Pagrindinis skirtumas – mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas
Dirbtinis intelektas yra plati sąvoka. Savarankiškai valdomi automobiliai, išmanieji namai yra keletas dirbtinio intelekto pavyzdžių. Kai kuriose šalyse yra pažangių robotų tokiose srityse kaip medicina, gamyba, karinė, žemės ūkis ir namų ūkis. Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis. Pagrindinis skirtumas tarp mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto yra tas, kad mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis, suteikianti kompiuteriui galimybę mokytis be aiškiai užprogramuoto, o dirbtinis intelektas yra kompiuterinių sistemų, galinčių protingai atlikti užduotis, panašias į žmogus. Mašininis mokymasis naudoja algoritmą duomenims analizuoti, mokytis iš jų ir atitinkamai priimti sprendimus. Tai savarankiško mokymosi algoritmų kūrimas, o dirbtinis intelektas yra mokslas apie sistemos ar programinės įrangos, kuri būtų protinga kaip žmogus, kūrimą.
Kas yra mašininis mokymasis?
Algoritmas yra veiksmų seka, kuri nurodo kompiuteriui išspręsti problemą. Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis. Tai suteikia kompiuteriams galimybę mokytis be aiškiai užprogramuoto. Tai įvairūs algoritmai, skirti mašininio mokymosi problemoms spręsti. Atsižvelgiant į problemos tipą, galima pasirinkti tinkamą mašininio mokymosi algoritmą. Jame pagrindinis dėmesys skiriamas kompiuterinėms programoms, kurios gali duoti rezultatų, kai susiduriama su naujais duomenimis, kūrimą.
Yra įvairių mašininio mokymosi tipų. Tai yra prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymasis ir mokymasis stiprinimas. Prižiūrimas mokymasis naudoja žinomą duomenų rinkinį prognozėms atlikti. Prižiūrimam mokymosi algoritmui suteikiamas įvesties duomenų rinkinys (X) ir atitinkamų atsako reikšmių arba išėjimų rinkinys (Y). Šis duomenų rinkinys yra žinomas kaip mokymo duomenų rinkinys. Naudodamas tą duomenų rinkinį, algoritmas sukuria modelį (Y=f(X)), todėl jis gali suteikti išvesties vertę, kad užbaigtų naują duomenų rinkinį.
Klasifikavimas ir regresija yra prižiūrimi mašininio mokymosi algoritmai. Klasifikacija naudojama įrašui klasifikuoti. Vienas paprastas pavyzdys yra „ar temperatūra š alta“. Atsakymas gali būti „taip“arba „ne“. Galima klasifikuoti tam tikrą skaičių pasirinkimų. Jei yra du pasirinkimai, tai yra dviejų klasių klasifikacija. Jei yra daugiau nei du pasirinkimai, tai yra kelių klasių klasifikacija. Skaitmeninei išvestiei apskaičiuoti naudojama regresija. Pavyzdžiui, rytojaus temperatūros numatymas. Kitas pavyzdys būtų namo vertės numatymas.
Neprižiūrimo mokymosi metu pateikiami tik įvesties duomenys, o atitinkamų išėjimų nėra. Vietoje to algoritmas suranda šabloną arba struktūrą, kad sužinotų daugiau apie duomenis. Klasterizavimas priskiriamas neprižiūrimo mokymosi kategorijai. Jis suskirsto duomenis į grupes arba grupes, kad būtų lengviau interpretuoti duomenis.
01 paveikslas: mašininis mokymasis
Sustiprinimas Mokymasis įkvėptas bihevioristinės psichologijos. Tai susiję su tam tikros kaupiamojo atlygio sąvokos padidinimu. Vienas iš stiprinimo mokymosi pavyzdžių yra nurodymas kompiuteriui žaisti šachmatais. Mokantis šachmatų yra tiek daug žingsnių. Todėl neįmanoma nurodyti kiekvieno žingsnio. Tačiau galima pasakyti, ar tam tikras veiksmas buvo atliktas teisingai, ar neteisingai. Mokymosi sustiprinimo metu kompiuteris stengsis maksimaliai padidinti atlygį ir mokytis iš patirties. Kitas pavyzdys yra automatinis temperatūros reguliatorius. Sistema turi padidinti arba sumažinti temperatūrą pagal poreikį. Sustiprinimo mokymasis yra naudingas sistemoms, kurios turėtų priimti sprendimus be daug žmogaus nurodymų.
Kas yra dirbtinis intelektas?
Dirbtinis intelektas yra priversti kompiuterį, kompiuteriu valdomą robotą ar programinę įrangą protingai mąstyti panašiai kaip žmogus. Tai buvo taikoma sistemai, žmogaus mąstymui, kaip žmonės mokosi, sprendžia ir sprendžia problemas. Galiausiai sukurta protinga ir protinga sistema. Dirbtinis intelektas yra madinga technologija šiuolaikiniame pasaulyje. Tai įvairių disciplinų, tokių kaip kompiuterių mokslas, biologija, matematika ir inžinerija, derinys.
02 pav.: Dirbtinis intelektas
Yra daug dirbtinio intelekto (DI) programų. Šiuolaikinės žaidimų programos naudoja AI. AI tyrimai taip pat apima natūralios kalbos apdorojimą. Tai suteikia kompiuteriui ar mašinai galimybę suprasti natūralią žmonių kalbą ir atitinkamai atlikti užduotis. Kita programa yra pramoniniai robotai. Yra sudėtingesnių robotų su efektyviais procesoriais ir didžiuliu atminties kiekiu. Jie gali prisitaikyti prie naujos aplinkos ir rinkti duomenis naudodami šviesą, temperatūrą, garsą ir kt. Jie naudojami tokiose srityse kaip medicina ir gamyba. Dirbtinis intelektas taip pat taikomas optiniam simbolių atpažinimui, autonominėms transporto priemonėms, kariniam modeliavimui ir dar daugiau.
Kokie yra mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto panašumai?
- Abu gali būti naudojami kuriant sudėtingas sistemas tam tikroms užduotims atlikti.
- Abu pagrįsti statistika ir matematika.
- Mašininis mokymasis yra nauja pažangiausia dirbtinio intelekto technologija.
Kuo skiriasi mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas?
Mašininis mokymasis prieš dirbtinį intelektą |
|
| Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis, suteikianti kompiuteriui galimybę mokytis be aiškiai užprogramuoto. Jis naudoja algoritmą duomenims analizuoti, mokytis iš jų ir atitinkamai priimti sprendimus. | Dirbtinis intelektas yra kompiuterinių sistemų, galinčių protingai atlikti užduotis, panašias į žmogų, teorija ir plėtra. |
| Funkcionalumas | |
| Mašininis mokymasis orientuotas į tikslumą ir modelius. | Dirbtinis intelektas sutelkia dėmesį į protingą elgesį ir didžiausią sėkmės pokytį. |
| Kategorizacija | |
| Mašininį mokymąsi galima priskirti prie mokymosi priežiūros, neprižiūrimo mokymosi ir mokymosi sustiprinimo kategorijos. | Dirbtiniu intelektu pagrįstos programos gali būti suskirstytos į taikomąsias arba bendrąsias. |
Santrauka – mašininis mokymasis prieš dirbtinį intelektą
Dirbtinis intelektas yra pažanga ir plati disciplina. Jį sudaro daugybė kitų sričių, tokių kaip inžinerija, matematika, kompiuterių mokslas ir kt. Mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas skiriasi tuo, kad mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis, suteikianti kompiuteriui galimybę mokytis be aiškiai užprogramuoto ir dirbtinio intelekto. Intelektas yra kompiuterinių sistemų, galinčių protingai atlikti užduotis, panašias į žmogų, teorija ir plėtra. Mašininis mokymasis yra nauja pažangiausia dirbtinio intelekto technologija.
Atsisiųskite mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto PDF versiją
Galite atsisiųsti šio straipsnio PDF versiją ir naudoti ją neprisijungus, kaip nurodyta citatos pastaboje. Atsisiųskite PDF versiją čia. Skirtumas tarp mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto
