Ключова разлика – машинно обучение срещу изкуствен интелект
Изкуственият интелект е широко понятие. Самоуправляващите се коли, интелигентните домове са някои примери за изкуствен интелект. Някои страни разполагат с интелигентни роботи в области като медицина, производство, армия, селско стопанство и домакинство. Машинното обучение е вид изкуствен интелект. Ключовата разлика между машинното обучение и изкуствения интелект е, че машинното обучение е вид изкуствен интелект, който дава възможност на компютъра да се учи, без да е изрично програмиран, а изкуственият интелект е теорията и развитието на компютърни системи, способни да изпълняват задачи интелигентно, подобни на човек. Машинното обучение използва алгоритъм, за да анализира данни, да се учи от тях и да взема съответни решения. Това е разработка на самообучаващи се алгоритми, а изкуственият интелект е наука за разработване на система или софтуер, който е умен като човек.
Какво е машинно обучение?
Алгоритъмът е поредица от стъпки, които казват на компютъра да разреши проблем. Машинното обучение е вид изкуствен интелект. Той предоставя на компютрите способността да учат, без да бъдат изрично програмирани. Те са различни налични алгоритми за решаване на проблеми с машинното обучение. В зависимост от вида на проблема може да се избере подходящ алгоритъм за машинно обучение. Фокусира се върху разработването на компютърни програми, които могат да дадат резултат, когато са изложени на нови данни.
Има различни видове машинно обучение. Те са контролирано обучение, неконтролирано обучение и обучение с подсилване. Контролираното обучение използва известен набор от данни, за да прави прогнози. Набор от входни данни (X) и набор от съответните стойности на отговор или изходи (Y) се дават на алгоритъма за контролирано обучение. Този набор от данни е известен като набор от данни за обучение. Използвайки този набор от данни, алгоритъмът изгражда модел (Y=f(X)), така че може да даде изходна стойност за попълване на нов набор от данни.
Класификацията и регресията са алгоритми за контролирано машинно обучение. Класификацията се използва за класифициране на запис. Един прост пример е „дали температурата е ниска“. Отговорът може да бъде „да“или „не“. Има определен брой опции за класифициране. Ако има два избора, това е двукласова класификация. Ако има повече от два избора, това е многокласова класификация. Регресията се използва за изчисляване на цифровия резултат. Например прогнозиране на температурата утре. Друг пример би бил прогнозирането на стойността на къщата.
При неконтролирано обучение се дават само входните данни и няма съответните изходи. Вместо това алгоритъмът намира модел или структура, за да научи повече за данните. Клъстерирането се категоризира като неконтролирано обучение. Той разделя данните на групи или клъстери, за да улесни интерпретацията на данните.
Фигура 01: Машинно обучение
Reinforcement Learning е вдъхновен от бихевиористката психология. Става дума за максимизиране на някаква представа за кумулативно възнаграждение. Един пример за обучение с подсилване е чрез инструктиране на компютъра да играе шах. Има толкова много стъпки в изучаването на шах. Следователно не е възможно да се дават инструкции за всяка стъпка. Но е възможно да се каже дали определено действие е извършено правилно или грешно. В Reinforcement Learning компютърът ще се опита да увеличи максимално възнаграждението и да се учи от опита. Друг пример е автоматичен регулатор на температурата. Системата трябва да повишава или намалява температурата според изискванията. Обучението с подсилване е добро за системи, които трябва да вземат решения без много човешко ръководство.
Какво е изкуствен интелект?
Изкуственият интелект е да накара компютър, компютърно контролиран робот или софтуер да мисли интелигентно подобно на човека. Приложи се към системата, начина, по който хората мислят, как хората учат, решават и разрешават проблеми. Накрая се изгражда умна и интелигентна система. Изкуственият интелект е модерна технология в съвременния свят. Това е комбинация от различни дисциплини като компютърни науки, биология, математика и инженерство.
Фигура 02: Изкуствен интелект
Има много приложения на изкуствения интелект (AI). Съвременните приложения за игри използват AI. Изследванията на AI също включват обработка на естествен език. Това е да даде възможност на компютър или машина да разбира естествения език, говорен от хората, и да изпълнява задачи по съответния начин. Друго приложение са индустриалните роботи. Има по-сложни роботи с ефективни процесори и огромно количество памет. Те могат да се адаптират към новата среда и да събират данни, използвайки светлина, температура, звук и т.н. Те се използват в области като медицина и производство. Изкуственият интелект се прилага и при оптично разпознаване на символи, автономни превозни средства, военни симулации и много други.
Какви са приликите между машинното обучение и изкуствения интелект?
- И двете могат да се използват за изграждане на сложни системи за изпълнение на определени задачи.
- И двете са базирани на статистика и математика.
- Машинното обучение е новата авангардна технология на изкуствения интелект.
Каква е разликата между машинното обучение и изкуствения интелект?
Машинно обучение срещу изкуствен интелект |
|
| Машинното обучение е вид изкуствен интелект, който дава възможност на компютъра да се учи, без да бъде изрично програмиран. Той използва алгоритъм, за да анализира данните, да се учи от тях и да взема съответни решения. | Изкуственият интелект е теория и разработка на компютърни системи, способни да изпълняват задачи интелигентно, подобни на човешките. |
| Функционалност | |
| Фокусът на машинното обучение върху точността и моделите. | Изкуственият интелект се фокусира върху интелигентното поведение и максималната промяна на успеха. |
| Категоризация | |
| Машинното обучение може да бъде категоризирано като Учене с надзор, Учене без надзор и Учене с подсилване. | Приложенията, базирани на изкуствен интелект, могат да бъдат категоризирани като приложни или общи. |
Резюме – Машинно обучение срещу изкуствен интелект
Изкуственият интелект е напредък и широка дисциплина. Състои се от много други области като инженерство, математика, компютърни науки и др. Разликата между машинното обучение и изкуствения интелект е, че машинното обучение е вид изкуствен интелект, който дава възможност на компютъра да се учи, без да е изрично програмиран и изкуствен Интелигентността е теорията и развитието на компютърни системи, способни да изпълняват задачи интелигентно, подобни на човешките. Машинното обучение е новата авангардна технология на изкуствения интелект.
Изтеглете PDF версията на Машинно обучение срещу изкуствен интелект
Можете да изтеглите PDF версия на тази статия и да я използвате за офлайн цели според бележката за цитиране. Моля, изтеглете PDF версия тук Разлика между машинно обучение и изкуствен интелект
