Phenquestions
Mūsdienās vārdi “Mākslīgais intelekts” un “Mašīnmācība” ir tādi modes vārdi, kurus mēs ikdienā klausāmies. Lieki piebilst, ka tie ir ne tikai mūsu tagadne, bet arī mūsu tehnoloģiju virzītās pasaules nākotne. Citiem vārdiem sakot, mēs varam teikt, ka šie divi ir visizcilākie faktori, kas mūsu zinātni pārceļ jaunā līmenī un padara mūs aizņemtus no reālās dzīves līdz virtuālajai dzīvei. Gandrīz visi inovatīvie AI un ML uzņēmumi izmanto mašīnmācīšanās algoritmus, lai padarītu mūsu pieredzi labāku un ērtāku. Lai gan lielākā daļa ekspertu tos izmanto savstarpēji, ir neliela atšķirība starp mākslīgo intelektu (AI) un mašīnmācīšanos (ML).
Mākslīgais intelekts pret mašīnmācīšanos
Mākslīgais intelekts ir dēļu koncepcija, kas palīdz mašīnai darboties bez ekspertu norādījumiem. Mašīnmācība ir AI paplašinājums, kas mašīnu vai ierīci padara tik inteliģentu, kas spēj mācīties, pieņemt lēmumu un identificēt modeļus bez skaidri ieprogrammēta. Zemāk mēs ieskicējam 15 raksturīgās atšķirības starp mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos. Tātad, sāksim.
1. Mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās definīcija
Abi termini “mākslīgais intelekts” un “mašīnmācīšanās” ir gandrīz cieši saistīti. Mākslīgais intelekts ir teorija un datorsistēmas attīstība, kas spēj darboties kā cilvēka smadzenes. Vienā vārdā mēs varam teikt, ka AI ir cilvēka smadzeņu atdarināšanas pētījums. Mākslīgais intelekts paplašina cilvēka smadzeņu jēdzienu un iekļauj šo jēdzienu mašīnu inteliģencē, lai veiktu vai veiktu noteiktus uzdevumus.
Gluži pretēji, mašīnmācīšanās ir algoritmu izpēte, kas izstrādā mašīnu, piemēram, veids, kā var mācīties bez skaidri ieprogrammēta. Pētot ML, mašīna vai ierīce var automātiski mācīties, pieņemt lēmumu, identificēt modeļus un veikt noteiktu uzdevumu. Tas izstrādā autonomu analītisko modeli. Tas arī izmanto datus, matemātiskos un statistiskos modeļus, lai padarītu mašīnu autonomu un inteliģentu.
2. Mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās piemērs
Viņu piemēros ir būtiska atšķirība starp mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos. AI lauks ir vairāku citu jomu kombinācija, piemēram, datorzinātnes, inženierzinātnes, matemātika. Šajā tehnoloģiju virzītajā pasaulē AI ir viena no izcilākajām tehnoloģijām. Tas darbojas ar to, kā cilvēka darbība, kā cilvēks darbojas, un, visbeidzot, šie jēdzieni tiek izmantoti AI projektā.
Mākslīgā intelekta piemērs ir rūpnieciskais robots. Tas ir viens no sarežģītākajiem AI pielietojumiem. Šim robotam ir efektīvs procesors un milzīgs atmiņas apjoms. Tā rezultātā tā var darboties ar jaunu vai nezināmu vidi. Tas var arī apkopot datus, izmantojot skaņu, temperatūru utt.
No otras puses, mašīnmācīšanās piemērs ir emociju izvilkšana no dotā teksta. Tā ir viena no jaunajām mašīnmācīšanās lietojumprogrammām. Mūsu virtuālā dzīve ir izaugusi, balstoties uz mašīnmācīšanās pētījumu. Mēs varam redzēt izcilus mašīnmācīšanās piemērus mūsu ikdienas dzīvē, piemēram, pašpiedziņas šablons, tērzēšanas robots un daudzi citi.
3. Līdzības: Mākslīgais intelekts pret mašīnmācīšanos
Mākslīgais intelekts ir zinātnes un tehnoloģijas izpēte. ML (mašīnmācīšanās) ir AI apakškopa. Tātad mākslīgajam intelektam un mašīnmācībai ir līdzība. Abas dziesmas tiek izmantotas, lai izstrādātu vai izstrādātu sarežģītu ierīci vai datorsistēmu, kas var veikt dažus iepriekš definētus uzdevumus vai noteiktu uzdevumu.
Vēl viena līdzība starp viņiem ir viņu pagraba tēma. Abas jomas ir balstītas uz statistiku un matemātiku. Gan mākslīgā intelekta, gan mašīnmācīšanās jomas izmanto matemātisko un statistisko modeli, lai izveidotu savu klasifikācijas modeli vai mācīšanās modeli.
4. Funkcijas: AI pret. Mašīnmācība
AI joma ir saistīta ar cilvēka inteliģenci, piemēram, spriešanu, problēmu risināšanu un mācīšanos. Lieki piebilst, ka AI koncentrējas uz inteliģentu mašīnu uzvedību. AI sistēma var atbildēt uz vispārīgiem jautājumiem. Arī AI nodrošina viegli lietojamas un efektīvas programmas, lai datorsistēma varētu domāt vai rīkoties kā cilvēka smadzenes.
Gluži pretēji, ar ML mašīna vai ierīce var apgūt vai identificēt modeļus vai klasificēt bez skaidriem norādījumiem. Šis pētījums izmanto datus un mašīnmācīšanās algoritmus, lai apmācītu modeli un pēc tam novērtētu modeli ar testa datiem. Piemēram, mēs varam apmācīt sistēmu, izmantojot uzraudzītus mašīnmācīšanās algoritmus, t.i.e, Support Vector Machine (SVM), un tad mēs varam paredzēt rezultātu. ML galvenā funkcija ir koncentrēties uz precizitāti.
5. Vēsture: AI pret. ML
Mašīnmācīšanās joma ir mākslīgā intelekta apakškopa. Turklāt tas ir aktuāls pētnieku jautājums pētniekiem un moderns temats rūpniecības uzņēmumiem. 1950. gadā pasaule iepazina mašīnmācīšanās terminu. Artūrs Semjuels uzrakstīja pirmo programmu, kas pazīstama kā Samuela pārbaudītājs, spēlējot mašīnmācībai.
Gluži pretēji, AI sākums bija Londonā. 1923. gadā Karels Čapeks spēlē vārdu Robots pirmo reizi lieto angļu valodā. Tad Džons Makartijs 1956. gadā izgudroja mākslīgo intelektu (AI). Viņš bija arī mākslīgā intelekta LISP programmēšanas valodas izgudrotājs. Tā mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās attīstās katru dienu. Un mēs iegūstam šo divu jomu iznākumu.
6. Kategorija: AI pret. Mašīnmācība
Viena no ievērojamākajām mākslīgā intelekta atšķirībām vs. mašīnmācīšanās ir viņu kategorijās. Mūsdienu tehnoloģiju mašīnmācīšanos var klasificēt kā uzraudzītu mācīšanos, bezuzraudzītu mācīšanos un mācīšanos pastiprināšanai. No otras puses, mākslīgais intelekts var būt piemērots un nepiemērots vai vispārējs.
7. Mērķis: Mākslīgais intelekts vs. Mašīnmācība
Vēl viena būtiska atšķirība starp mākslīgo inteliģentu vs. mašīnmācīšanās slēpjas viņu mērķī. Mākslīgā intelekta galvenais mērķis ir likt vai attīstīt datoru vai uz datoru balstītu sistēmu vai robotu tik inteliģentu vai rīkoties kā cilvēka klijas domāt vai rīkoties. Divi galvenie AI mērķi ir: (1) izstrādāt ekspertu sistēmu un (2) pielietot cilvēka intelektu mašīnai vai ierīcei.
No otras puses, mašīnmācīšanās darbojas uz sistēmas veiktspēju vai precizitāti. Mašīnmācība izmanto datus un algoritmus, lai apmācītu sistēmu vai izveidotu mašīnmācīšanās modeli. Pēc tam novērtējiet šo modeli ar testa datiem, lai izmērītu sistēmas veiktspēju vai precizitāti.
8. Komponenti: AI pret. ML
Mākslīgais intelekts ir dēļu jēdziens, un daudzi citi lauki šķērso šo dēļu zonu. Tomēr mākslīgais intelekts ir mašīnmācīšanās, dziļas mācīšanās, dabiskās valodas apstrādes (NLP), datorvīzijas, kognitīvās skaitļošanas un neironu tīkla kombinācija.
Gluži pretēji, ML ir automātiskās mašīnas vai ierīces veidošanas joma. Tas sākas ar datiem. Mašīnmācīšanās komponentu tipiskie komponenti ir problēmu izpratne, datu izpēte, datu sagatavošana, modeļa izvēle, sistēmas apmācība un visbeidzot sistēmas novērtēšana.
9. Nākotnes darbības joma
Mākslīgais intelekts jau ir parādījis savu skaistumu reālajā dzīvē, kā arī virtuālajā dzīvē. Turpmākajos gados tas dominēs zinātnē un tehnoloģijā. Pašlaik gandrīz visi uzņēmumi izmanto mākslīgo intelektu, un viņi arī zina tā plusus un mīnusus. Mūsu tuvākajā nākotnē AI veiks miljoniem finanšu darījumu sekundē. Turklāt AI radīs dažādas darba iespējas PMP absolventiem.
Turklāt uzņēmējiem noderēs mākslīgais intelekts. Ar mākslīgā intelekta un dabiskās valodas apstrādes straujo pieaugumu AI asistenti nākamajā gadā būs efektīvāki. Gandrīz visos uzņēmumos tiks izmantoti AI palīgi, piemēram, Google palīgi.
No otras puses, mašīnmācīšanās ierīces ir autonomas un inteliģentas. Arī šīs ierīces var darboties atbilstoši videi. Tātad mašīnmācībai ir ievērojama ietekme uz nākamo gadu. Nākotnē mašīnmācība tiks ārkārtīgi piemērota izglītībā un pētniecībā. Mašīnmācība ir aktuāls pētījumu jautājums. Tā tiks pārmērīgi piemērota uzņēmējdarbībā, veselības aprūpē, jo tā ir pašmācības īpašība.
10. Pielietojumi: Mākslīgais intelekts vs. Mašīnmācība
To lietojumos ir būtiskas atšķirības starp mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos. Šodien mēs varam izbaudīt mākslīgā intelekta trūkumu reālajā un virtuālajā dzīvē. Viena no izcilākajām AI lietojumprogrammām ir Siri, kas ir Apple personīgais palīgs. Siri ir draudzīgs un balss aktivizēts palīgs, kurš palīdz mums uzzināt informāciju un pievieno notikumus kalendāriem, nosūtītajām ziņām utt.
Vēl viens nozīmīgs AI pielietojums ir viedās mājas centrs, tas ir Alexa. Alexa ir fantastisks rīks, kas ienes revolūciju mūsu tehnoloģijās. Ja jūsu bērns lūdz jūs noklausīties pasaku stāstu, tad Alexa palīdz jums pateikt pasaku. Vēl viens AI pielietojums ir Tesla.
Bez šīm lietojumprogrammām mākslīgajam intelektam ir tik daudz aizraujošu un lielisku lietojumprogrammu kā Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest un daudzas citas. No otras puses, mašīnmācībai ir tik daudz fantastisku pielietojumu uzņēmējdarbībā, veselības aprūpē, pētniecībā, sociālajos medijos, izglītībā utt.
Teksta apstrāde, mašīnmācīšanās pieeja var automātiski klasificēt vai kategorizēt tekstu. Arī mašīnmācīšanās var izvilkt emocijas no teksta, kas ir pazīstams kā sentimenta analīze. Mašīnmācību izmanto arī dokumentu klasifikācijā un ziņu klasifikācijā.
Viena no visizplatītākajām mašīnmācīšanās lietojumprogrammām ir attēlu apstrāde. Attēlu apstrādē mašīnmācīšanās var iegūt no attēla funkcijas. Tas var arī apstrādāt medicīniskos attēlus un analizēt tos turpmākai izmantošanai. Mašīnmācību izmanto arī sejas atpazīšanā, autora identificēšanā, dzimuma identificēšanā, čaļu atpazīšanā utt.
Mašīnmācībai ir tik daudz ietekmes uz mūsu ikdienas dzīvi. Lieki piebilst, ka šis digitālais laikmets ir skaistākā mašīnmācīšanās radīšana. Mašīnmācība tiek izmantota veselības aprūpes sistēmā, laika prognozēs, pārdošanas prognozēs, pārdošanas prognozēs, runas atpazīšanā, attēlu atpazīšanā, medicīniskajā diagnostikā, klasifikācijā un regresijā.
11. Datu kopas
Mašīnmācībai un mākslīgajam intelektam dati ir spēks. Mums ir nepieciešami dati no apmācības posma un pārbaudes posma. Mākslīgajam intelektam un mašīnmācībai ir pieejamas daudzas datu kopas. Daži no tiem ir minēti šeit: LERA (zemākas ekstremitātes rentgenstari), MrNet, CheXpert (krūškurvja rentgenstaru attēli), MURA utt. Šīs datu kopas ir paredzētas mākslīgajam intelektam (AI). Šīs ir medicīniskās datu kopas.
No otras puses, ML ir tik daudz mašīnmācīšanās datu kopu. Daži no tiem ir minēti šeit: ImageNet: tas tiek izmantots datora redzes uzdevums, krūts vēža Viskonsinas (diagnostikas) datu kopa: izmantota veselības aprūpes sistēmai, Twitter sentimenta analīzes datu kopa: izmantota dabiskas valodas apstrādei, MNIST datu kopa: izmantota rakstzīmju atpazīšanai, sejas attēlu datu kopa , un tā tālāk.
12. Programmatūra: AI pret. Mašīnmācība
Bez programmatūras, datora, mašīnas vai ierīces nav nekas cits kā tukša kaste. Mākslīgajam intelektam un mašīnmācībai ir pieejama daudz programmatūras. AI programmatūra ir datorizēta programma, kas ir līdzīga cilvēka inteliģencei. Attiecībā uz mākslīgo intelektu daži šeit ir minēti: Darvins, Site24x7, Eimija, ChatBot, Evijs.ai, Oculus360 un daudz ko citu.
No otras puses, mašīnmācībai šeit ir izcelta kāda mašīnmācīšanās programmatūra: Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Tīkls, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib un tā tālāk.
13. Programmēšanas valodas
Mūsdienās visdaudzsološākās jomas ir mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās. Mākslīgais intelekts ir simulācija vai imitē cilvēka inteliģenci. Mašīnā mācīšanās ir viens no modernajiem modes vārdiem. Mašīnmācība ļauj mašīnai vai maldināt mācīties automātiski. Lai izstrādātu mašīnmācīšanās modeli vai robotu, mums jāzina programmēšanas valoda.
Ir pieejamas daudzas programmēšanas valodas. Lai izstrādātu mašīnmācīšanās projektu, varat apgūt Python, C / C ++, R vai Java programmēšanas valodu. No otras puses, lai izstrādātu mākslīgā intelekta projektu, jūs varat apgūt pitonu, LISP programmēšanas valodu, Java, Prolog vai C++.
14. Vēlamā prasme
Mākslīgais intelekts ir dēļa termins, kas ir ietverts vairākās jomās. Ja jūs interesē veidot AI inženiera karjeru, jums jāzina mašīnmācīšanās jēdziens, programmēšanas valodas, datu zinātne, datu ieguve, robotika, matemātika, statistika utt.
Gluži pretēji, lai izveidotu savu mašīnmācīšanās izstrādātāja karjeru, jums jāzina mašīnmācīšanās paņēmieni, programmēšanas valodas: Java, C / C ++, R, matemātika, varbūtība un statistika, atvērtā pirmkoda projekti un ietvari, atvērtā pirmkoda rīki utt.
15. Daba: AI pret. Mašīnmācība
Mākslīgais intelekts ir datorizētu programmu vai mašīnu izstrāde, kas atdarina cilvēka intelektu. Tas nozīmē, ka AI izstrādā mašīnu, kas spēj domāt, rīkoties, uztvert kā cilvēka smadzenes. Šis paņēmiens ir statistikas un matemātikas modeļu iekapsulēšana klasifikācijai, regresijai, optimizācijai utt. Šo lauku var izmantot dažādās lietojumprogrammās, piemēram, runas atpazīšanā, robotikā, teksta iegūšanā, heiristikā, datorvīzijā, medicīniskajā diagnostikā utt.
ML māca mašīnai mācīties, pamatojoties uz datiem, izmantojot mašīnmācīšanās algoritmus, piemēram, uzraudzītas vai bez uzraudzības. Vadāmajā mašīnmācībā mācību algoritms izstrādā mācību modeli, izmantojot apmācības datu kopu, kurai ir gan ievades, gan izvades etiķetes. Nepieskatītā mašīnmācībā ir pieejami tikai ievades dati; nav atbilstošu izejas mainīgo.
Beigu domas
AI lauks ir daudzu citu jomu, piemēram, datorzinātņu, statistikas, matemātikas utt., Integrācija. Un lauka ML ir vismodernākā mākslīgā intelekta tehnoloģija. Galvenā atšķirība starp mākslīgo intelektu vs. mašīnmācīšanās ir tāda, ka AI ir uz teoriju balstīta joma, kas darbojas, balstoties uz cilvēka smadzeņu koncepciju. No otras puses, mašīnmācīšanās balstās uz datiem un mašīnmācīšanās algoritmiem. Neapšaubāmi, šie divi caur maģisko pieskārienu attīsta neiedomājamas lietas.
Jūs varat arī apskatīt mūsu iepriekšējos rakstus par datu zinātni vs. ml un datu ieguve vs. ml. Ja jums ir kādi viedokļi vai jautājumi, lūdzu, nometiet komentāru. Jūs varat arī kopīgot šo rakstu, izmantojot sociālo mediju. Sekojiet līdzi.
