Umetna inteligenca in strojno učenje sta del računalništva, ki sta med seboj povezana. Ti dve tehnologiji sta najbolj trendovski tehnologiji, ki se uporabljata za ustvarjanje inteligentnih sistemov.
Čeprav sta to dve sorodni tehnologiji in ju ljudje včasih uporabljajo kot sopomenki, sta obe v različnih primerih še vedno dva različna pojma.
Na širši ravni lahko razlikujemo AI in ML kot:
siva koda
AI je večji koncept za ustvarjanje inteligentnih strojev, ki lahko simulirajo človeško razmišljanje in vedenje, medtem ko je strojno učenje aplikacija ali podmnožica AI, ki omogoča strojem, da se učijo iz podatkov, ne da bi bili izrecno programirani.
Spodaj je nekaj glavnih razlik med umetno inteligenco in strojnim učenjem skupaj s pregledom umetne inteligence in strojnega učenja.
Umetna inteligenca
Umetna inteligenca je področje računalništva, ki ustvarja računalniški sistem, ki lahko posnema človeško inteligenco. Sestavljen je iz dveh besed ' Umetno ' in ' inteligenca ', kar pomeni 'miselna moč, ki jo je ustvaril človek.' Zato ga lahko definiramo kot,
Umetna inteligenca je tehnologija, s katero lahko ustvarimo inteligentne sisteme, ki lahko simulirajo človeško inteligenco.
Sistema umetne inteligence ni treba vnaprej programirati, namesto tega uporabljajo takšne algoritme, ki lahko delujejo z njihovo lastno inteligenco. Vključuje algoritme strojnega učenja, kot sta algoritem za krepitveno učenje in nevronske mreže globokega učenja. AI se uporablja na več mestih, kot so Siri, Googlov AlphaGo, AI pri igranju šaha itd.
niz podniz java
Glede na zmogljivosti lahko AI razvrstimo v tri vrste:
Trenutno delamo s šibko AI in splošno AI. Prihodnost umetne inteligence je močna umetna inteligenca, za katero pravijo, da bo inteligentnejša od ljudi.
Strojno učenje
Strojno učenje je pridobivanje znanja iz podatkov. Lahko ga definiramo kot,
Strojno učenje je podpodročje umetne inteligence, ki omogoča strojem, da se učijo iz preteklih podatkov ali izkušenj, ne da bi bili izrecno programirani.
Strojno učenje omogoča računalniškemu sistemu, da naredi napovedi ali sprejme nekatere odločitve z uporabo zgodovinskih podatkov, ne da bi bil izrecno programiran. Strojno učenje uporablja ogromno strukturiranih in polstrukturiranih podatkov, tako da lahko model strojnega učenja ustvari natančne rezultate ali poda napovedi na podlagi teh podatkov.
nadnapis v ilustratorju
Strojno učenje deluje na podlagi algoritma, ki se sam uči z uporabo zgodovinskih podatkov. Deluje samo za določene domene, na primer, če ustvarjamo model strojnega učenja za zaznavanje slik psov, bo rezultat dal samo za slike psov, če pa zagotovimo nove podatke, kot je slika mačke, se ne bo več odzival. Strojno učenje se uporablja na različnih mestih, na primer za sistem spletnih priporočil, za algoritme iskanja Google, filter neželene e-pošte, predloge za samodejno označevanje prijateljev na Facebooku itd.
Lahko ga razdelimo na tri vrste:
Ključne razlike med umetno inteligenco (AI) in strojnim učenjem (ML):
| Umetna inteligenca | Strojno učenje |
|---|---|
| Umetna inteligenca je tehnologija, ki stroju omogoča simulacijo človeškega vedenja. | Strojno učenje je podmnožica umetne inteligence, ki stroju omogoča samodejno učenje iz preteklih podatkov brez izrecnega programiranja. |
| Cilj umetne inteligence je narediti pameten računalniški sistem, kot je človek, za reševanje kompleksnih problemov. | Cilj ML je omogočiti strojem, da se učijo iz podatkov, tako da lahko dajejo natančne rezultate. |
| V AI izdelujemo inteligentne sisteme za opravljanje katere koli naloge kot človek. | V ML naučimo stroje s podatki, da izvedejo določeno nalogo in dajo natančen rezultat. |
| Strojno učenje in globoko učenje sta dve glavni podskupini umetne inteligence. | Globoko učenje je glavna podmnožica strojnega učenja. |
| AI ima zelo širok spekter uporabe. | Strojno učenje ima omejen obseg. |
| AI si prizadeva ustvariti inteligenten sistem, ki lahko izvaja različne kompleksne naloge. | Strojno učenje si prizadeva ustvariti stroje, ki lahko opravljajo samo tiste posebne naloge, za katere so usposobljeni. |
| Sistem umetne inteligence skrbi za povečanje možnosti za uspeh. | Strojno učenje se ukvarja predvsem z natančnostjo in vzorci. |
| Glavne uporabe AI so Siri, podpora strankam z uporabo mačjih čolnov , ekspertni sistem, spletno igranje iger, inteligentni humanoidni robot itd. | Glavne aplikacije strojnega učenja so Sistem spletnih priporočil , Googlovi iskalni algoritmi , Predlogi za samodejno označevanje prijateljev na Facebooku itd. |
| Na podlagi zmogljivosti lahko AI razdelimo na tri vrste, ki so: Šibek AI , Splošna umetna inteligenca , in Močan AI . | Strojno učenje lahko razdelimo tudi v glavnem na tri vrste Učenje pod nadzorom , Učenje brez nadzora , in Učenje s krepitvijo . |
| Vključuje učenje, razmišljanje in samopopravljanje. | Vključuje učenje in samopopravljanje ob uvajanju novih podatkov. |
| AI se v celoti ukvarja s strukturiranimi, polstrukturiranimi in nestrukturiranimi podatki. | Strojno učenje se ukvarja s strukturiranimi in polstrukturiranimi podatki. |