Различия между машинным обучением и искусственным интеллектом
Машинное обучение против искусственного интеллекта - это сразу два громких умных слова, которые иногда взаимозаменяемы.
Они являются почти постоянным фактором, однако, восприятие, что там, как правило, вызывает некоторую путаницу. Таким образом, я предположил, что это будет ценой, написав кусок, чтобы прояснить различие.
Как машинное обучение, так и искусственный интеллект происходят ужасно часто, когда предметом становятся огромные знания, аналитика и, следовательно, более широкие волны технологических модификаций, которые охватывают наш мир.
Короче говоря, самый эффективный ответ:
Искусственный интеллект состоит в том, что более широкое представление о машинах, способных выполнять задачи чрезвычайно эффективным способом, который мы бы принимали во внимание как «умный».
Мы все привыкли к термину «Искусственный интеллект». Наконец, он был широко известен в таких фильмах, как «Уничтожитель», «Матрица» и «Ex Machina» (мой любимый фильм). Однако недавно вы слышали об альтернативных терминах, таких как «Машинное обучение» и «Глубокое обучение», которые обычно взаимозаменяемы с ИИ. В результате, различие между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением часто ужасно неясно.
Я начну с краткого пояснения того, что на самом деле означает машинное обучение против искусственного интеллекта, и как они полностью отличаются. Затем я поделюсь ИИ, и, следовательно, сеть вещей неразрывно запутана, и многие технологические достижения напрямую связаны с тем, чтобы связать музу с взрывом ИИ и IoT.
Сравнение лицом к лицу между машинным обучением и искусственным интеллектом
Ниже приведены 8 основных отличий между машинным обучением и искусственным интеллектом.
Ключевые различия между машинным обучением и искусственным интеллектом
Оба машинного обучения против искусственного интеллекта являются популярным выбором на рынке; Давайте обсудим некоторые основные различия между машинным обучением и искусственным интеллектом:
- Искусственный интеллект подразделяется на «узкий ИИ», предназначенный для выполнения определенных задач внутри веб-сайта, и «общий ИИ», который может изучать и выполнять задачи в любом месте. Машинное обучение, потому что разработка новейших основанных на статистике алгоритмов и моделей в инженерной науке обозначается как «узкий ИИ».
- Таким образом, ML включает в себя статистику процедур, прикладные вычисления и математическую оптимизацию, тогда как ИИ привлекает несколько наук и технологий: технические науки, математика, психология, лингвистика, философия, нейробиология, естественная философия, инженерия и т. Д.
- ИИ касается создания интеллектуальных систем (которые будут постигать, учиться, рассуждать, планировать, воспринимать, метод лингвистического общения, действовать), включая машинный интеллект, искусственное сознание и интеллектуальные сообщества. ML - это просто управляемая машиной разработка функций, обучение функциям или обучение на основе знаний, чтобы механически находить представления, необходимые для обнаружения или классификации функций, на основе информации или реальных знаний в виде изображений, видео и знаний об устройстве.
- Самые мощные системы ИИ, такие как Ватсон (…), используют такие приемы, как глубокое обучение, как всего лишь одну часть очень сложного ансамбля техник, начиная от прикладной математической техники байесовской склонности к абстрактному мышлению ». Учитывая технологическое недоверие к системам ОД, особый соображения вызваны применением ML для смертельных автономных систем оружия (LAWS).
- Искусственный интеллект охватывает все, что позволяет компьютерам вести себя как люди. Если вы говорите с Сири по телефону и получаете ответ, вы уже близко. Машинное обучение - это подмножество искусственного интеллекта, которое занимается извлечением шаблонов из наборов данных. Это означает, что машина может найти правила для оптимального поведения, но также может адаптироваться к изменениям в мире.
- В целом, ML мало что может сделать с Реальным ИИ или Общим ИИ с четкой логикой, высокой безопасностью и безопасностью, прозрачностью и ответственностью, что крайне важно для развития партнерской сети ИИ, которой доверяют люди.
Сравнение машинного обучения и искусственного интеллекта
Ниже приведены списки точек, описывающих сравнения между машинным обучением и искусственным интеллектом.
| ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ |
| Искусственный интеллект - это искусственный интеллект, где везде, где изложен интеллект, приобретение интеллектуальных данных обозначается как способность накапливать и применять знания. | ОД обозначает машинное обучение, которое обозначено как приобретение данных или таланта. |
| Цель состоит в том, чтобы увеличить вероятность успеха, а не точность | Цель состоит в том, чтобы повысить точность, однако, это не заботится об успехе |
| Это работает как червь, который будет работать разумно | Это может быть легкая машина зачатия берет знания и учиться на знаниях. |
| Цель состоит в том, чтобы моделировать естественный интеллект для решения сложной проблемы. | Цель состоит в том, чтобы на основе знаний о конкретной задаче добиться максимальной производительности машины при выполнении этой задачи. |
| ИИ - это высший когнитивный процесс. | ML позволяет системе узнавать что-то новое из знаний. |
| Это приводит к разработке системы, имитирующей поведение человека в экстремальных обстоятельствах. | Это включает в себя создание алгоритмов самообучения. |
| ИИ может выбрать лучший ответ. | ML может выбрать только ответ для этого, является ли это лучшим или нет. |
| ИИ приводит к интеллекту или знаниям. | ML приводит к данным. |
Вывод - машинное обучение против искусственного интеллекта
Искусственный интеллект - и особенно в наши дни ML на самом деле содержит кучу ресурсов. С его обещанием автоматизации рутинных задач, таких как обеспечение изобретательского понимания, отрасли в каждом секторе от банковского дела до внимания и производства пожинают преимущества. Таким образом, необходимо быть в курсе, что машинное обучение и искусственный интеллект - это одно, а другое… они являются товаром, на который осуществляется чрезмерная подписка - систематически и выгодно.
Машинное обучение фактически было принято как шанс маркетологами. Когда ИИ существует так долго, вполне возможно, что он стал восприниматься как единственная вещь в том, как «старая шляпа» еще до того, как его потенциал когда-либо был фактически реализован. На пути к «революции искусственного интеллекта» есть много неудачных попыток, и поэтому термин «машинное обучение» фактически дает маркетологам одну новую вещь, блестящую и, что весьма важно, твердо обоснованную в настоящем и настоящем.
Тот факт, что мы собираемся в конечном итоге разработать подобный человеку искусственный интеллект, обычно рассматривается технологами как одна вещь, связанная с определенностью. Конечно, в наши дни мы имеем тенденцию быть ближе, чем когда-либо, и что мы движемся к этой цели с возрастающей скоростью. Изобилие впечатляющего прогресса, которого мы достигли в последние годы, связано с основными изменениями, которые мы, однако, имеем в результате действия интеллектуального акта ИИ, к которому ведет ML.
В конце этого различия между статьями «Машинное обучение» и «Искусственный интеллект» я просто хочу упомянуть, что обе эти технологии имеют большое будущее, и есть много областей для улучшения как машинного обучения, так и искусственного интеллекта. Вопрос здесь не в том, какой из них лучше среди машинного обучения против искусственного интеллекта? Но реальный вопрос в том, кто выживет в будущем?
Рекомендуемая статья
Это было руководством к разнице между машинным обучением и искусственным интеллектом. Здесь мы также обсудим ключевые отличия машинного обучения от искусственного интеллекта с помощью инфографики и сравнительной таблицы. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Машинное обучение против прогнозирующего моделирования
- Data Scientist vs Machine Learning
- Наука Данных против Искусственного Интеллекта
- Искусственный интеллект против бизнес-аналитики