Perbezaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan

Perbezaan utama - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan
 

Kecerdasan Buatan adalah konsep yang luas. Kereta yang didorong sendiri, rumah pintar adalah beberapa contoh kecerdasan buatan. Sesetengah negara mempunyai robot pintar dalam bidang seperti perubatan, pembuatan, ketenteraan, pertanian, dan rumah tangga. Pembelajaran Mesin adalah jenis kecerdasan buatan. The Perbezaan utama antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan ialah Pembelajaran Mesin adalah jenis kecerdasan buatan yang memberikan keupayaan untuk komputer untuk belajar tanpa diprogramkan secara eksplisit dan kecerdasan buatan adalah teori dan perkembangan sistem komputer yang dapat melaksanakan tugas dengan bijak sama dengan manusia. Pembelajaran mesin menggunakan algoritma untuk menghuraikan data, belajar daripadanya dan membuat keputusan dengan sewajarnya. Ini adalah perkembangan algoritma pembelajaran diri, dan kecerdasan buatan adalah sains membangunkan sistem atau perisian yang pintar sebagai manusia.

Kandungan

1. Gambaran Keseluruhan dan Perbezaan Utama
2. Apa itu Pembelajaran Mesin
3. Apakah kecerdasan buatan
4. Persamaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan
5. Perbandingan sampingan - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan dalam Bentuk Tabular
6. Ringkasan

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Algoritma adalah urutan langkah yang memberitahu komputer untuk menyelesaikan masalah. Pembelajaran Mesin adalah jenis kecerdasan buatan. Ia memberikan komputer keupayaan untuk belajar tanpa diprogramkan secara eksplisit. Mereka adalah pelbagai algoritma yang tersedia untuk menyelesaikan masalah pembelajaran mesin. Bergantung pada jenis masalah, seseorang boleh memilih algoritma pembelajaran mesin yang sesuai. Ia memberi tumpuan kepada membangunkan program komputer yang dapat memberikan hasil apabila terdedah kepada data baru.

Terdapat pelbagai jenis pembelajaran mesin. Mereka diawasi pembelajaran, pembelajaran tanpa pengawasan dan pembelajaran tetulang. Pembelajaran yang diselia menggunakan dataset yang diketahui untuk membuat ramalan. Satu set data input (x) dan set nilai atau output tindak balas yang sepadan (y) diberikan kepada algoritma pembelajaran yang diselia. Dataset itu dikenali sebagai dataset latihan. Menggunakan dataset itu, algoritma membina model (y = f (x)), jadi ia dapat memberikan nilai output untuk menyelesaikan dataset baru.

Klasifikasi dan regresi diselia algoritma pembelajaran mesin. Klasifikasi digunakan untuk mengklasifikasikan rekod. Satu contoh mudah ialah "sama ada suhu sejuk". Jawapannya boleh sama ada "ya" atau "tidak". Terdapat bilangan pilihan tertentu untuk diklasifikasikan. Sekiranya terdapat dua pilihan, ia adalah klasifikasi dua kelas. Sekiranya terdapat lebih daripada dua pilihan, ia adalah klasifikasi pelbagai kelas. Regresi digunakan untuk mengira output angka. Contohnya, meramalkan suhu esok. Contoh lain akan meramalkan nilai rumah.

Dalam pembelajaran yang tidak diselia, hanya data input diberikan, dan tidak ada output yang sepadan.Sebaliknya, algoritma mencari corak atau struktur untuk mengetahui lebih lanjut mengenai data. Clustering dikategorikan sebagai pembelajaran tanpa pengawasan. Ia memisahkan data ke dalam kumpulan atau kelompok untuk meringankan tafsiran data.

Rajah 01: Pembelajaran Mesin

Pembelajaran pengukuhan diilhamkan oleh psikologi tingkah laku. Ia menyangkut memaksimumkan beberapa tanggapan ganjaran kumulatif. Salah satu contoh pembelajaran tetulang adalah dengan mengarahkan komputer untuk bermain catur. Terdapat banyak langkah dalam mempelajari catur. Oleh itu, tidak mungkin untuk mengarahkan setiap langkah. Tetapi ada kemungkinan untuk memberitahu, sama ada tindakan tertentu dilakukan dengan betul atau salah. Dalam pembelajaran tetulang, komputer akan cuba memaksimumkan ganjaran dan belajar dari pengalaman. Contoh lain ialah pengawal suhu automatik. Sistem harus meningkatkan atau mengurangkan suhu mengikut keperluan. Pembelajaran pengukuhan adalah baik untuk sistem yang harus membuat keputusan tanpa bimbingan manusia.

Apakah kecerdasan buatan?

Kecerdasan buatan adalah membuat komputer, robot yang dikawal oleh komputer, atau perisian yang difikirkan secara bijak sama dengan manusia. Ia digunakan untuk sistem, cara berfikir manusia, bagaimana manusia belajar, memutuskan dan menyelesaikan masalah. Akhirnya, sistem pintar dan pintar dibina. Kecerdasan Buatan adalah teknologi yang bergaya di dunia moden. Ini adalah gabungan pelbagai disiplin seperti sains komputer, biologi, matematik dan kejuruteraan.

Rajah 02: Kecerdasan Buatan

Terdapat banyak aplikasi kecerdasan buatan (AI). Aplikasi permainan moden menggunakan AI. Penyelidikan AI juga termasuk pemprosesan bahasa semula jadi. Ia adalah untuk memberikan keupayaan untuk komputer atau mesin untuk memahami bahasa semula jadi yang dituturkan oleh manusia dan melaksanakan tugas dengan sewajarnya. Permohonan lain ialah robot perindustrian. Terdapat robot yang lebih canggih dengan pemproses yang cekap dan sejumlah besar memori. Mereka boleh menyesuaikan diri dengan persekitaran baru dan mengumpul data menggunakan cahaya, suhu, bunyi dan lain -lain. Mereka digunakan dalam bidang seperti ubat dan pembuatan. Kecerdasan Buatan juga digunakan dalam pengiktirafan watak optik, kenderaan autonomi, simulasi ketenteraan, dan banyak lagi.

Apakah persamaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan?

• Kedua -duanya boleh digunakan untuk membina sistem yang canggih untuk melaksanakan tugas tertentu.
• Kedua -duanya berdasarkan statistik dan matematik.
• Pembelajaran Mesin adalah teknologi canggih baru kecerdasan buatan.

Apakah perbezaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan?

Ringkasan - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan adalah pendahuluan dan disiplin yang luas. Ia terdiri daripada banyak bidang lain seperti kejuruteraan, matematik, sains komputer, dll. Perbezaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan adalah bahawa pembelajaran mesin adalah sejenis kecerdasan buatan yang memberikan keupayaan untuk komputer untuk belajar tanpa diprogramkan secara eksplisit dan kecerdasan buatan adalah teori dan perkembangan sistem komputer yang dapat melaksanakan tugas -tugas yang mirip dengan a manusia. Pembelajaran Mesin adalah teknologi canggih baru kecerdasan buatan.

Muat turun versi PDF Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan

Anda boleh memuat turun versi PDF artikel ini dan menggunakannya untuk tujuan luar talian mengikut nota petikan. Sila muat turun versi pdf di sini perbezaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan artifik

Rujukan:

1.Edurekain. Algoritma Pembelajaran Mesin | Tutorial Pembelajaran Mesin | Latihan Sains Data | Eureka, Eureka!, 21 Mei 2017. Terdapat di sini
2.15 Perbezaan Antara AI (Kecerdasan Buatan) dan Pembelajaran Mesin, Patel Vidhu, 14 Julai 2017. Terdapat di sini 
3.DigitalOcean. "Kandungan."Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin | DigitalOcean, DigitalOcean, 11 Disember. 2017. Terdapat di sini 
4."Algoritma pembelajaran mesin yang diawasi dan tidak diselia."Penguasaan Pembelajaran Mesin, 21 Sept. 2016. Terdapat di sini 
5.TutorialSpoint.com. "Pembelajaran Mesin Mahout." Tujuan itu. Terdapat di sini 

Ihsan gambar:

1.'2729781' oleh GDJ / 2440 imej (domain awam) melalui Pixabay
2.'Buatan.Intelligence'by Alejandro Zorrilal Cruz, (Domain Awam) melalui Commons Wikimedia