Штучний інтелект і машинне навчання є частиною інформатики, яка корелює одна з одною. Ці дві технології є найбільш трендовими технологіями, які використовуються для створення інтелектуальних систем.
Незважаючи на те, що це дві споріднені технології, і іноді люди використовують їх як синоніми одна одної, у різних випадках вони є двома різними термінами.
На широкому рівні ми можемо розрізнити штучний інтелект і машинне навчання як:
центральне зображення в css
ШІ — це ширша концепція створення інтелектуальних машин, які можуть імітувати здатність мислення та поведінку людини, тоді як машинне навчання — це програма або підмножина ШІ, яка дозволяє машинам навчатися на основі даних без явного програмування.
Нижче наведено деякі основні відмінності між ШІ та машинним навчанням, а також огляд штучного інтелекту та машинного навчання.
Штучний інтелект
Штучний інтелект — це галузь інформатики, яка створює комп’ютерні системи, які можуть імітувати людський інтелект. Він складається з двох слів ' Штучні 'і' інтелект », що означає «створена людиною сила мислення». Тому ми можемо визначити це як,
Штучний інтелект — це технологія, за допомогою якої ми можемо створювати інтелектуальні системи, які можуть імітувати людський інтелект.
Система штучного інтелекту не потребує попереднього програмування, замість цього вони використовують такі алгоритми, які можуть працювати з їхнім власним інтелектом. Він включає в себе алгоритми машинного навчання, такі як алгоритм навчання з підкріпленням і нейронні мережі глибокого навчання. AI використовується в багатьох місцях, таких як Siri, AlphaGo від Google, AI у грі в шахи тощо.
перетворення рядка на дату
Залежно від можливостей ШІ можна класифікувати на три типи:
Зараз ми працюємо зі слабким ШІ та загальним ШІ. Майбутнє штучного інтелекту – це сильний штучний інтелект, про який кажуть, що він буде розумнішим за людей.
Машинне навчання
Машинне навчання — це отримання знань із даних. Це можна визначити як,
Машинне навчання — це підсфера штучного інтелекту, яка дозволяє машинам навчатися на основі минулих даних або досвіду без явного програмування.
Машинне навчання дозволяє комп’ютерній системі робити прогнози або приймати деякі рішення, використовуючи історичні дані без явного програмування. Машинне навчання використовує величезну кількість структурованих і напівструктурованих даних, щоб модель машинного навчання могла генерувати точні результати або давати прогнози на основі цих даних.
рядок json java
Машинне навчання працює за власним алгоритмом, використовуючи історичні дані. Це працює лише для певних доменів, наприклад, якщо ми створюємо модель машинного навчання для виявлення зображень собак, це дасть результат лише для зображень собак, але якщо ми надамо нові дані, як-от зображення кота, вони перестануть відповідати. Машинне навчання використовується в різних місцях, наприклад для онлайн-системи рекомендацій, для алгоритмів пошуку Google, спам-фільтра електронної пошти, пропозицій автоматичного позначення друзів у Facebook тощо.
Його можна розділити на три види:
Ключові відмінності між штучним інтелектом (AI) і машинним навчанням (ML):
| Штучний інтелект | Машинне навчання |
|---|---|
| Штучний інтелект – це технологія, яка дозволяє машині моделювати поведінку людини. | Машинне навчання — це підмножина ШІ, яка дозволяє машині автоматично навчатися на основі минулих даних без явного програмування. |
| Мета штучного інтелекту — створити розумну комп’ютерну систему, подібну до людини, для вирішення складних завдань. | Мета ML — дозволити машинам навчатися на основі даних, щоб вони могли видавати точні результати. |
| У сфері штучного інтелекту ми створюємо інтелектуальні системи для виконання будь-яких завдань, як людина. | У ML ми навчаємо машини за допомогою даних виконувати певне завдання та давати точний результат. |
| Машинне навчання та глибоке навчання є двома основними підмножинами ШІ. | Глибоке навчання є основним підмножиною машинного навчання. |
| ШІ має дуже широкий спектр застосування. | Машинне навчання має обмежену сферу застосування. |
| AI працює над створенням інтелектуальної системи, яка може виконувати різні складні завдання. | Машинне навчання працює над створенням машин, які можуть виконувати лише ті конкретні завдання, для яких їх навчили. |
| Система штучного інтелекту піклується про максимізацію шансів на успіх. | Машинне навчання в основному стурбоване точністю та шаблонами. |
| Основні сфери застосування ШІ: Siri, підтримка клієнтів за допомогою catboats , експертна система, онлайн-ігри, розумний людиноподібний робот тощо. | Основними застосуваннями машинного навчання є Онлайн система рекомендацій , Алгоритми пошуку Google , Пропозиції автоматичного позначення друзів у Facebook і т.д. |
| На основі можливостей ШІ можна розділити на три типи, а саме: Слабкий ШІ , Генерал А.І , і Сильний ШІ . | Машинне навчання також можна розділити на три типи Контрольоване навчання , Навчання без контролю , і Навчання з підкріпленням . |
| Це включає навчання, міркування та самовиправлення. | Це включає в себе навчання та самокоригування при ознайомленні з новими даними. |
| AI повністю працює зі структурованими, напівструктурованими та неструктурованими даними. | Машинне навчання працює зі структурованими та напівструктурованими даними. |