Atšķirība Starp Mašīnmācīšanos Un Mākslīgo Intelektu

2024 Autors: Mildred Bawerman | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-16 08:40

Galvenā atšķirība - mašīnmācīšanās pret mākslīgo intelektu

Mākslīgais intelekts ir plašs jēdziens. Paša vadītas automašīnas, viedās mājas ir daži mākslīgā intelekta piemēri. Dažās valstīs ir inteliģenti roboti tādās jomās kā medicīna, ražošana, militārā nozare, lauksaimniecība un mājsaimniecība. Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta veids. Galvenā atšķirība starp mašīnmācīšanos un mākslīgo intelektu ir tā, ka mašīnmācīšanās ir mākslīgā intelekta veids, kas dod datoram iespēju mācīties, nepārprotami nepieprogrammējot, un mākslīgais intelekts ir datorsistēmu teorija un attīstība, kas spēj veikt uzdevumus, kas ir gudri līdzīgi cilvēks. Mašīnmācība izmanto algoritmu, lai parsētu datus, mācītos no tiem un attiecīgi pieņemtu lēmumus. Tā ir pašmācīšanās algoritmu izstrāde,un mākslīgais intelekts ir zinātne par tādas sistēmas vai programmatūras izveidi, kas ir gudra kā cilvēks.

SATURS

1. Pārskats un galvenās atšķirības

2. Kas ir mašīnmācīšanās

3. Kas ir mākslīgais intelekts

4. Mašīnmācības un mākslīgā intelekta līdzības

5. Blakus salīdzinājums - mašīnmācība pret mākslīgo intelektu tabulas veidā

6. Kopsavilkums

Kas ir mašīnmācīšanās?

Algoritms ir darbību secība, kas liek datoram atrisināt problēmu. Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta veids. Tas nodrošina datoriem iespēju mācīties, nepārprotami programmējot tos. Tie ir dažādi algoritmi, kas pieejami mašīnmācīšanās problēmu risināšanai. Atkarībā no problēmas veida var izvēlēties piemērotu mašīnmācīšanās algoritmu. Tas koncentrējas uz tādu datorprogrammu izstrādi, kuras var dot rezultātu, ja tiek pakļauti jauniem datiem.

Mašīnmācībai ir dažādi veidi. Tie ir uzraudzīta mācīšanās, bez uzraudzības un mācīšanās pastiprināšana. Uzraudzītā mācīšanās izmanto zināmu datu kopu, lai veiktu prognozes. Uzraudzītajam mācību algoritmam tiek ievadīts ievades datu kopums (X) un atbilstošo atbildes vērtību vai rezultātu kopums (Y). Šī datu kopa ir pazīstama kā apmācības datu kopa. Izmantojot šo datu kopu, algoritms izveido modeli (Y = f (X)), tāpēc tas var dot izejas vērtību, lai pabeigtu jaunu datu kopu.

Klasifikācija un regresija ir uzraudzīti mašīnmācīšanās algoritmi. Klasifikāciju izmanto, lai klasificētu ierakstu. Viens vienkāršs piemērs ir “vai temperatūra ir auksta”. Atbilde var būt “jā” vai “nē”. Klasificēšanai ir noteikts skaits izvēļu. Ja ir divas izvēles, tā ir divu klašu klasifikācija. Ja ir vairāk nekā divas izvēles, tā ir vairāku klašu klasifikācija. Skaitliskās izejas aprēķināšanai tiek izmantota regresija. Piemēram, paredzot rītdienas temperatūru. Cits piemērs varētu būt mājas vērtības prognozēšana.

Nekontrolētajā apmācībā tiek doti tikai ievades dati, un nav atbilstošu rezultātu. Tā vietā algoritms atrod modeli vai struktūru, lai uzzinātu vairāk par datiem. Klasteru veidošana tiek klasificēta kā Bez uzraudzības. Tas atvieglo datu interpretāciju grupās vai kopās.

01. attēls: Mašīnmācība

Mācību pastiprināšana ir balstīta uz biheivioristisko psiholoģiju. Tas attiecas uz kumulatīvās atlīdzības jēdziena maksimizēšanu. Viens no pastiprināšanas mācīšanās piemēriem ir norādījums datoram spēlēt šahu. Šaha apguvē ir tik daudz soļu. Tāpēc nav iespējams instruēt par katru soli. Bet ir iespējams pateikt, vai konkrētā darbība tika veikta pareizi vai nepareizi. Veicot mācības “Pastiprināšana”, dators centīsies maksimāli palielināt atlīdzību un mācīties no pieredzes. Vēl viens piemērs ir automātiskais temperatūras kontrolieris. Sistēmai vajadzētu paaugstināt vai pazemināt temperatūru atbilstoši prasībām. Mācību pastiprināšana ir noderīga sistēmām, kurām būtu jāpieņem lēmumi bez lielas cilvēku vadīšanas.

Kas ir mākslīgais intelekts?

Mākslīgā intelekta mērķis ir likt datoram, ar datoru vadāmam robotam vai programmatūrai domāt gudri līdzīgam cilvēkam. Tas attiecās uz sistēmu, uz cilvēka domāšanu, par to, kā cilvēki mācās, izlemj un risina problēmas. Visbeidzot, tiek izveidota gudra un inteliģenta sistēma. Mākslīgais intelekts ir moderna tehnoloģija mūsdienu pasaulē. Tas ir dažādu disciplīnu, piemēram, datorzinātņu, bioloģijas, matemātikas un inženierzinātņu, apvienojums.

02. attēls: Mākslīgais intelekts

Mākslīgā intelekta (AI) pielietojums ir daudz. Mūsdienu spēļu lietojumprogrammās tiek izmantots AI. AI pētījumos ietilpst arī dabiskās valodas apstrāde. Tas ir dot datoram vai mašīnai spēju saprast dabisko valodu, kurā runā cilvēki, un atbilstoši veikt uzdevumus. Vēl viena programma ir rūpnieciskie roboti. Ir sarežģītāki roboti ar efektīviem procesoriem un milzīgu atmiņas apjomu. Viņi var pielāgoties jaunajai videi un apkopot datus, izmantojot gaismu, temperatūru, skaņu utt. Tos izmanto tādās jomās kā medicīna un ražošana. Mākslīgais intelekts tika izmantots arī optiskajā rakstzīmju atpazīšanā, autonomos transportlīdzekļos, militārajās simulācijās un daudzos citos.

Kādas ir mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta līdzības?

• Abus var izmantot, lai izveidotu sarežģītas sistēmas noteiktu uzdevumu veikšanai.
• Abi ir balstīti uz statistiku un matemātiku.
• Mašīnmācība ir jaunā progresīvā mākslīgā intelekta tehnoloģija.

Kāda ir atšķirība starp mašīnmācīšanos un mākslīgo intelektu?

Atšķirīgs raksts vidū pirms tabulas

Mašīnmācība pret mākslīgo intelektu
Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta veids, kas dod datoram iespēju mācīties bez skaidra programmēšanas. Tas izmanto algoritmu, lai parsētu datus, mācītos no tiem un attiecīgi pieņemtu lēmumus.	Mākslīgais intelekts ir datorsistēmu teorija un attīstība, kas spēj veikt saprātīgi līdzīgus uzdevumus kā cilvēks.
Funkcionalitāte
Mašīnmācīšanās koncentrējas uz precizitāti un modeļiem.	Mākslīgais intelekts koncentrējas uz inteliģentu uzvedību un maksimālu panākumu maiņu.
Kategorizēšana
Mašīnmācīšanos var iedalīt kategorijās: Mācību uzraudzība, Bezuzraudzīta mācība un Mācību pastiprināšana.	Mākslīgā intelekta lietojumprogrammas var kategorizēt kā lietotas vai vispārīgas.

Kopsavilkums - mašīnmācīšanās pret mākslīgo intelektu

Mākslīgais intelekts ir sasniegums un plaša disciplīna. Tas sastāv no daudzām citām jomām, piemēram, inženierzinātnes, matemātika, datorzinātnes utt. Atšķirība starp mašīnmācīšanos un mākslīgo intelektu ir tā, ka mašīnmācīšanās ir mākslīgā intelekta veids, kas dod datoram iespēju mācīties, nepārprotami programmējot un mākslīgi nemācot Inteliģence ir datorsistēmu teorija un attīstība, kas spēj inteliģenti veikt līdzīgus uzdevumus kā cilvēks. Mašīnmācība ir jaunā progresīvā mākslīgā intelekta tehnoloģija.

Lejupielādējiet mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta PDF versiju

Jūs varat lejupielādēt šī raksta PDF versiju un izmantot to bezsaistes vajadzībām, kā norādīts piezīmē. Lūdzu, lejupielādējiet PDF versiju šeit. Starpība starp mašīnmācīšanos un mākslīgo intelektu