Rozdíly mezi strojovým učením a umělou inteligencí
Machine Learning vs Artificial Intelligence jsou 2 vysoce považovaná buzzwords ihned a někdy se zdají být zaměnitelně používána.
Jsou to téměř konstantní faktor, nicméně vnímání, že obvykle způsobí určité zmatení. Předpokládal jsem tedy, že za vyjasnění rozdílu bude cena psaní kusu.
Jak Machine Learning vs Artificial Intelligence se děje strašně často, jakmile je předmět obrovským poznáním, analytikou, a tedy i širšími vlnami technologických modifikací, které prochází náš svět.
Stručně řečeno, nejúčinnější odpověď je:
Umělá inteligence je to, že širší pojetí strojů, které mají schopnost plnit úkoly mimořádně metodou, kterou bychom brali v úvahu „inteligentní“.
Všichni jsme si zvykli na termín „Umělá inteligence“. Nakonec to bylo velmi oblíbené zaměření ve filmech, jako je The Exterminator, The Matrix a Ex Machina (můj osobní oblíbený). Nedávno jste však slyšeli alternativní pojmy jako „strojové učení“ a „hluboké učení“, které se obvykle používají zaměnitelně s umělou inteligencí. V důsledku toho je rozdíl mezi umělou inteligencí, strojovým učením a hlubokým učením často strašně nejasný.
Začnu rychlým vysvětlením toho, co strojové učení vs. umělá inteligence ve skutečnosti znamená a jak jsou úplně odlišné. Poté se ale podělím o AI, a proto je síť věcí neoddělitelně spletena, s mnoha technologickými pokroky spojenými přímo s linkou múzy pro přidruženou AI a IoT explozi.
Srovnání hlava-hlava mezi strojovým učením a umělou inteligencí
Níže je osm nejlepších rozdílů mezi strojovým učením a umělou inteligencí
Klíčové rozdíly mezi strojovým učením a umělou inteligencí
Obě Machine Learning vs Artificial Intelligence jsou populární volby na trhu; pojďme diskutovat o některých hlavních rozdílech mezi strojovým učením a umělou inteligencí:
- Umělá inteligence je rozdělena na „úzkou umělou inteligenci“, která je navržena k plnění konkrétních úkolů uvnitř webové stránky, a „všeobecná umělá inteligence“, která se může učit a plnit úkoly kdekoli. Strojové učení, protože vývoj nejnovějších algoritmů a modelů založených na statistice ve strojírenství je označován jako „úzká AI“.
- Jako takový, ML zahrnuje statistiku procedur, aplikovanou práci na počítači a matematickou optimalizaci, zatímco AI přitahuje několik věd a technologií: strojírenství, matematika, psychologie, lingvistika, filozofie, neurobiologie, přírodní filozofie, inženýrství atd.
- AI se zabývá tvorbou inteligentních systémů (které budou zadržovat, učit se, rozumět, plánovat, vnímat, metodovat lingvistickou komunikaci, jednat), zahrnovat strojovou inteligenci, umělé vědomí a inteligentní komunity. ML je jednoduše strojově řízené rysové inženýrství, učení funkcí nebo učení ilustrace znalostí, aby se mechanicky objevily reprezentace potřebné pro detekci nebo klasifikaci prvků z informací, nebo reálné znalosti jako obrázky, video a znalosti zařízení.
- Nejvýkonnější AI systémy, jako je Watson (…), používají techniky, jako je hluboké učení, jako jediná část velmi sofistikovaného souboru technik, počínaje aplikovanou matematickou technikou bayesovské illace po abstraktní myšlení. “Vzhledem k technologické nedůvěře k ML systémům, obrovské obrovské úvahy jsou způsobeny aplikací ML na smrtící autonomní zbraňové systémy (LAWS).
- Umělá inteligence zahrnuje vše, co umožňuje počítačům chovat se jako lidé. Pokud mluvíte se Siri telefonem a dostanete odpověď, jste již blízko. Strojové učení je podmnožinou umělé inteligence, která se zabývá extrakcí vzorů ze souborů dat. To znamená, že stroj může najít pravidla pro optimální chování, ale také se dokáže přizpůsobit změnám ve světě.
- Stručně řečeno, ML má jen velmi málo pokusů o Real AI nebo General AI, s jasnou logikou, vysokou bezpečností a zabezpečením, průhledností a odpovědností, což je rozhodující pro rozvoj přidruženého webu AI, který má důvěru lidu.
Porovnání tabulky strojového učení vs umělé inteligence
Níže jsou uvedeny seznamy bodů, popište srovnání mezi strojovým učením a umělou inteligencí
UMĚLÁ INTELIGENCE | STROJOVÉ UČENÍ |
AI je zkratka pro Artificial Intelligence, kdekoli je nastíněna inteligence, získávání datové inteligence je nastíněno jako schopnost akumulovat a aplikovat znalosti. | ML je zkratka pro Machine Learning, která je nastíněna kvůli získání dat nebo talentu |
Cílem je zvýšit pravděpodobnost úspěchu a nikoli přesnosti | Cílem je zvýšit přesnost, nezáleží však na úspěchu |
Funguje to jako červ, který bude rozumně fungovat | Může to být stroj pro snadné pojetí, který vezme znalosti a poučí se ze znalostí. |
Cílem je simulovat přirozenou inteligenci k vyřešení pokročilého problému | Cílem je říci na základě znalosti o určitém úkolu, aby se maximalizoval výkon stroje při tomto úkolu. |
AI je vyšší kognitivní proces. | ML umožňuje systému, aby mu bylo řečeno nové věci ze znalostí. |
To má za následek vývoj systému, který napodobuje chování člověka k retortu za mimořádných okolností. | Zahrnuje to vytváření samoučících se algoritmů. |
AI se může rozhodnout najít nejlepší odpověď. | ML si může vybrat pouze odpověď na to, zda je nebo není nejlepší nebo ne. |
Výsledkem umělé inteligence je inteligence nebo znalosti. | ML výsledky v datech. |
Závěr - Strojové učení vs. umělá inteligence
Umělá inteligence - a zejména v těchto dnech ML ve skutečnosti obsahuje hromadu, kterou je třeba dodat. Díky svému příslibu automatizace běžných úkolů, jako je vynalézavý pohled, získávají průmyslová odvětví v každém sektoru od bankovnictví po pozornost a výrobu výhody. Je tedy nezbytné, aby strojové učení a umělá inteligence byly další věcí … jsou to zboží, které je přeplněno - systematicky a lukrativně.
Strojové učení bylo obchodníky skutečně převzato jako šance. Jakmile je AI už tak dlouho, je možné, že se to začalo považovat za jednu věc, a to v tom, jak „starý klobouk“ ještě předtím, než byl jeho potenciál skutečně dosažen. Na cestě k „revoluci AI“ existuje mnoho nesprávných začátků, a proto termín Strojové učení ve skutečnosti poskytuje obchodníkům jednu novou věc, lesklou a významně pevně zakotvenou v rámci nabídky „tady a teď“.
Skutečnost, že se nakonec vyvine lidská umělá inteligence, byla technology považována za jednu z věcí jistoty přidružení. V dnešní době máme samozřejmě tendenci být blíž než kdy jindy a že k tomuto cíli se zvyšujeme rychlostí. Bohatství vzrušujícího pokroku, který jsme zaznamenali v posledních letech, je způsobeno základními změnami, nicméně máme tendenci vytvářet mentální činností AI, která je vedena ML.
Na konci tohoto rozdílu mezi příspěvkem Machine Learning vs Artificial Intelligence chci jen zmínit, že obě tyto technologie mají před sebou velkou budoucnost a že existuje mnoho vylepšení pro Machine Machine vs Artificial Intelligence. Otázka zde není, která z nich je nejlepší mezi Machine Learning vs Artificial Intelligence? Skutečnou otázkou však je, která z nich v nadcházející budoucnosti přežije?
Doporučený článek
Toto byl průvodce největším rozdílem mezi strojovým učením a umělou inteligencí. Zde také diskutujeme o klíčových rozdílech mezi strojovým učením a umělou inteligencí s infografikou a srovnávací tabulkou. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Strojové učení vs prediktivní modelování
- Data Scientist vs Machine Learning
- Data Science vs Artificial Intelligence
- Umělá inteligence vs Business Intelligence