Skirtumas Tarp Mašininio Mokymosi Ir Dirbtinio Intelekto

2024 Autorius: Mildred Bawerman | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2023-12-16 08:40

Pagrindinis skirtumas - mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas

Dirbtinis intelektas yra plati sąvoka. Savarankiški automobiliai, protingi namai yra keli dirbtinio intelekto pavyzdžiai. Kai kurios šalys turi intelektualius robotus tokiose srityse kaip medicina, gamyba, kariškiai, žemės ūkis ir namų ūkis. Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis. Pagrindinis skirtumas tarp mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto yra tas, kad mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis, suteikianti kompiuteriui galimybę mokytis aiškiai neįprogramavus, o dirbtinis intelektas - tai kompiuterinių sistemų, gebančių atlikti užduotis protingai, panašiai žmogus. Mašininis mokymasis naudoja algoritmą duomenims analizuoti, mokytis iš jų ir atitinkamai priimti sprendimus. Tai yra savarankiško mokymosi algoritmų kūrimas,ir dirbtinis intelektas yra mokslas, kaip sukurti sistemą ar programinę įrangą, kuri yra protinga kaip žmogus.

TURINYS

1. Apžvalga ir pagrindiniai skirtumai

2. Kas yra mašininis mokymasis

3. Kas yra dirbtinis intelektas

4. Mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto panašumai

5. Gretimasis palyginimas - mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas lentelių pavidalu

6. Santrauka

Kas yra mašininis mokymasis?

Algoritmas yra veiksmų seka, nurodanti kompiuteriui išspręsti problemą. Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis. Tai suteikia kompiuteriams galimybę mokytis be aiškaus programavimo. Tai yra įvairūs algoritmai, skirti spręsti mašininio mokymosi problemas. Atsižvelgiant į problemos tipą, galima pasirinkti tinkamą mašininio mokymosi algoritmą. Daugiausia dėmesio skiriama kompiuterinių programų, kurios gali duoti rezultatą, kai bus paveikti nauji duomenys, kūrimui.

Yra įvairių mašininio mokymosi tipų. Tai yra prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymasis ir mokymasis sustiprinti. „Supervised Learning“naudoja žinomą duomenų rinkinį, kad spėtų. Prižiūrimam mokymosi algoritmui pateikiamas įvesties duomenų rinkinys (X) ir atitinkamų atsako verčių arba išvesties rinkinys (Y). Tas duomenų rinkinys yra žinomas kaip mokymo duomenų rinkinys. Naudojant tą duomenų rinkinį, algoritmas sukuria modelį (Y = f (X)), taigi jis gali suteikti išvesties vertę, kad būtų baigtas naujas duomenų rinkinys.

Klasifikacija ir regresija yra prižiūrimi mašininio mokymosi algoritmai. Klasifikacija naudojama įrašui klasifikuoti. Vienas paprastas pavyzdys yra „ar temperatūra šalta“. Atsakymas gali būti „taip“arba „ne“. Yra tam tikras pasirinkimų skaičius klasifikuoti. Jei yra du pasirinkimai, tai yra dviejų klasių klasifikacija. Jei yra daugiau nei du pasirinkimai, tai yra kelių klasių klasifikacija. Regresija naudojama skaičiuojant išvestį. Pavyzdžiui, numatant rytojaus temperatūrą. Kitas pavyzdys būtų namo vertės numatymas.

Be neprižiūrimo mokymosi pateikiami tik įvesties duomenys ir nėra atitinkamų rezultatų. Vietoj to, algoritmas randa šabloną ar struktūrą, kad sužinotų daugiau apie duomenis. Grupavimas yra priskiriamas prie neprižiūrimo mokymosi. Duomenys atskiriami į grupes ar grupes, kad būtų lengviau interpretuoti duomenis.

01 pav. Mašinų mokymasis

Mokymąsi sustiprina bihevioristinė psichologija. Tai susiję su maksimaliu kai kurių kaupiamojo atlygio sąvokų maksimalizavimu. Vienas iš mokymosi sustiprinimo pavyzdžių yra nurodymas kompiuteriui žaisti šachmatais. Mokantis šachmatų yra tiek daug žingsnių. Todėl neįmanoma nurodyti kiekvieno žingsnio. Bet galima pasakyti, ar tam tikras veiksmas buvo atliktas teisingai, ar neteisingai. Vykdant mokymą „Sustiprinimas“, kompiuteris bandys maksimaliai padidinti atlygį ir pasimokyti iš patirties. Kitas pavyzdys yra automatinis temperatūros valdiklis. Sistema turėtų padidinti arba sumažinti temperatūrą pagal reikalavimą. Mokymasis sustiprinti yra naudingas sistemoms, kurios turėtų priimti sprendimus be daugybės žmonių nurodymų.

Kas yra dirbtinis intelektas?

Dirbtinis intelektas yra priversti kompiuterį, kompiuterio valdomą robotą ar programinę įrangą mąstyti protingai panašų į žmogų. Tai buvo taikoma sistemai, žmogaus mąstymo būdui, kaip žmonės mokosi, sprendžia ir sprendžia problemas. Galiausiai sukurta išmani ir protinga sistema. Dirbtinis intelektas yra madinga šiuolaikinio pasaulio technologija. Tai yra įvairių disciplinų, tokių kaip informatika, biologija, matematika ir inžinerija, derinys.

02 paveikslas: Dirbtinis intelektas

Yra daugybė dirbtinio intelekto (AI) programų. Šiuolaikinėse žaidimų programose naudojamas AI. AI tyrimas taip pat apima natūralios kalbos apdorojimą. Tai suteikia galimybę kompiuteriui ar mašinai suprasti natūralią žmonių kalbą ir atitinkamai atlikti užduotis. Kita programa yra pramoniniai robotai. Yra tobulesnių robotų su efektyviais procesoriais ir didžiuliu atminties kiekiu. Jie gali prisitaikyti prie naujos aplinkos ir rinkti duomenis naudodami šviesą, temperatūrą, garsą ir pan. Jie naudojami tokiose srityse kaip medicina ir gamyba. Dirbtinis intelektas taip pat pritaikytas optiniam simbolių atpažinimui, autonominėms transporto priemonėms, karinėms simuliacijoms ir daugeliui kitų.

Kokie yra mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto panašumai?

• Abu jie gali būti naudojami kuriant sudėtingas sistemas tam tikroms užduotims atlikti.
• Abu jie pagrįsti statistika ir matematika.
• Mašininis mokymasis yra nauja pažangiausia dirbtinio intelekto technologija.

Koks skirtumas tarp mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto?

Skirtingas straipsnis viduryje prieš lentelę

Mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas
Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis, suteikianti galimybę kompiuteriui mokytis be aiškaus programavimo. Jis naudoja algoritmą duomenims analizuoti, mokytis iš jų ir atitinkamai priimti sprendimus.	Dirbtinis intelektas yra kompiuterinių sistemų, gebančių protingai atlikti užduotis, panašias į žmogų, teorija ir plėtra.
Funkcionalumas
Mašininis mokymasis sutelktas į tikslumą ir modelius.	Dirbtinis intelektas orientuotas į protingą elgesį ir maksimalų sėkmės pasikeitimą.
Skirstymas į kategorijas
Mašininį mokymąsi galima skirstyti į mokymosi priežiūrą, neprižiūrimą mokymąsi ir mokymosi sustiprinimą.	Dirbtiniu intelektu pagrįstos programos gali būti priskiriamos taikomosioms arba bendrosioms.

Santrauka - mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas

Dirbtinis intelektas yra pažanga ir plati disciplina. Jį sudaro daugybė kitų sričių, tokių kaip inžinerija, matematika, informatika ir kt. Skirtumas tarp mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto yra tas, kad mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis, suteikianti kompiuteriui galimybę mokytis be aiškaus programavimo ir dirbtinio mokymosi. Intelektas yra kompiuterinių sistemų, gebančių protingai atlikti užduotis, panašias į žmogų, teorija ir plėtra. Mašininis mokymasis yra nauja pažangiausia dirbtinio intelekto technologija.

Atsisiųskite mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto PDF versiją

Galite atsisiųsti šio straipsnio PDF versiją ir naudoti ją neprisijungus, kaip nurodyta citatos pastaboje. Atsisiųskite PDF versiją čia Skirtumas tarp mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto