Разлики между машинното обучение срещу изкуствения интелект

Машинното обучение срещу изкуствения интелект са 2 високо ценени модни думи и понякога изглежда, че се използват взаимозаменяемо.

Те са почти постоянният фактор, обаче, схващането, че обикновено ще предизвика объркване. Затова предположих, че би било ценово да напишем парче, за да изясня разграничението.

И двете машинно обучение срещу изкуствен интелект се случват ужасно често, след като темата е огромно знание, аналитичност и следователно по-широките вълни от технологични модификации, които преминават през нашия свят.

Накратко, най-ефективният отговор е:

Изкуственият интелект е, че по-широката концепция за машини, които имат способността да задържат задачи по изключително метод, който бихме взели предвид „умни“.

Всички сме свикнали с термина „Изкуствен интелект“. Най-накрая той беше добре харесван във филми като „Изтребителят“, „Матрицата“ и „Екс Машина“ (мой личен фаворит). Въпреки това, наскоро сте чували за алтернативни термини като „Машинно обучение“ и „Дълбоко обучение“, които обикновено се използват взаимозаменяемо с AI. В резултат на това разликата между ИИ, машинно обучение и дълбоко обучение често е ужасно неясна.

Ще започна с бързо пояснение какво всъщност означава машинно обучение срещу изкуствен интелект и начина, по който те са напълно различни. След това ще споделя обаче AI и следователно мрежата на нещата е неразривно заплетена, с много технологични постижения, всички свързани директно за линия на музата за асоцииран AI и IoT експлозия.

Сравнение между главата на машинното обучение срещу изкуствения интелект

По-долу са горните 8 разлики между машинното обучение срещу изкуствения интелект

Ключови разлики между машинното обучение срещу изкуствения интелект

И машинното обучение срещу изкуствения интелект са популярни решения на пазара; нека да обсъдим някои от основните разлики между машинното обучение и изкуствения интелект:

  • Изкуственият интелект е разделен като „тесен AI“, предназначен за изпълнение на конкретни задачи в уебсайта, и „общ AI“, който може да научи и изпълнява задачи навсякъде. Машинното обучение, тъй като разработването на най-новите алгоритми и модели, базирани на статистически данни в инженерната наука, е заявено като „тесен AI“.
  • Като такава, ML включва статистика на процедурите, приложни изчисления и математическа оптимизация, докато AI привлича няколко науки и технологии: инженерна наука, математика, психология, лингвистика, философия, невробиология, естествена философия, инженерство и др.
  • AI се отнася до създаването на интелигентни системи (които ще възприемат, научат, разсъждават, планират, възприемат, метод езикова комуникация, действие), включващи машинен интелект, изкуствено съзнание и интелигентни общности. ML е просто машинно контролирано конструиране на функции, учене на функции или обучение с илюстрация на знания, за механично откриване на представите, необходими за откриване или класифициране на характеристики от информация или знания в реалния свят като знания за снимки, видео и устройства.
  • Най-мощните AI системи, като Уотсън (…) използват техники като задълбочено обучение като само една част много сложен ансамбъл от техники, като се започне от приложната математическа техника на Байесовата илюзия до абстрактната мисъл. съображенията са причинени от прилагането на ML за смъртоносни системи за автономни оръжия (ЗАКОН).
  • Изкуственият интелект обхваща всичко, което позволява на компютрите да се държат като хората. Ако говорите със Сири по телефона си и получите отговор, вече сте близо. Машинното обучение е подмножеството на изкуствения интелект, който се занимава с извличането на модели от набори от данни. Това означава, че машината може да намери правила за оптимално поведение, но също така може да се адаптира към промените в света.
  • Накратко, ML има много малко да се опита с Real AI или General AI, с ясна логика, висока безопасност и сигурност, прозрачност и отговорност, от решаващо значение за разработването на асоцииран AI web, който доверието на хората.

Таблица за сравнение на машинно обучение срещу изкуствен интелект

По-долу са списъците с точки, опишете сравненията между машинното обучение и изкуствения интелект

ИЗКУСТВЕН ИНТЕЛЕКТ ОБУЧЕНИЕ НА МАШИНИ
AI означава „Изкуствен интелект“, където интелигентността е очертана, придобиването на данни е очертано като способност за натрупване и прилагане на знания.ML означава Машинно обучение, което е очертано поради придобиването на данни или талант

Целта е да се разшири вероятността за успех, а не точностЦелта е да се разшири точността, но не се интересува от успеха

Той работи като червей, който ще работи разумноМоже да е лесна концепция машина взема знания и да се поучава от знанието.

Целта е да се симулира естествен интелект за решаване на напреднал проблемЦелта е да се каже от знанието за сигурна задача, за да се увеличи максимално производителността на машината по тази задача.

AI е по-висок когнитивен процес.ML позволява на системата да се казват нови неща от знанието.
Това води до разработване на система, която да имитира хора, които да ретортират, да се държат при изключително обстоятелства.Тя включва изработване на алгоритми за самообучение.

AI може да избере да намери най-добрия отговор.ML може да избере единствено отговор за това независимо дали е най-добре или не.

AI резултати в интелигентност или знания.ML резултати в данните.

Заключение - машинно обучение срещу изкуствен интелект

Изкуствен интелект - и особено в наши дни ML всъщност съдържа купища за доставка. С обещанието си да автоматизира всекидневните задачи, както и да дава проницателен поглед, индустриите във всеки сектор от банково дело до производство и производство използват своите предимства. Така че е необходимо да се актуализира машинното обучение и изкуственият интелект са нещо друго … те са | те) са стоки, които се презаписват - систематично и изгодно.

Машинното обучение всъщност е било прието като шанс от маркетолозите. След като AI е съществувал толкова дълго, е вероятно той да започне да се разглежда като едно нещо, което е в „старата шапка“, дори преди потенциалът й да бъде реализиран. Има много фалшиви стартирания път към „революцията на AI“ и затова терминът „Машинно обучение“ всъщност предоставя на търговците едно нещо ново, блестящо и, което е значително, здраво основано тук и сега.

Фактът, че в крайна сметка ще развием човешки ИИ, обикновено се третира като нещо, свързано със сигурност. Със сигурност в наши дни имаме тенденция да бъдем по-близо от всякога и че се движим към тази цел с увеличаваща се скорост. Изобилие от вълнуващия прогрес, който наблюдаваме през последните години, е поради основните промени, но въпреки това ние имаме тенденция да създаваме чрез умствен акт AI, работещ, които се водят от ML.

В края на тази разлика между поста за машинно обучение срещу изкуствен интелект, искам само да спомена, че и двете технологии имат голямо бъдеще напред и има много области за подобрения както за машинно обучение, така и за изкуствен интелект. Въпросът тук не е кой е най-добрият сред машинното обучение срещу изкуствения интелект? Но истинският въпрос е кой от тях ще оцелее в близкото бъдеще?

Препоръчителен член

Това е ръководство за най-високата разлика между машинното обучение срещу изкуствения интелект. Тук също обсъждаме ключовите разлики между машинното обучение и изкуствения интелект с инфографиката и таблицата за сравнение. Може да разгледате и следните статии, за да научите повече -

  1. Машинно обучение срещу предсказуемо моделиране
  2. Data Scientist срещу машинно обучение
  3. Data Science vs изкуствен интелект
  4. Изкуствен интелект срещу Business Intelligence

Категория: