Rozdíl Mezi Strojovým Učením A Umělou Inteligencí

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-16 08:37

Klíčový rozdíl - strojové učení vs. umělá inteligence

Umělá inteligence je široký pojem. Auta s vlastním pohonem, inteligentní domy jsou příklady umělé inteligence. Některé země mají inteligentní roboty v oblastech, jako je medicína, výroba, armáda, zemědělství a domácnost. Strojové učení je druh umělé inteligence. Klíčovým rozdílem mezi strojovým učením a umělou inteligencí je, že strojové učení je typ umělé inteligence, který dává počítači schopnost učit se bez výslovného programování a umělá inteligence je teorie a vývoj počítačových systémů schopných provádět úkoly inteligentně podobně jako člověk. Machine Learning používá algoritmus k analýze dat, poučení se z něj a rozhodování podle toho. Jedná se o vývoj samoučících se algoritmů,a Artificial Intelligence je věda o vývoji systému nebo softwaru, který je chytrý jako člověk.

OBSAH

1. Přehled a klíčový rozdíl

2. Co je to strojové učení

3. Co je to umělá inteligence

4. Podobnosti mezi strojovým učením a umělou inteligencí

5. Porovnání vedle sebe - strojové učení vs. umělá inteligence ve formě tabulky

6. Shrnutí

Co je to strojové učení?

Algoritmus je sled kroků, které říkají počítači, aby vyřešil problém. Strojové učení je druh umělé inteligence. Poskytuje počítačům schopnost učit se bez výslovného programování. Jsou to různé algoritmy dostupné pro řešení problémů se strojovým učením. V závislosti na typu problému lze zvolit vhodný algoritmus Machine Learning. Zaměřuje se na vývoj počítačových programů, které mohou dát výsledek, když jsou vystaveny novým datům.

Existují různé typy strojového učení. Jsou to supervidované učení, nekontrolované učení a posílení učení. Supervised Learning používá k vytváření předpovědí známou datovou sadu. Sada vstupních dat (X) a sada odpovídajících hodnot odezvy nebo výstupů (Y) jsou dány supervizovanému algoritmu učení. Tato datová sada se nazývá tréninková datová sada. Použitím této datové sady vytvoří algoritmus model (Y = f (X)), takže může dát výstupní hodnotu k dokončení nové datové sady.

Klasifikace a regrese jsou supervizované algoritmy strojového učení. Klasifikace se používá ke klasifikaci záznamu. Jedním jednoduchým příkladem je „zda je teplota nízká“. Odpověď může být „ano“nebo „ne“. Existuje určitý počet možností ke klasifikaci. Pokud existují dvě možnosti, jedná se o klasifikaci dvou tříd. Pokud existuje více než dvě možnosti, jedná se o klasifikaci více tříd. Regrese se používá k výpočtu číselného výstupu. Například předpovídání teploty zítřka. Dalším příkladem může být předpovídání hodnoty domu.

V Unsupervised Learning jsou uvedena pouze vstupní data a neexistují žádné odpovídající výstupy. Algoritmus místo toho najde vzor nebo strukturu, aby se o datech dozvěděl více. Clustering je kategorizován jako učení bez dozoru. Rozděluje data do skupin nebo klastrů, aby usnadnila interpretaci dat.

Obrázek 01: Strojové učení

Reinforcement Learning je inspirováno behavioristickou psychologií. Jedná se o maximalizaci určité představy o kumulativní odměně. Jedním z příkladů Reinforcement Learning je instruování počítače, aby hrál šachy. V učení šachu je tolik kroků. Proto není možné poučit o každém kroku. Je však možné určit, zda byla určitá akce provedena správně nebo špatně. V rámci Reinforcement Learning se počítač pokusí maximalizovat odměnu a poučit se ze zkušeností. Dalším příkladem je automatický regulátor teploty. Systém by měl zvyšovat nebo snižovat teplotu podle požadavků. Výukové programy jsou dobré pro systémy, které by se měly rozhodovat bez velkého lidského vedení.

Co je to umělá inteligence?

Umělá inteligence znamená, že počítač, počítačově řízený robot nebo software myslí inteligentně podobně jako člověk. Vztahovalo se to na systém, způsob lidského myšlení, způsob, jakým se lidé učí, rozhodují a řeší problémy. Nakonec je vybudován inteligentní a inteligentní systém. Umělá inteligence je moderní technologie v moderním světě. Jedná se o kombinaci různých oborů, jako je informatika, biologie, matematika a inženýrství.

Obrázek 02: Umělá inteligence

Existuje mnoho aplikací umělé inteligence (AI). Moderní herní aplikace používají AI. Výzkum AI zahrnuje také zpracování přirozeného jazyka. Je to dát schopnost počítači nebo stroji porozumět přirozenému jazyku, kterým lidé mluví, a podle toho plnit úkoly. Další aplikací jsou Industrial Robots. Existují sofistikovanější roboti s výkonnými procesory a velkým množstvím paměti. Mohou se přizpůsobit novému prostředí a shromažďovat data pomocí světla, teploty, zvuku atd. Používají se v oblastech, jako je medicína a výroba. Umělá inteligence se také uplatnila při optickém rozpoznávání znaků, autonomních vozidlech, vojenských simulacích a mnoha dalších.

Jaké jsou podobnosti mezi strojovým učením a umělou inteligencí?

• Oba lze použít k vytvoření sofistikovaných systémů k provádění určitých úkolů.
• Oba jsou založeny na statistice a matematice.
• Machine Learning je nová špičková technologie umělé inteligence.

Jaký je rozdíl mezi strojovým učením a umělou inteligencí?

Rozdílný článek uprostřed před tabulkou

Strojové učení vs umělá inteligence
Strojové učení je typ umělé inteligence, který umožňuje počítači učit se, aniž by byl výslovně naprogramován. Využívá algoritmus k analýze dat, poučení se z nich a rozhodování podle toho.	Umělá inteligence je teorie a vývoj počítačových systémů schopných provádět úkoly inteligentně podobné lidské bytosti.
Funkčnost
Strojové učení se zaměřuje na přesnost a vzory.	Umělá inteligence se zaměřuje na inteligentní chování a maximální změnu úspěchu.
Kategorizace
Machine Learning lze rozdělit do kategorií: Supervize Learning, Unsupervised Learning a Reinforcement Learning.	Aplikace založené na umělé inteligenci lze kategorizovat jako aplikované nebo obecné.

Shrnutí - Machine Learning vs Artificial Intelligence

Umělá inteligence je pokrok a široká disciplína. Skládá se z mnoha dalších oborů, jako je strojírenství, matematika, informatika atd. Rozdíl mezi strojovým učením a umělou inteligencí spočívá v tom, že strojové učení je typ umělé inteligence, který dává počítači schopnost učit se bez výslovného programování a umělé Inteligence je teorie a vývoj počítačových systémů schopných provádět úkoly inteligentně podobně jako člověk. Machine Learning je nová špičková technologie umělé inteligence.

Stáhněte si PDF verzi Machine Learning vs Artificial Intelligence

Můžete si stáhnout verzi tohoto článku ve formátu PDF a použít jej pro offline účely podle citace. Stáhněte si zde verzi PDF. Rozdíl mezi strojovým učením a umělou inteligencí