Razlika Između Strojnog Učenja I Umjetne Inteligencije

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Zadnja promjena: 2023-12-16 08:39

Ključna razlika - Strojno učenje vs umjetna inteligencija

Umjetna inteligencija širok je pojam. Automobili sa vlastitim pogonom, pametne kuće su neki od primjera umjetne inteligencije. Neke zemlje imaju inteligentne robote u područjima poput medicine, proizvodnje, vojske, poljoprivrede i kućanstva. Strojno učenje vrsta je umjetne inteligencije. Ključna razlika između strojnog učenja i umjetne inteligencije je u tome što je strojno učenje vrsta umjetne inteligencije koja računalu daje mogućnost učenja bez izričitog programiranja, a umjetna inteligencija je teorija i razvoj računalnih sustava sposobnih za inteligentno izvršavanje zadataka sličnih čovjek. Strojno učenje koristi algoritam za raščlanjivanje podataka, učenje iz njega i donošenje odluka u skladu s tim. To je razvoj algoritama za samoučenje,i Umjetna inteligencija je znanost o razvoju sustava ili softvera koji je pametan kao čovjek.

SADRŽAJ

1. Pregled i ključna razlika

2. Što je strojno učenje

3. Što je umjetna inteligencija

4. Sličnosti između strojnog učenja i umjetne inteligencije

5. Usporedna usporedba - Strojno učenje naspram umjetne inteligencije u tabličnom obliku

6. Sažetak

Što je strojno učenje?

Algoritam je slijed koraka koji računalu govore da riješi problem. Strojno učenje vrsta je umjetne inteligencije. Omogućuje računalima mogućnost učenja bez izričitog programiranja. To su razni algoritmi dostupni za rješavanje problema strojnog učenja. Ovisno o vrsti problema, može se odabrati prikladan algoritam strojnog učenja. Fokusira se na razvoj računalnih programa koji mogu dati rezultat kada su izloženi novim podacima.

Postoje različite vrste strojnog učenja. Oni su nadzirano učenje, nenadzirano učenje i učvršćivanje. Nadzirano učenje koristi poznati skup podataka za izradu predviđanja. Skup ulaznih podataka (X) i skup odgovarajućih vrijednosti odgovora ili izlaza (Y) daju se nadgledanom algoritmu učenja. Taj je skup podataka poznat kao skup podataka o treningu. Koristeći taj skup podataka, algoritam gradi model (Y = f (X)), tako da može dati izlaznu vrijednost za dovršavanje novog skupa podataka.

Klasifikacija i regresija su nadzirani algoritmi strojnog učenja. Klasifikacija se koristi za klasificiranje zapisa. Jednostavan primjer je "je li temperatura hladna". Odgovor može biti „da“ili „ne“. Postoji određeni broj izbora za klasificiranje. Ako postoje dva izbora, riječ je o dvorazrednoj klasifikaciji. Ako postoji više od dva izbora, riječ je o višerazrednoj klasifikaciji. Regresija se koristi za izračunavanje brojčanog izlaza. Na primjer, predviđanje temperature sutrašnjice. Sljedeći bi primjer bio predviđanje vrijednosti kuće.

U nenadgledanom učenju daju se samo ulazni podaci, a nema odgovarajućih rezultata. Umjesto toga, algoritam pronalazi obrazac ili strukturu kako bi saznao više o podacima. Klasterizacija je kategorizirana kao Učenje bez nadzora. Podijeljuje podatke u skupine ili klastere kako bi se olakšala interpretacija podataka.

Slika 01: Strojno učenje

Učenje za pojačanje nadahnuto je biheviorističkom psihologijom. Radi se o maksimiziranju pojma kumulativne nagrade. Jedan od primjera učvršćivanja učenja je upućivanje računala da igra šah. Postoji toliko mnogo koraka u učenju šaha. Stoga nije moguće podučavati o svakom koraku. Ali moguće je reći je li određena radnja izvedena ispravno ili pogrešno. U Učvršćenju učenja, računalo će pokušati maksimizirati nagradu i učiti iz iskustva. Sljedeći je primjer automatski regulator temperature. Sustav bi trebao povećavati ili smanjivati temperaturu prema zahtjevu. Učenje s pojačanjem dobro je za sustave koji bi trebali donositi odluke bez puno ljudskog vodstva.

Što je umjetna inteligencija?

Umjetna inteligencija je natjerati računalo, računalom upravljani robot ili softver da inteligentno razmišljaju slično ljudskom. Primjenjivalo se na sustav, na način na koji ljudi razmišljaju, kako ljudi uče, odlučuju i rješavaju probleme. Napokon je izgrađen pametan i inteligentan sustav. Umjetna inteligencija moderna je tehnologija u modernom svijetu. Kombinacija je različitih disciplina poput informatike, biologije, matematike i inženjerstva.

Slika 02: Umjetna inteligencija

Mnogo je aplikacija umjetne inteligencije (AI). Suvremene aplikacije za igre koriste AI. AI istraživanje također uključuje Obradu prirodnog jezika. Davanje sposobnosti računalu ili stroju da razumije prirodni jezik kojim ljudi govore i izvršavanje zadataka u skladu s tim. Druga aplikacija je Industrial Robots. Postoje sofisticiraniji roboti s učinkovitim procesorima i ogromnom količinom memorije. Mogu se prilagoditi novom okruženju i prikupljati podatke pomoću svjetla, temperature, zvuka itd. Koriste se u poljima kao što su medicina i proizvodnja. Umjetna inteligencija također se primjenjuje u optičkom prepoznavanju likova, autonomnim vozilima, vojnim simulacijama i mnogim drugim.

Koje su sličnosti između strojnog učenja i umjetne inteligencije?

• Oboje se mogu koristiti za izgradnju sofisticiranih sustava za izvršavanje određenih zadataka.
• Obje se temelje na statistici i matematici.
• Strojno učenje nova je vrhunska tehnologija umjetne inteligencije.

Koja je razlika između strojnog učenja i umjetne inteligencije?

Diff Article Sredina prije tablice

Strojno učenje vs umjetna inteligencija
Strojno učenje vrsta je umjetne inteligencije koja omogućuje računalu mogućnost učenja bez izričitog programiranja. Koristi algoritam za raščlanjivanje podataka, učenje iz njih i donošenje odluka u skladu s tim.	Umjetna inteligencija je teorija i razvoj računalnih sustava koji mogu inteligentno obavljati zadatke slične ljudskom biću.
Funkcionalnost
Strojno učenje usredotočiti se na točnost i obrasce.	Umjetna inteligencija fokusira se na inteligentno ponašanje i maksimalnu promjenu uspjeha.
Kategorizacija
Strojno učenje može se kategorizirati za nadgledanje učenja, nenadgledano učenje i učenje pojačanja.	Aplikacije temeljene na umjetnoj inteligenciji mogu se kategorizirati kao primijenjene ili opće.

Sažetak - Strojno učenje nasuprot umjetnoj inteligenciji

Umjetna inteligencija napredak je i široka disciplina. Sastoji se od mnogih drugih područja kao što su inženjerstvo, matematika, računalne znanosti, itd. Razlika između strojnog učenja i umjetne inteligencije je u tome što je strojno učenje vrsta umjetne inteligencije koja računalu daje mogućnost učenja bez izričitog programiranja i umjetne inteligencije. Inteligencija je teorija i razvoj računalnih sustava koji mogu obavljati zadatke inteligentno slične ljudskim. Strojno učenje nova je vrhunska tehnologija umjetne inteligencije.

Preuzmite PDF verziju strojnog učenja vs umjetne inteligencije

Možete preuzeti PDF verziju ovog članka i koristiti je u izvanmrežne svrhe prema napomeni. Ovdje preuzmite PDF verziju Razlika između strojnog učenja i umjetne inteligencije