. История: AI vs. ML
Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта. Более того, это актуальный вопрос исследований для исследователей и модная тема для промышленных предприятий. В 1950 году мир стал знаком с термином машинное обучение. Артур Сэмюэл написал первую программу для машинного обучения, известную как Samuel's Checker.
Напротив, начало ИИ было в Лондоне. В 1923 году Карел Чапек впервые использовал слово «робот» на английском языке. Затем Джон Маккарти изобрел искусственный интеллект (ИИ) в 1956 году. Он также был изобретателем языка программирования LISP для искусственного интеллекта. Так изо дня в день развиваются искусственный интеллект и машинное обучение. И мы получаем результат этих двух полей.
6. Категория: AI vs. Машинное обучение
Одно из важных отличий искусственного интеллекта от. машинное обучение в их категоризации. Передовые технологии машинного обучения можно разделить на контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. С другой стороны, искусственный интеллект может быть как прикладным, так и неприкосновенным или общим.
7. Цель: искусственный интеллект против. Машинное обучение
Еще одно существенное различие между искусственным интеллектом и. машинное обучение лежит в их цели. Основная цель искусственного интеллекта состоит в том, чтобы создать или разработать компьютер или компьютерную систему или робота, обладающего таким интеллектом или действующим как человеческое мышление или действие. Двумя основными целями ИИ являются: (1) разработка экспертной системы и (2) применение человеческого интеллекта к машине или устройству.
С другой стороны, машинное обучение влияет на производительность или точность системы. Машинное обучение использует данные и алгоритмы для обучения системы или построения модели машинного обучения. Затем оцените эту модель с помощью тестовых данных, чтобы измерить производительность или точность системы.
8. Компоненты: AI vs. ML
Искусственный интеллект - это концепция доски, и многие другие области пересекаются с этой областью доски. Однако искусственный интеллект представляет собой комбинацию машинного обучения, глубокого обучения, обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения, когнитивных вычислений и нейронных сетей.
Напротив, ML - это область создания автомата или устройства. Все начинается с данных. Типичными компонентами компонентов машинного обучения являются понимание проблемы, исследование данных, подготовка данных, выбор модели, обучение системы и, наконец, оценка системы.
9. Будущее
Искусственный интеллект уже начал проявлять свою красоту как в реальной, так и в виртуальной жизни. В ближайшие годы он будет доминировать в науке и технологиях. В настоящее время практически все компании используют искусственный интеллект, а также знают о его плюсах и минусах. В ближайшем будущем ИИ будет совершать миллионы финансовых транзакций в секунду. Кроме того, ИИ создаст множество возможностей для трудоустройства выпускников CSE.
Кроме того, предприниматели получат выгоду от искусственного интеллекта. С быстрым ростом искусственного интеллекта и обработки естественного языка помощники ИИ будут более эффективны в следующем году. И почти во всех компаниях будут использоваться помощники AI, такие как помощники Google.
С другой стороны, устройства машинного обучения автономны и интеллектуальны. Кроме того, эти устройства могут действовать в соответствии с окружающей средой. Итак, машинное обучение окажет заметное влияние на предстоящий год. В будущем машинное обучение будет широко применяться в образовании и исследованиях. Машинное обучение - актуальная проблема для исследований. Кроме того, он будет чрезмерно применяться в бизнесе, здравоохранении из-за его способности к самообучению.
10. Приложения: Искусственный интеллект против. Машинное обучение
Между искусственным интеллектом и машинным обучением в их приложениях есть существенные различия. Сегодня мы можем наслаждаться искусственным интеллектом как в реальной, так и в виртуальной жизни. Одним из наиболее заметных приложений искусственного интеллекта является Siri, персональный помощник Apple. Siri - дружелюбный голосовой помощник, который помогает нам находить информацию и добавлять события в календари, отправлять сообщения и т. Д.
Еще одно важное применение искусственного интеллекта - это центр умного дома, то есть Alexa. Alexa - фантастический инструмент, который совершает революцию в наших технологиях. Если ваш ребенок просит вас послушать сказку, то Алекса поможет вам рассказать ему сказку. Еще одно применение ИИ - Tesla.
Помимо этих приложений, у искусственного интеллекта есть множество интересных и великолепных приложений, таких как Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest и многие другие. С другой стороны, машинное обучение также имеет множество фантастических применений в бизнесе, здравоохранении, исследованиях, социальных сетях, образовании и т. Д.
Обработка текста, подход машинного обучения может автоматически классифицировать или категоризировать текст. Кроме того, машинное обучение может извлекать эмоции из текста, что называется анализом настроений. Машинное обучение также используется при классификации документов и классификации новостей.
Одно из самых распространенных приложений машинного обучения - обработка изображений. При обработке изображений машинное обучение может извлекать элементы из изображения. Также он может обрабатывать медицинские изображения и анализировать их для дальнейшего использования. Машинное обучение также используется для распознавания лиц, идентификации автора, гендерной идентификации, распознавания символов и т. Д.
Машинное обучение оказывает огромное влияние на нашу повседневную жизнь. Излишне говорить, что этот цифровой век - самое прекрасное творение машинного обучения. Машинное обучение используется в системе здравоохранения, прогнозировании погоды, прогнозировании продаж, прогнозировании продаж, распознавании речи, распознавании изображений, медицинской диагностике, классификации и регрессии.
11. Наборы данных
Для машинного обучения и искусственного интеллекта данные - сила. Нам нужны данные для фазы обучения и фазы тестирования. Доступно множество наборов данных для искусственного интеллекта и машинного обучения. Некоторые из них упомянуты здесь: LERA (рентгеновские снимки нижних конечностей), MrNet, CheXpert (рентгеновские снимки грудной клетки), MURA и т. Д. Эти наборы данных предназначены для искусственного интеллекта (ИИ). Это медицинские наборы данных.
С другой стороны, в ML очень много наборов данных для машинного обучения. Некоторые из них упомянуты здесь: ImageNet: используется задача компьютерного зрения, Набор данных рака молочной железы Висконсин (Диагностика): используется для системы здравоохранения, Набор данных анализа настроений Twitter: используется для обработки естественного языка, Набор данных MNIST: используется для распознавания символов, Набор данных изображений лица , и так далее.
12. Программное обеспечение: AI vs. Машинное обучение
Без программного обеспечения компьютер, машина или устройство - не что иное, как пустой ящик. Доступно множество программного обеспечения для искусственного интеллекта и машинного обучения. Программное обеспечение AI - это компьютерная программа, похожая на человеческий интеллект. Что касается искусственного интеллекта, здесь упоминаются некоторые из них: Darwin, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360 и многие другие.
С другой стороны, для машинного обучения здесь выделено некоторое программное обеспечение для машинного обучения: Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Net, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib и т. Д.
13. Языки программирования
В настоящее время наиболее перспективными направлениями являются искусственный интеллект и машинное обучение. Искусственный интеллект - это имитация человеческого интеллекта. Машинное обучение - одно из модных словечек в технологиях. Машинное обучение позволяет машине или обману учиться автоматически. Чтобы разработать модель машинного обучения или робота, нам необходимо знать язык программирования.
Доступно множество языков программирования. Чтобы разработать проект машинного обучения, вы можете изучить язык программирования Python, C / C ++, R или Java. С другой стороны, для разработки проекта искусственного интеллекта вы можете изучить Python, язык программирования LISP, Java, Prolog или C++.
14. Предпочтительный навык
Искусственный интеллект - это термин в совете директоров, охватывающий несколько областей. Если вы заинтересованы в построении своей карьеры в качестве инженера ИИ, вы должны знать концепцию машинного обучения, языков программирования, науки о данных, интеллектуального анализа данных, робототехники, математики, статистики и т. Д.
Напротив, чтобы построить свою карьеру в качестве разработчика машинного обучения, вы должны знать методы машинного обучения, языки программирования: Java, C / C ++, R, математику, вероятность и статистику, проекты и фреймворки с открытым исходным кодом, инструменты с открытым исходным кодом и т. Д.
15. Природа: AI vs. Машинное обучение
Искусственный интеллект - это разработка компьютерных программ или машин, имитирующих человеческий интеллект. Это означает, что ИИ создает машину, которая может думать, действовать и воспринимать как человеческий мозг. Этот метод представляет собой инкапсуляцию статистических и математических моделей для классификации, регрессии, оптимизации и т. Д. Это поле можно использовать в различных приложениях, таких как распознавание речи, робототехника, интеллектуальный анализ текста, эвристика, компьютерное зрение, медицинская диагностика и т. Д.
ML учит машину обучаться на основе данных с помощью алгоритмов машинного обучения, таких как контролируемые или неконтролируемые методы. В контролируемом машинном обучении алгоритм обучения разрабатывает модель обучения с использованием набора обучающих данных, который имеет как входные, так и выходные метки. В неконтролируемом машинном обучении доступны только входные данные; нет соответствующих выходных переменных.
Конечные мысли
Область искусственного интеллекта - это интеграция многих других областей, таких как информатика, статистика, математика и т. Д. А ML - передовая технология искусственного интеллекта. Основное различие между искусственным интеллектом и. машинное обучение заключается в том, что ИИ - это теоретическая область, которая действует на основе концепции человеческого мозга. С другой стороны, машинное обучение основано на данных и алгоритмах машинного обучения. Несомненно, эти двое развивают невообразимые вещи благодаря своему волшебному прикосновению.
Вы также можете ознакомиться с нашими предыдущими статьями, посвященными науке о данных и. ml и интеллектуальный анализ данных vs. мл. Если у вас есть какие-либо мнения или вопросы, оставьте комментарий. Вы также можете поделиться этой статьей в социальных сетях. Следите за обновлениями.
