Kunstig intelligens og maskinlæring er den del af datalogi, der er korreleret med hinanden. Disse to teknologier er de mest trendy teknologier, der bruges til at skabe intelligente systemer.
Selvom disse er to relaterede teknologier, og nogle gange bruger folk dem som et synonym for hinanden, men begge er stadig de to forskellige udtryk i forskellige tilfælde.
På et bredt plan kan vi differentiere både AI og ML som:
1 milliard til mio
AI er et større koncept til at skabe intelligente maskiner, der kan simulere menneskelig tænkeevne og adfærd, hvorimod maskinlæring er en applikation eller delmængde af AI, der tillader maskiner at lære af data uden at blive programmeret eksplicit.
Nedenfor er nogle hovedforskelle mellem AI og maskinlæring sammen med oversigten over kunstig intelligens og maskinlæring.
Kunstig intelligens
Kunstig intelligens er et felt inden for datalogi, som laver et computersystem, der kan efterligne menneskelig intelligens. Det består af to ord ' Kunstig 'og' intelligens ', som betyder 'en menneskeskabt tænkekraft'. Derfor kan vi definere det som
Kunstig intelligens er en teknologi, som vi kan bruge til at skabe intelligente systemer, der kan simulere menneskelig intelligens.
Det kunstige intelligens-system kræver ikke at være forprogrammeret, i stedet for det bruger de sådanne algoritmer, som kan arbejde med deres egen intelligens. Det involverer maskinlæringsalgoritmer såsom Reinforcement learning-algoritme og deep learning neurale netværk. AI bliver brugt flere steder, såsom Siri, Googles AlphaGo, AI i skakspil osv.
java hvis andet
Baseret på egenskaber kan AI klassificeres i tre typer:
I øjeblikket arbejder vi med svag AI og generel AI. Fremtiden for AI er Strong AI, for hvilken det siges, at den vil være intelligent end mennesker.
Maskinelæring
Machine learning handler om at udvinde viden fra data. Det kan defineres som,
Maskinlæring er et underområde af kunstig intelligens, som gør det muligt for maskiner at lære af tidligere data eller erfaringer uden at være eksplicit programmeret.
Maskinlæring gør det muligt for et computersystem at foretage forudsigelser eller tage nogle beslutninger ved hjælp af historiske data uden at være eksplicit programmeret. Maskinlæring bruger en enorm mængde strukturerede og semistrukturerede data, så en maskinlæringsmodel kan generere nøjagtige resultater eller give forudsigelser baseret på disse data.
fibonacci-sekvens java
Maskinlæring arbejder på algoritmer, som lærer ved hjælp af historiske data. Det virker kun for specifikke domæner, såsom hvis vi opretter en maskinlæringsmodel til at opdage billeder af hunde, vil det kun give resultater for hundebilleder, men hvis vi leverer et nyt data som kattebillede, vil det ikke reagere. Maskinlæring bliver brugt forskellige steder, såsom til online anbefalingssystem, til Google-søgealgoritmer, e-mail-spamfilter, forslag til Facebook Auto-vennemærkning osv.
Det kan opdeles i tre typer:
Vigtigste forskelle mellem kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML):
| Kunstig intelligens | Maskinelæring |
|---|---|
| Kunstig intelligens er en teknologi, der gør det muligt for en maskine at simulere menneskelig adfærd. | Machine learning er en delmængde af AI, som gør det muligt for en maskine automatisk at lære af tidligere data uden eksplicit programmering. |
| Målet med AI er at lave et smart computersystem som mennesker til at løse komplekse problemer. | Målet med ML er at give maskiner mulighed for at lære af data, så de kan give nøjagtige output. |
| I AI laver vi intelligente systemer til at udføre enhver opgave som et menneske. | I ML lærer vi maskiner med data at udføre en bestemt opgave og give et præcist resultat. |
| Machine learning og deep learning er de to vigtigste undergrupper af AI. | Deep learning er en hoveddel af maskinlæring. |
| AI har en meget bred rækkevidde. | Machine learning har et begrænset omfang. |
| AI arbejder på at skabe et intelligent system, som kan udføre forskellige komplekse opgaver. | Machine learning arbejder på at skabe maskiner, der kun kan udføre de specifikke opgaver, som de er uddannet til. |
| AI-system er bekymret for at maksimere chancerne for succes. | Maskinlæring er hovedsageligt bekymret for nøjagtighed og mønstre. |
| De vigtigste anvendelser af AI er Siri, kundesupport ved hjælp af catboats , Expert System, Online spil, intelligent humanoid robot osv. | De vigtigste anvendelser af maskinlæring er Online anbefalingssystem , Google søgealgoritmer , Forslag til tagging af Facebook-venner , etc. |
| På basis af kapaciteter kan AI opdeles i tre typer, som er, Svag AI , Generel AI , og Stærk AI . | Machine learning kan også opdeles i hovedsageligt tre typer, der er Superviseret læring , Uovervåget læring , og Forstærkende læring . |
| Det omfatter læring, ræsonnement og selvkorrektion. | Det inkluderer læring og selvkorrektion, når det introduceres med nye data. |
| AI beskæftiger sig fuldstændigt med strukturerede, semi-strukturerede og ustrukturerede data. | Machine learning omhandler strukturerede og semistrukturerede data. |