Különbségek a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között

A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia egyenesen 2 nagyra becsült szószó, és néha úgy tűnik, hogy felváltva használják őket.

Ezek a szinte állandó tényezők, azonban az a felfogás, hogy ezek általában zavart okoznak. Ezért azt feltételeztem, hogy a különbség tisztázása érdekében ára lesz egy darab írása.

Mind a gépi tanulás, mind a mesterséges intelligencia szörnyen gyakran megtörténik, ha a téma hatalmas ismeretekkel, elemzéssel és tehát a technológiai módosítás szélesebb hullámaival jár, amelyek átjárják a világunkat.

Röviden: a leghatékonyabb válasz:

A mesterséges intelligencia az, hogy a gépek szélesebb körű elképzelései képesek kivételesen olyan feladatok elvégzésére, amelyeket „okosnak” vennénk.

Valamennyien hozzászoktunk a „mesterséges intelligencia” kifejezéshez. Végül nagyon kedvelt figyelmet fordítottak olyan filmekben, mint a The Exterminator, a Matrix és az Ex Machina (az én személyes kedvencem). Nemrég azonban hallottál olyan alternatív kifejezésekről, mint a „gépi tanulás” és a „mély tanulás”, amelyeket általában felváltva használnak az AI-vel. Ennek eredményeként az AI, a gépi tanulás és a mélyreható tanulás közötti különbségtétel gyakran szörnyen tisztázatlan.

Először gyorsan tisztázom, hogy mit jelent a Gépi tanulás és a mesterséges intelligencia valójában, és hogy teljesen különböznek egymástól. Majd megosztom az AI-t, és ezért a dolgok hálózata elválaszthatatlanul összezavarodott, és sok technológiai fejlődés közvetlenül kapcsolódik a múzeumhoz az AI és az IoT társult robbanáshoz.

Összehasonlítás a fejhallgató és a mesterséges intelligencia között

Az alábbiakban a 8 legfontosabb különbség van a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között

Főbb különbségek a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között

Mind a gépi tanulás, mind a mesterséges intelligencia népszerű választás a piacon; tárgyaljuk meg a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia közötti fő különbségeket:

  • A mesterséges intelligencia fel van osztva: „keskeny AI”, amelyet egy webhelyen belüli konkrét feladatok elvégzésére terveztek, és „általános AI”, amely bárhol megtanulhat és végrehajthat feladatokat. Gépi tanulás, mivel a mérnöki tudományban a legújabb statisztikai alapú algoritmusok és modellek kifejlesztését „szűk AI-nek” nevezik.
  • Mint ilyen, az ML magában foglalja az eljárási statisztikákat, az alkalmazott számítást és a matematikai optimalizálást, míg az Ai számos tudományt és technológiát vonz: műszaki tudomány, matematika, pszichológia, nyelvészet, filozófia, neurobiológia, természetes filozófia, mérnöki munka stb.
  • Az AI az intelligens rendszerek létrehozását célozza (amelyek felfogják, megtanulják, megfontolják, megtervezik, érzékelik, nyelvi kommunikációt végeznek, cselekszenek), beleértve a gépi intelligenciát, a mesterséges tudatot és az intelligens közösségeket. Az ML egyszerűen gépi vezérlésű objektummérnöki, játéktanulási vagy tudás-szemléltető tanulás, amellyel mechanikusan fedezhető fel a jellemző észleléséhez vagy osztályozásához szükséges reprezentációk az információk alapján, vagy a valós tudás képei, videói és eszközismeretei.
  • A legerőteljesebb AI rendszerek, mint például Watson (…) olyan technikákat alkalmaznak, mint a mélyreható tanulás, mint egyetlen rész nagyon kifinomult technikák együttese, kezdve a bayes-i illúzió alkalmazott matematikai technikájától az absztrakt gondolkodásig. ”Tekintettel az ML rendszerekkel szembeni technológiai bizalmatlanságra, az a megfontolásokat az ML halálos autonóm fegyverrendszerekre (LAWS) történő alkalmazása okozza.
  • A mesterséges intelligencia mindent magában foglal, amely lehetővé teszi a számítógépeknek, hogy az emberekhez hasonlóan viselkedjenek. Ha telefonon beszélsz Siri-vel és kap választ, máris közel vagytok. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia részhalmaza, amely foglalkozik a minták kinyerésével az adatkészletekből. Ez azt jelenti, hogy a gép képes megtalálni az optimális viselkedés szabályait, de képes alkalmazkodni a világ változásaihoz is.
  • Összegezve: az ML-nek nagyon kevés próbálkozása van a Real AI-vel vagy az általános AI-vel, egyértelmű logikával, magas biztonsággal és biztonsággal, átláthatósággal és felelõsségteljességgel, amely elengedhetetlen a nép bizalmához tartozó társult AI-hálózat kialakításához.

Gépi tanulás vs. mesterséges intelligencia összehasonlító táblázat

Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, írjuk le a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia összehasonlítását

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA GÉPI TANULÁS
Az AI a mesterséges intelligenciát jelenti, ahol az intelligencia fel van tüntetve, az intelligencia megszerzését a tudás felhalmozására és alkalmazására való képességként mutatják be.Az ML a Machine Learning kifejezést jelenti, amelyet az adatok vagy a tehetség megszerzése miatt vázoltak fel

A cél a siker valószínűségének kiterjesztése, nem pedig a pontosságA cél a pontosság kibővítése, azonban nem érdekli a siker

Úgy működik, mint egy féreg, amely ésszerűen működikLehet, hogy ez egy egyszerű koncepciógép, amely ismereteket vesz fel, és tudásból tanul.

A cél a természetes intelligencia szimulálása egy fejlett probléma megoldása érdekébenA cél az, hogy a biztos feladat ismerete alapján elmondják, hogy maximalizálja a gép teljesítményét ebben a feladatban.

Az AI magasabb szintű kognitív folyamat.Az ML lehetővé teszi a rendszer számára, hogy új ismereteket mondjon a tudásból.
Ennek eredményeként létrejön egy olyan rendszer, amely utánozza az embert, hogy utólag viselkedjen egy rendkívül körülmények között.Ez magában foglalja az öntanuló algoritmusok elkészítését.

Az AI választhatja a legjobb választ.Az ML kizárólag arra választhat, hogy a legjobb vagy sem.

Az AI intelligenciát vagy tudást eredményez.Az ML eredményeket eredményez.

Következtetés - Gépi tanulás és mesterséges intelligencia

Mesterséges intelligencia - és különösen manapság az ML valójában rengeteg készletet kínál. Annak ígérete mellett, hogy automatizálja a világszintű feladatokat, ugyanakkor találékony betekintést nyújt, az iparágak minden ágazatban - a banktól kezdve a figyelemig és a termelésig - kihasználják az előnyöket. Tehát naprakésznek kell lennie, hogy a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia egy másik dolog … ők | áruk, amelyeket túl rendszereznek - szisztematikusan és jövedelmezően - feliratkoznak.

A gépi tanulást valójában esélyként vették át a marketingszakemberek. Miután az AI már ilyen hosszú ideje fennáll, valószínű, hogy egy dolognak tekintik, amely abban rejlik, hogy „régi kalap” még mielőtt potenciálját valóban elérték. Sok hamis indulás található az „AI forradalom” felé vezető úton, ezért a Machine Learning kifejezés valójában új, fényes és lényegesen szilárdan megalapozott, a jelen és a jelenben kínált dolgot kínál a marketingszakembereknek.

Az a tény, hogy végül emberi jellegű AI-t fogunk kifejleszteni, általában a technológusok által társított bizonyosság egyik elemének tekintették. Természetesen ezekben a napokban hajlamosak vagyunk közelebb állni, mint valaha, és hogy egyre gyorsabban haladunk e cél felé. Az elmúlt években tapasztalható izgalmas előrelépés nagy része az alapvető változások miatt áll, azonban hajlamosak vagyunk olyan mentális cselekedettel létrehozni működő AI-t, amelyet az ML vezet.

A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia közötti állásfoglalás közötti különbség végén csak azt szeretném megemlíteni, hogy ezeknek a technológiáknak nagy a jövője, és mind a Gépi tanulás, mind a mesterséges intelligencia szempontjából sok fejlesztés van. A kérdés itt nem az, amelyik a legjobb a gépi tanulás vagy a mesterséges intelligencia között? De az igazi kérdés az, hogy melyik marad túl a jövőben?

Ajánlott cikk

Ez útmutatóként szolgál a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia közötti legnagyobb különbséghez. Itt megvitatjuk a Gépi tanulás és a mesterséges intelligencia kulcsfontosságú különbségeit az infographics és az összehasonlító táblázat segítségével. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni -

  1. Gépi tanulás vs prediktív modellezés
  2. Data Scientist vs Machine Learning
  3. Adattan és mesterséges intelligencia
  4. Mesterséges intelligencia vs üzleti intelligencia

Kategória: