Ero koneoppimisen ja tekoälyn välillä

Keskeinen ero - koneoppiminen vs keinotekoinen äly
 

Keinotekoinen äly on laaja käsite. Itse ajavat autot, älykkäät kodit ovat joitain esimerkkejä tekoälystä. Joissakin maissa on älykkäitä robotteja muun muassa lääketiede, valmistus, armeija, maatalous ja kotitalous. Koneoppiminen on eräänlaista tekoälyä. avainero koneoppimisen ja tekoälyn välillä on se Koneoppiminen on keinotekoisen älykkyyden tyyppi, joka antaa tietokoneelle mahdollisuuden oppia ilman erillistä ohjelmointia, ja keinotekoinen älykkyys on teoria ja kehitys tietokonejärjestelmille, jotka pystyvät suorittamaan älykkäästi samanlaisia ​​tehtäviä kuin ihminen. Koneoppiminen käyttää algoritmia tiedon jäsentämiseen, oppimiseen siitä ja päätöksen tekemiseen vastaavasti. Se on itseoppivien algoritmien kehittämistä, ja tekoäly on tiede järjestelmän kehittämiseksi, joka on älykäs ihmisenä.

SISÄLLYS

1. Yleiskatsaus ja keskeiset erot
2. Mikä on koneoppiminen
3. Mikä on tekoäly
4. Koneoppimisen ja tekoälyn väliset yhtäläisyydet
5. Vertailu rinnakkain - koneoppiminen vs keinotekoinen älykkyys taulukkomuodossa
6. Yhteenveto

Mikä on koneoppiminen?

Algoritmi on vaiheiden sarja, jotka käskevät tietokonetta ratkaisemaan ongelman. Koneoppiminen on eräänlaista tekoälyä. Se antaa tietokoneille mahdollisuuden oppia ilman erillistä ohjelmointia. Ne ovat erilaisia ​​algoritmeja, jotka ovat käytettävissä koneoppimisongelmien ratkaisemiseksi. Ongelman tyypistä riippuen voidaan valita sopiva koneoppimisalgoritmi. Se keskittyy sellaisten tietokoneohjelmien kehittämiseen, jotka voivat antaa tuloksen, kun ne altistetaan uusille tiedoille.

Koneoppimista on erityyppisiä. Ne ovat ohjattua oppimista, ohjaamatonta oppimista ja vahvistusoppimista. Ohjattu oppiminen käyttää tunnettua tietojoukkoa ennusteiden tekemiseen. Joukko syöttötietoja (X) ja vastaavien vastearvojen tai lähtöjen (Y) joukko annetaan valvotulle oppimisalgoritmille. Tätä tietojoukkoa kutsutaan harjoitustietoaineistoksi. Tätä tietojoukkoa käyttämällä algoritmi rakentaa mallin (Y = f (X)), joten se voi antaa lähtöarvon täydentääksesi uutta tietojoukkoa.

Luokittelu ja regressio ovat ohjattuja koneoppimisalgoritmeja. Luokittelua käytetään tietueen luokittelemiseen. Yksi yksinkertainen esimerkki on "onko lämpötila kylmä". Vastaus voi olla joko “kyllä” tai “ei”. Luokittelemiseksi on tietty määrä vaihtoehtoja. Jos vaihtoehtoja on kaksi, se on kaksiluokkainen luokittelu. Jos valintoja on enemmän kuin kaksi, se on moniluokkainen luokitus. Regressiota käytetään laskemaan numeerinen lähtö. Esimerkiksi ennustamalla huomisen lämpötila. Toinen esimerkki olisi talon arvon ennustaminen.

Valvomattomassa oppimisessa vain syöttötiedot annetaan, eikä vastaavia tuotoksia ole. Lähtökohtana algoritmi löytää kuvion tai rakenteen oppiakseen lisätietoja. Klusterointi luokitellaan ohjaamattomaksi oppimiseksi. Se erottaa tiedot ryhmiin tai klustereihin tietojen tulkinnan helpottamiseksi.

Kuva 01: Koneoppiminen

Vahvistuksen oppiminen on inspiroitunut käyttäytymispsykologiasta. Se koskee kumulatiivisen palkinnon maksimointia. Yksi esimerkki vahvistusoppimisesta on ohjaamalla tietokonetta pelaamaan shakkia. Shakin oppimisessa on niin paljon vaiheita. Siksi ei ole mahdollista antaa ohjeita jokaisesta vaiheesta. Mutta on mahdollista kertoa, suoritettiinko tietty toimenpide oikein vai väärin. Vahvistusoppimisessa tietokone yrittää maksimoida palkkion ja oppia kokemuksesta. Toinen esimerkki on automaattinen lämpötilansäädin. Järjestelmän tulisi nostaa tai laskea lämpötilaa vaatimuksen mukaisesti. Vahvistusoppiminen on hyvä järjestelmille, joiden pitäisi tehdä päätöksiä ilman paljon inhimillistä ohjausta.

Mikä on tekoäly?

Keinotekoisella älykkyydellä saadaan tietokone, tietokoneohjattu robotti tai ohjelmisto ajattelemaan älykkäästi ihmisen kaltaisia. Sitä sovellettiin järjestelmään, ihmisen ajatteluun, miten ihmiset oppivat, päättävät ja ratkaisevat ongelmia. Viimeinkin rakennetaan älykäs ja älykäs järjestelmä. Keinotekoinen äly on trendikäs tekniikka nykymaailmassa. Se on yhdistelmä useista tieteenaloista, kuten tietotekniikka, biologia, matematiikka ja tekniikka.

Kuva 02: tekoäly

Keinotekoista älykkyyttä (AI) on monia sovelluksia. Nykyaikaiset pelisovellukset käyttävät AI: tä. AI-tutkimus sisältää myös luonnollisen kielen prosessoinnin. Se on antaa tietokoneelle tai koneelle kyky ymmärtää ihmisten puhuttamaa luonnollista kieltä ja suorittaa tehtäviä sen mukaisesti. Toinen sovellus on teollisuusrobotit. Siellä on hienostuneempia robotteja, joissa on tehokkaat prosessorit ja valtava määrä muistia. Ne voivat sopeutua uuteen ympäristöön ja kerätä tietoja valon, lämpötilan, äänen jne. Avulla. Niitä käytetään esimerkiksi lääketieteen ja teollisuuden aloilla. Keinotekoinen älykkyys soveltuu myös optiseen merkintunnistukseen, autonomisiin ajoneuvoihin, sotilasimulaatioihin ja moniin muihin.

Mitkä ovat samankaltaisuudet koneoppimisen ja tekoälyn välillä??

• Molempia voidaan käyttää rakentamaan hienostuneita järjestelmiä tiettyjen tehtävien suorittamiseen.
• Molemmat perustuvat tilastoihin ja matematiikkaan.
• Koneoppiminen on keinotekoisen älykkyyden uusi huipputeknologia.

Mikä on ero koneoppimisen ja tekoälyn välillä??

Koneoppiminen vs keinotekoinen äly
Koneoppiminen on keinotekoisen älykkyyden tyyppi, joka antaa tietokoneelle mahdollisuuden oppia ilman erillistä ohjelmointia. Se käyttää algoritmia tiedon jäsentämiseen, oppimiseen siitä ja päätöksen tekemiseen vastaavasti.	Keinotekoinen äly on teoria ja kehitys tietokonejärjestelmille, jotka pystyvät suorittamaan älykkäästi samanlaisia ​​tehtäviä kuin ihminen.
toiminnallisuus
Koneoppimisessa keskitytään tarkkuuteen ja malleihin.	Keinotekoinen älykkyys keskittyy älykkääseen käyttäytymiseen ja menestyksen maksimaaliseen muutokseen.
luokittelu
Koneoppiminen voidaan luokitella ohjaamaan oppimista, ohjaamatonta oppimista ja vahvistusoppimista.	Keinotekoiseen älykkyyteen perustuvat sovellukset voidaan luokitella soveltuviksi tai yleisiksi.

Yhteenveto - Koneoppiminen vs keinotekoinen äly

Keinotekoinen äly on etu ja laaja kurinalaisuus. Se koostuu monista muista aloista, kuten tekniikka, matematiikka, tietojenkäsittelytiede jne. Koneoppimisen ja keinotekoisen älykkyyden välinen ero on, että koneoppiminen on keinotekoisen älykkyyden tyyppi, joka antaa tietokoneelle mahdollisuuden oppia olematta nimenomaisesti ohjelmoitu ja keinotekoinen. Älykkyys on teoria ja kehitys tietokonejärjestelmille, jotka pystyvät suorittamaan älykkäästi samanlaisia ​​tehtäviä kuin ihminen. Koneoppiminen on keinotekoisen älykkyyden uusi huipputeknologia.

Lataa koneoppimisen ja keinotekoisen älykkyyden PDF-versio

Voit ladata tämän artikkelin PDF-version ja käyttää sitä offline-tarkoituksiin lainaushuomautuksen mukaisesti. Lataa PDF-versio tästä. Ero koneoppimisen ja keinotekoisen älykkyyden välillä

Viite:

1.edurekaIN. Koneoppimisen algoritmit | Koneoppimisohjeet | Tietotekniikan koulutus | Eureka, Eureka !, 21. toukokuuta 2017. Saatavilla täältä
2.15 Ero Ai: n (tekoälyn) ja koneoppimisen välillä, Patel Vidhu, 14. heinäkuuta 2017. Saatavilla täältä 
3.DigitalOcean. "Sisällys." Johdanto koneoppimiseen DigitalOcean, DigitalOcean, 11. joulukuuta 2017. Saatavilla täältä 
4. “Valvotut ja valvomattomat koneoppimisalgoritmit.” Machine Learning Mastery, 21. syyskuuta 2016. Saatavilla täältä 
5.tutorialspoint.com. “Mahout Machine Learning.” Kohta. Saatavilla täältä 

Kuvan kohteliaisuus:

1.'2729781 ', GDJ / 2440 -kuvien (Public Domain) kautta pixabay
2.'Artificial.intelligence'By Alejandro Zorrilal Cruz, (Public Domain) Commons Wikimedia -sivuston kautta