Strojno učenje v primerjavi z umetno inteligenco - katera je bolj uporabna

Razlike med strojnim učenjem in umetno inteligenco

Strojno učenje v primerjavi z umetno inteligenco sta takoj zelo cenjeni besedni zvezi, ki se včasih uporabljata kot zamenljiva.

So skoraj stalni dejavnik, vendar zaznavanje, da bo po navadi povzročilo zmedo. Tako sem domneval, da bi bilo ceno, če bi pojasnil razliko.

Obe strojno učenje in umetna inteligenca se dogaja zelo pogosto, ko je predmet ogromno znanja, analitike in s tem širših valov tehnoloških sprememb, ki se širijo skozi naš svet.

Skratka, najučinkovitejši odgovor je:

Umetna inteligenca je, da je širša zasnova strojev, ki imajo zmožnost zadrževanja nalog v izredno močni metodi, ki bi jo upoštevali "pametni".

Vsi smo navajeni izraza "Umetna inteligenca". Končno je bil všeč poudarek v filmih, kot so Iztrebljevalec, The Matrix in Ex Machina (moj osebni favorit). Vendar ste pred kratkim zaslišali alternativne izraze, kot sta "Strojno učenje" in "Globoko učenje", ki se običajno uporabljata z AI. Posledično je razlikovanje med AI, strojnim učenjem in globokim učenjem pogosto strašno nejasno.

Začel bom s kratkim pojasnjevanjem, kaj v resnici pomeni Machine Learning vs Artificial Intelligence in kako so popolnoma drugačni. Nato bom delil AI in zato splet stvari je neločljivo zapleten, s številnimi tehnološkimi napredki so vsi povezani neposredno, da bi postavili muzo za pridružene AI in IoT eksplozije.

Primerjava med strojnim učenjem in umetno inteligenco

Spodaj je zgornjih 8 razlik med strojnim učenjem in umetno inteligenco

Ključne razlike med strojnim učenjem in umetno inteligenco

Oba strojnega učenja proti umetni inteligenci sta priljubljeni izbiri na trgu; pogovorimo se o nekaterih glavnih razlikah med strojnim učenjem in umetno inteligenco:

Umetna inteligenca je razdeljena kot "ozka AI", zasnovana za izvajanje določenih nalog znotraj spletnega mesta, in "splošna AI", ki se lahko uči in izvaja naloge kjer koli. Strojno učenje, ker je razvoj najnovejših algoritmov in modelov, ki temeljijo na statistiki v inženirski znanosti, naveden kot "ozka AI".
ML vključuje tako statistiko postopkov, uporabno računalništvo in matematično optimizacijo, medtem ko AI pritegne več znanosti in tehnologij: inženirske znanosti, matematiko, psihologijo, jezikoslovje, filozofijo, nevrobiologijo, naravno filozofijo, inženirstvo itd.
AI je namenjen oblikovanju inteligentnih sistemov (ki bodo zaznavali, se učili, razmišljali, načrtovali, zaznavali, metoda jezikovne komunikacije, delovali), ki vključujejo strojno inteligenco, umetno zavest in inteligentne skupnosti. ML je preprosto strojno nadzorovan inženiring funkcij, učenje značilnosti ali učenje ilustracije znanja, da mehanično odkrijemo predstavitve, ki so potrebne za zaznavanje ali razvrščanje lastnosti iz informacij ali iz stvarnega znanja kot slike, video in znanje o napravah.
Najmočnejši sistemi AI, kot je Watson (…) uporabljajo tehnike, kot je globoko učenje, le en del zelo prefinjenega sklopa tehnik, začenši od uporabljene matematične tehnike Bayesovega izvijanja do abstraktne misli. "Glede na tehnološko nezaupanje do sistemov ML, je poseben velik pomisleki nastanejo pri uporabi ML za smrtonosne sisteme avtonomnih orožij (ZAKONI).
Umetna inteligenca zajema vse, kar računalnikom omogoča, da se obnašajo kot ljudje. Če se s telefonom pogovarjate s Siri in dobite odgovor, ste že blizu. Strojno učenje je podvrsta Umetne inteligence, ki se ukvarja z odvzemom vzorcev iz podatkovnih nizov. To pomeni, da stroj lahko najde pravila za optimalno vedenje, lahko pa se prilagodi tudi spremembam v svetu.
Skratka, ML ima zelo malo, da bi poskusil z Real AI ali General AI z jasno logiko, visoko varnostjo in varnostjo, preglednostjo in odzivnostjo, ki je ključnega pomena za razvoj spletnega AI spleta, ki ga zaupajo ljudje.

Primerjalna tabela strojnega učenja v primerjavi z umetno inteligenco

Spodaj so seznami točk, opišite primerjave med strojnim učenjem in umetno inteligenco

UMETNA INTELIGENCA	STROJNO UČENJE
AI pomeni Umetna inteligenca, kjer koli je inteligenca začrtana, je pridobivanje podatkovne inteligence označeno kot sposobnost nabiranja in uporabe znanja.	ML pomeni Strojno učenje, ki je orisano zaradi pridobivanja podatkov ali nadarjenosti
Cilj je razširiti verjetnost uspeha in ne natančnosti	Njegov cilj je povečati natančnost, kljub temu pa je vseeno za uspeh
Deluje kot črv, ki bo razumno deloval	Mogoče je preprost konceptni stroj, ki jemlje znanje in se uči iz znanja.
Cilj je simulirati naravno inteligenco za reševanje napredne težave	Cilj je povedati iz znanja o zanesljivi nalogi, da bi dosegli čim večjo učinkovitost stroja pri tej nalogi.
AI je višji kognitivni proces.	ML dovoljuje, da se sistemu sporočajo nove stvari iz znanja.
Posledica tega je razvoj sistema, ki posnema človeka, da bi se retorti obnašal v izredno velikih okoliščinah.	Vključuje izdelavo algoritmov samostojnega učenja.
AI lahko izbere najboljši odgovor.	ML lahko za to izbere samo odgovor, ali je to najbolje ali ne.
AI povzroči inteligenco ali znanje.	ML prinaša podatke.

Zaključek - Strojno učenje proti umetni inteligenci

Umetna inteligenca - zlasti v teh dneh ML dejansko vsebuje veliko zalog. S svojimi obljubami, da bodo avtomatizirale vsakdanje naloge, kot je tudi iznajdljiv vpogled, so panoge v vsakem sektorju od bančništva do pozornosti in proizvodnje izkoristile prednosti. Torej je treba posodobiti, da sta strojno učenje in umetna inteligenca še ena stvar … to sta | oni blago, ki se prepisuje - sistematično in donosno.

Strojno učenje so trgovci dejansko prevzeli kot priložnost. Ko je AI tako dolgo naokoli, je verjetno, da se je začelo gledati kot na eno stvar, ki se ponaša z "starim klobukom", še preden je bil njegov potencial sploh dosežen. Na poti do "revolucije AI" je veliko lažnih začetkov, zato izraz Strojno učenje tržnikom dejansko ponuja novo, sijoče in bistveno trdno utemeljeno ponudbo tukaj in zdaj.

Dejstvo, da bomo sčasoma razvili AI, ki je podoben človeku, tehnologi navadno obravnavajo kot nekaj, kar povezuje gotovost. Zagotovo imamo te težnje po tem, da smo bližje kot kdaj koli prej in da se s tem dosežemo z vedno večjo hitrostjo. Veliko zanimivega napredka, ki smo ga videli v zadnjih letih, je posledica temeljnih sprememb, vendar imamo nagnjenost k ustvarjanju AI mentalnega dejanja, ki jih vodi ML.

Na koncu te razlike med delovnim mestom strojnega učenja proti umetni inteligenci želim samo omeniti, da imata obe tehnologiji pred seboj veliko prihodnosti in veliko je izboljšav tako za strojno učenje kot za umetno inteligenco. Vprašanje ni vprašanje, kateri je najboljši med strojnim učenjem in umetno inteligenco? Toda resnično vprašanje je, kdo bo preživel v prihodnji prihodnosti?

Priporočeni članek

To je vodilo za največjo razliko med strojnim učenjem in umetno inteligenco. Tukaj razpravljamo tudi o ključnih razlikah med strojnim učenjem in umetno inteligenco z infografiko in primerjalno tabelo. Za več informacij si lahko ogledate tudi naslednje članke -