A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás az informatika azon része, amelyek egymással összefüggésben állnak. Ez a két technológia a legfelkapottabb technológia, amelyet intelligens rendszerek létrehozására használnak.
Bár ez két kapcsolódó technológia, és néha az emberek egymás szinonimájaként használják őket, mégis mindkettő a két különböző kifejezés különböző esetekben.
Tágabb értelemben megkülönböztethetjük az AI-t és az ML-t a következőképpen:
javascript letöltés
Az AI egy nagyobb koncepció olyan intelligens gépek létrehozására, amelyek képesek szimulálni az emberi gondolkodási képességet és viselkedést, míg a gépi tanulás az AI olyan alkalmazása vagy részhalmaza, amely lehetővé teszi, hogy a gépek tanuljanak az adatokból anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket.
Az alábbiakban bemutatunk néhány fő különbséget az AI és a gépi tanulás között, valamint a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás áttekintését.
Mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligencia a számítástechnika olyan területe, amely olyan számítógépes rendszert hoz létre, amely képes utánozni az emberi intelligenciát. Két szóból áll Mesterséges ' és ' intelligencia ', ami azt jelenti, hogy 'ember által alkotott gondolkodási erő'. Ezért definiálhatjuk úgy, hogy
A mesterséges intelligencia egy olyan technológia, amelynek segítségével intelligens rendszereket hozhatunk létre, amelyek képesek szimulálni az emberi intelligenciát.
A mesterséges intelligencia rendszer nem igényel előre programozást, ehelyett olyan algoritmusokat használnak, amelyek képesek együttműködni saját intelligenciájukkal. Olyan gépi tanulási algoritmusokat foglal magában, mint például a megerősítési tanulási algoritmus és a mélytanulási neurális hálózatok. Az AI-t számos helyen használják, például a Siriben, a Google AlphaGo-ban, az AI-ban a sakkban stb.
latex részleges származéka
A képességek alapján az AI három típusba sorolható:
Jelenleg gyenge AI-val és általános AI-val dolgozunk. Az AI jövője az erős mesterségesintelligencia, amelyről azt mondják, hogy intelligensebb lesz, mint az emberek.
Gépi tanulás
A gépi tanulás arról szól, hogy tudást nyerünk ki az adatokból. Úgy definiálható,
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy részterülete, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy a múltbeli adatokból vagy tapasztalatokból tanuljanak anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket.
A gépi tanulás lehetővé teszi a számítógépes rendszerek számára, hogy előrejelzéseket készítsenek vagy döntéseket hozzanak korábbi adatok felhasználásával anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A gépi tanulás hatalmas mennyiségű strukturált és félig strukturált adatot használ fel, hogy a gépi tanulási modell pontos eredményt generáljon, vagy előrejelzéseket tudjon adni az adatok alapján.
string tömb
A gépi tanulás olyan algoritmuson dolgozik, amely saját maga tanul előzményadatok felhasználásával. Csak meghatározott tartományokban működik, például ha gépi tanulási modellt hozunk létre a kutyák képeinek észlelésére, akkor csak a kutyaképekre ad eredményt, de ha új adatot adunk meg, például macskaképet, akkor az nem reagál. A gépi tanulást számos helyen használják, például online ajánlórendszerhez, Google keresési algoritmusokhoz, e-mail spamszűrőhöz, Facebook automatikus ismerőscímkézési javaslatokhoz stb.
Három típusra osztható:
Főbb különbségek a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) között:
| Mesterséges intelligencia | Gépi tanulás |
|---|---|
| A mesterséges intelligencia egy olyan technológia, amely lehetővé teszi a gép számára, hogy szimulálja az emberi viselkedést. | A gépi tanulás az AI egy részhalmaza, amely lehetővé teszi, hogy a gép automatikusan tanuljon a múltbeli adatokból, kifejezetten programozás nélkül. |
| A mesterséges intelligencia célja, hogy olyan intelligens számítógépes rendszert hozzon létre, mint az ember, hogy megoldja az összetett problémákat. | Az ML célja, hogy lehetővé tegye a gépek számára, hogy tanuljanak az adatokból, hogy pontos kimenetet adjanak. |
| Az AI-ban intelligens rendszereket készítünk, hogy bármilyen feladatot emberhez hasonlóan végezzenek. | Az ML-ben megtanítjuk az adatokkal rendelkező gépeket egy adott feladat elvégzésére és pontos eredményre. |
| A gépi tanulás és a mély tanulás az AI két fő alcsoportja. | A mély tanulás a gépi tanulás egyik fő részhalmaza. |
| Az AI nagyon széles hatókörrel rendelkezik. | A gépi tanulás hatóköre korlátozott. |
| Az AI egy olyan intelligens rendszer létrehozásán dolgozik, amely különféle összetett feladatokat képes ellátni. | A gépi tanulás olyan gépek létrehozásán dolgozik, amelyek csak azokat a konkrét feladatokat képesek elvégezni, amelyekre kiképezték őket. |
| Az AI-rendszer aggódik a siker esélyeinek maximalizálása miatt. | A gépi tanulás főként a pontosság és a minták miatt aggódik. |
| Az AI fő alkalmazásai a következők Siri, macskahajókat használó ügyfélszolgálat , Expert System, Online játék, intelligens humanoid robot stb. | A gépi tanulás fő alkalmazásai a következők Online ajánló rendszer , Google keresési algoritmusok , Facebook automatikus ismerőscímkézési javaslatok stb. |
| A képességek alapján az AI három típusra osztható, amelyek: Gyenge AI , AI tábornok , és Erős AI . | A gépi tanulás is főként három típusra osztható Felügyelt tanulás , Felügyelet nélküli tanulás , és Megerősítő tanulás . |
| Ez magában foglalja a tanulást, az érvelést és az önkorrekciót. | Tartalmazza a tanulást és az önkorrekciót új adatokkal történő bevezetéskor. |
| Az AI teljes mértékben a strukturált, félig strukturált és strukturálatlan adatokkal foglalkozik. | A gépi tanulás strukturált és félig strukturált adatokkal foglalkozik. |