Phenquestions
Данас су речи „вештачка интелигенција“ и „машинско учење“ такве врсте модних речи које свакодневно слушамо. Непотребно је рећи да они нису само наша садашњост већ су и будућност нашег света вођеног технологијом. Другим речима, можемо рећи да су ово двоје најистакнутији фактори који нашу науку подижу на нови ниво и чине нас заузетим из стварног живота у виртуелном животу. Готово све иновативне компаније АИ и МЛ користе алгоритме машинског учења како би наше искуство учиниле бољим и удобнијим. Иако их већина стручњака користи наизменично, постоји мала разлика између вештачке интелигенције (АИ) и машинског учења (МЛ).
Вештачка интелигенција вс машинско учење
Вештачка интелигенција је концепт плоче који помаже машини да ради без стручног вођења. Машинско учење је продужетак АИ који машину или уређај чини тако интелигентним да може да учи, доноси одлуке и идентификује обрасце без изричитог програмирања. У наставку наводимо 15 инхерентних разлика између вештачке интелигенције и машинског учења. Па, кренимо.
1. Дефиниција вештачке интелигенције и машинског учења
Оба израза „вештачка интелигенција“ и „машинско учење“ су готово уско повезана. Вештачка интелигенција је проучавање теорије и развоја рачунарског система који може да делује као људски мозак. Једном речју, можемо рећи да је АИ проучавање имитирања људског мозга. Вештачка интелигенција проширује концепт људског мозга и укључује га у машинску интелигенцију ради извршавања или постизања задатих задатака.
Супротно томе, машинско учење је проучавање алгоритама који развијају машину, као што је начин на који се може учити без изричито програмираног. Са проучавањем МЛ, машина или уређај могу да науче, донесу одлуку, идентификују обрасце и аутоматски изврше задати задатак. Развија аутономни аналитички модел. Такође, користи податке, математичке и статистичке моделе да би машина постала аутономна и интелигентна.
2. Пример вештачке интелигенције и машинског учења
У њиховим примерима постоји значајна разлика између вештачке интелигенције и машинског учења. Поље АИ је комбинација неколико других области попут рачунарских наука, инжењерства, математике. У овом свету вођеном технологијом, АИ је једна од најлепших технологија. Ради на томе како се људске активности, како људи раде, и коначно, ови концепти се примењују на АИ пројекат.
Пример вештачке интелигенције је индустријски робот. То је једна од софистицираних примена АИ. Овај робот има ефикасан процесор и огромну количину меморије. Као последица, може деловати у новом или непознатом окружењу. Такође, може прикупљати податке користећи звук, температуру итд.
С друге стране, пример машинског учења је издвајање емоција из датог текста. То је једна од нових примена машинског учења. Наш виртуелни живот је одрастао на основу проучавања машинског учења. Видљиве примере машинског учења можемо видети у нашем свакодневном животу, попут самоуправљања цхар-а, цхатбота и многих других.
3. Сличности: Вештачка интелигенција вс машинско учење
Вештачка интелигенција је проучавање науке и технологије. А МЛ (машинско учење) је подскуп АИ. Дакле, постоји сличност између вештачке интелигенције и машинског учења. Обе стазе се користе за развој или дизајн софистицираног уређаја или рачунарског система који могу да изврше неке унапред дефинисане задатке или задати задатак.
Још једна сличност између њих је њихов подрумски предмет. Обе области се темеље на статистици и математици. Обе области вештачке интелигенције и машинског учења користе математички и статистички модел за изградњу свог класификационог модела или модела учења.
4. Функционалности: АИ вс. Машинско учење
Поље АИ повезано је са људском интелигенцијом, попут резоновања, решавања проблема и учења. Непотребно је рећи да се АИ фокусира на интелигентно понашање машине. АИ систем може одговорити на општа питања. Такође, АИ пружа једноставне и ефикасне програме тако да рачунарски систем може да мисли или се понаша као људски мозак.
Напротив, код МЛ машина или уређај могу да науче или идентификују обрасце или класификују без изричитих упутстава. Ова студија користи податке и алгоритме машинског учења за обуку модела, а затим процену модела са подацима о тесту. На пример, можемо да обучимо систем помоћу надзираних алгоритама за машинско учење и.е, Суппорт Вецтор Мацхине (СВМ), а затим можемо предвидети исход. Примарна функција МЛ је фокусирање на тачност.
5. Историја: АИ вс. МЛ
Подручје машинског учења је подскуп вештачке интелигенције. Штавише, то је вруће истраживачко питање за истраживаче и модерна тема за индустријске произвођаче. 1950. године свет се упознао са термином машинско учење. Артхур Самуел је написао први програм познат као Самуел'с Цхецкер који се игра за машинско учење.
Супротно томе, почетак АИ био је у Лондону. Карел Чапек је 1923. године први пут употребио реч робот на енглеском језику. Тада је Џон Мекарти изумео вештачку интелигенцију (АИ) 1956. Такође је био проналазач програмског језика ЛИСП за вештачку интелигенцију. Тако се вештачка интелигенција и машинско учење развијају из дана у дан. И, добијамо исход ова два поља.
6. Категорија: АИ вс. Машинско учење
Једна од истакнутих разлика вештачке интелигенције вс. машинско учење је у њиховој категоризацији. Најсавременије машинско учење може се категоризовати као учење под надзором, учење без надзора и учење као појачање. С друге стране, вештачка интелигенција може бити примењена и непримењивана или општа.
7. Циљ: Вештачка интелигенција вс. Машинско учење
Још једна значајна разлика између вештачке интелигенције вс. машинско учење лежи у њиховом циљу. Примарна сврха вештачке интелигенције је да направи или развије рачунар или систем заснован на рачунару или робота тако интелигентног или да делује као што људске мекиње мисле или делују. Два главна циља АИ су: (1) развити стручни систем и (2) применити људску интелигенцију на машину или уређај.
С друге стране, машинско учење делује на перформансе или тачност система. Машинско учење користи податке и алгоритме за обуку система или за изградњу модела машинског учења. Затим процените овај модел са подацима о испитивању да бисте измерили перформансе или тачност система.
8. Компоненте: АИ вс. МЛ
Вештачка интелигенција је концепт плоче, а многа друга поља пресецају ово подручје плоче. Међутим, вештачка интелигенција је комбинација машинског учења, дубоког учења, обраде природног језика (НЛП), рачунарског вида, когнитивног рачунарства и неуронске мреже.
Супротно томе, МЛ је подручје изградње аутоматске машине или уређаја. Почиње са подацима. Типичне компоненте компонената машинског учења су разумевање проблема, истраживање података, припрема података, избор модела и обука система и коначно процена система.
9. Будући опсег
Вештачка интелигенција је већ почела да показује своју лепоту како у стварном тако и у виртуелном животу. У наредним годинама доминираће науком и технологијом. Тренутно готово све компаније користе вештачку интелигенцију, а такође су свесне њених предности и недостатака. АИ ће у блиској будућности остварити милионе финансијских трансакција у секунди. Поред тога, АИ ће створити низ могућности за посао дипломцима ЦСЕ.
Поред тога, предузетници ће имати користи од вештачке интелигенције. Са брзим растом вештачке интелигенције и обраде природног језика, помоћници у интелигенцији биће ефикаснији у наредној години. И готово све компаније ће се користити АИ асистентима попут Гоогле асистената.
С друге стране, уређаји за машинско учење су аутономни и интелигентни. Такође, ови уређаји могу да делују у складу са окружењем. Дакле, машинско учење има изузетан утицај на предстојећу годину. У будућности ће се машинско учење изузетно примењивати у образовању и истраживању. Машинско учење је вруће истраживачко питање. Такође, претерано ће се примењивати у пословању, здравству, због својих карактеристика самоучења.
10. Примене: Вештачка интелигенција вс. Машинско учење
У њиховим апликацијама постоје значајне разлике између вештачке интелигенције и машинског учења. Данас можемо уживати у ванвештачкој интелигенцији у свом стварном и виртуелном животу. Једна од истакнутих примена АИ је Сири, то је Апплеов лични асистент. Сири је љубазан и гласовно активиран помоћник који нам помаже да сазнамо информације и додаје догађаје у календаре, послате поруке итд.
Још једна значајна примена АИ је центар за паметне куће, то је Алека. Алека је фантастичан алат који доноси револуцију у нашој технологији. Ако ваше дете тражи да слушате причу из бајке, тада вам Алека помаже да му испричате причу из бајке. Још једна примена АИ је Тесла.
Поред ових апликација, вештачка интелигенција има толико узбудљивих и сјајних апликација као што су Цогито, Бокевер, Нетфлик, Пандора, Нест и многе друге. С друге стране, машинско учење такође има толико фантастичних употреба у послу, здравству, истраживању, друштвеним медијима, образовању итд.
Обрада у тексту, приступ машинском учењу може аутоматски класификовати или категоризовати текст. Такође, машинско учење може извући емоцију из текста, што је познато као анализа сентимента. Машинско учење се такође користи у класификацији докумената и класификацији вести.
Једна од најчешћих примена машинског учења је обрада слика. У обради слике, машинско учење може извући карактеристике из слике. Такође, може да обрађује медицинске слике и може да их анализира за даљу употребу. Машинско учење се такође користи у препознавању лица, идентификацији аутора, идентификацији полова, препознавању знакова итд.
Машинско учење има толико утицаја у нашем свакодневном животу. Непотребно је рећи да је ово дигитално доба најлепше стварање машинског учења. Машинско учење се користи у здравственом систему, предвиђању времена, предвиђању продаје, предвиђању продаје, препознавању говора, препознавању слика, медицинској дијагнози, класификацији и регресији.
11. Скупови података
За машинско учење и вештачку интелигенцију, подаци су моћ. Потребни су нам подаци из фазе тренинга и фазе тестирања. Доступно је много скупова података за вештачку интелигенцију и машинско учење. Овде се помињу неки: ЛЕРА (рендгенски снимци доњих екстремитета), МрНет, ЦхеКсперт (рендгенски сандуци), МУРА итд. Ови скупови података су за вештачку интелигенцију (АИ). Ово су медицински подаци.
С друге стране, МЛ има толико скупова података о машинском учењу. Неки су овде поменути: ИмагеНет: користи се задатак рачунарског вида, скуп података о раку дојке у Висконсину (дијагностички): користи се за здравствени систем, скуп података о анализи сентимената на Твиттеру: користи се за обраду природног језика, скуп података МНИСТ: користи се за препознавање знакова, скуп података о лицу , и тако даље.
12. Софтвер: АИ вс. Машинско учење
Без софтвера, рачунара, машине или уређаја ништа није само празна кутија. Доступно је пуно софтвера за вештачку интелигенцију и машинско учење. АИ софтвер је рачунарски заснован програм сличан људској интелигенцији. За вештачку интелигенцију овде се помињу неки: Дарвин, Сите24к7, Ами, ЦхатБот, Евие.аи, Оцулус360 и многи други.
С друге стране, за машинско учење овде је истакнут неки софтвер за машинско учење: Гоогле Цлоуд МЛ Енгине, Амазон Мацхине Леарнинг (АМЛ), Аццорд.Нет, Апацхе Махоут, Орик2, Апацхе Спарк МЛлиб и тако даље.
13. Програмски језици
У данашње време вештачка интелигенција и машинско учење су подручја која највише обећавају. Вештачка интелигенција је симулација или опонаша људску интелигенцију. На машини је учење једно од модерних модних речи у технологији. Машинско учење омогућава машини или обмањивачу да аутоматски учи. Да бисмо развили модел машинског учења или робота, морамо знати програмски језик.
Доступно је пуно програмских језика. Да бисте развили пројекат машинског учења, можете научити програмски језик Питхон, Ц / Ц ++, Р или Јава. С друге стране, да бисте развили пројекат вештачке интелигенције, можете научити питхон, програмски језик ЛИСП, Јава, Пролог или Ц++.
14. Преферред Скилл
Вештачка интелигенција је појам на табли који је обухваћен у неколико области. Ако сте заинтересовани за изградњу каријере АИ инжењера, тада морате знати концепт машинског учења, програмских језика, науке о подацима, рударства података, роботике, математике, статистике итд.
Напротив, да бисте изградили своју каријеру програмера за машинско учење, морате знати технике машинског учења, програмске језике: Јава, Ц / Ц ++, Р, математику, вероватноћу и статистику, пројекте и оквире отвореног кода, алате отвореног кода итд.
15. Природа: АИ вс. Машинско учење
Вештачка интелигенција је инжењеринг развоја рачунарских програма или машина који опонашају људску интелигенцију. То значи да АИ развија машину која може да мисли, делује, перципира као људски мозак. Ова техника обухваћа статистичке и математичке моделе за класификацију, регресију, оптимизацију итд. Ово поље се може користити у разним апликацијама попут препознавања говора, роботике, рударења текстом, хеуристике, рачунарског вида, медицинске дијагнозе итд.
МЛ учи машину да учи на основу података користећи алгоритме машинског учења попут надгледаних или ненадгледаних техника. У надгледаном машинском учењу, алгоритам учења развија модел учења користећи скуп података за обуку који има и улазне и излазне ознаке. У машинском учењу без надзора доступни су само улазни подаци; не постоје одговарајуће излазне променљиве.
Завршавајући мисли
Подручје АИ је интеграција многих других поља попут рачунарства, статистике, математике итд. А поље МЛ је врхунска технологија вештачке интелигенције. Суштинска разлика између вештачке интелигенције вс. машинско учење је да је АИ поље засновано на теорији и делује на основу концепта људског мозга. Са друге стране, машинско учење се заснива на подацима и алгоритмима машинског учења. Несумњиво, ово двоје развијају незамисливе ствари својим чаробним додиром.
Такође можете погледати наше претходне чланке о науци података вс. мл и дата мининг вс. мл. Ако имате било каквих мишљења или питања, оставите коментар. Овај чланак можете делити и путем друштвених мрежа. Будите у току.
