La technologie a rendu la vie beaucoup plus facile qu'au siècle précédent. A chaque nouvelle génération d'appareils techniques, les évolutions logicielles sont également devenues importantes.
De même, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont commencé à dominer l'industrie du logiciel au profit de l'humanité. Il est essentiel de les distinguer.
Faits marquants
- L'intelligence artificielle (IA) est le concept plus large de création de machines capables d'effectuer des tâches nécessitant une intelligence de type humain. En revanche, l'apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de l'IA qui utilise des algorithmes pour apprendre à partir des données.
- Le ML vise à permettre aux machines d'améliorer leurs performances sans programmation explicite, tandis que l'IA englobe diverses approches, y compris les systèmes basés sur des règles et les systèmes experts.
- Les applications d'IA peuvent inclure la robotique, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur, tandis que les techniques de ML sont couramment utilisées dans l'analyse de données, la reconnaissance de formes et les systèmes de recommandation.
Intelligence artificielle vs Machine Learning
intelligence artificielle fait référence à la capacité de créer des systèmes informatiques capables d'émuler la pensée, les capacités et les comportements humains et d'effectuer diverses tâches complexes. L'apprentissage automatique fonctionne pour construire des machines utilisant des technologies et des algorithmes qui ne peuvent effectuer que les tâches spécifiques pour lesquelles ils sont formés.
L'intelligence artificielle est également abrégée en IA. C'est une méthode compliquée pour fournir des attributs humains aux machines.
Il existe de nombreuses applications de la même chose dans la vie quotidienne et les ingénieurs et les experts en informatique font des tentatives répétitives pour apporter une révolution en utilisant la même chose. Il utilise tous les types d'entrées.
Machine Learning est également abrégé en ML.
C'est une autre branche de l'informatique appliquée qui met tout l'accent sur les algorithmes et les méthodes statistiques d'interprétation de grandes quantités d'informations. Divers cours sont disponibles sur le marché et l'amélioration des compétences facilite l'accès à la technologie dans son ensemble.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | Intelligence artificielle | Machine Learning |
|---|---|---|
| Définition | L'intelligence artificielle peut être définie comme un travail intelligent effectué par un système pour compenser le déficit d'intelligence auquel sont confrontés les systèmes mécaniques. | L'apprentissage automatique est un terme plus simple qui implique le processus par lequel un système s'imprègne de moyens de fournir des données plus précises. |
| Objectif principal de la constitution en société | Il aide à la prise de décision lorsque les humains ne sont pas disponibles pour raisonner sur les possibilités. | Il aide à améliorer la base de connaissances du système numérique pour un accès futur. |
| Solutions communes fournies | L'intelligence artificielle apporte des solutions aux problèmes humains. | L'apprentissage automatique fournit des solutions aux problèmes inanimés du monde numérique. |
| Processus impliqués dans la propagation | Des algorithmes technologiques et d'autres facettes de l'interprétation sont mis à contribution. | Les méthodes statistiques et les processeurs de mémoire aident la machine à apprendre de l'utilisateur. |
| Stimuli pour l'apprentissage | L'intelligence artificielle nécessite des apports spéciaux pour comprendre la nature humaine pour la mise en œuvre. | L'apprentissage automatique utilise des détails déjà fournis pour améliorer les fonctions. |
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?
L'intelligence artificielle, en tant que concept, existe depuis 1950. Bien qu'elle soit toujours considérée comme une menace menant à la maîtrise de l'intellect humain, elle présente également un ensemble particulier d'avantages.
En termes d'interprétation mécanique, les principes de l'intelligence artificielle permettent aux gens d'accéder aux ordinateurs de bureau et aux ordinateurs portables dans le même contexte que les smartphones. Il y a divers attributs attachés à la même chose qui pourraient nécessiter beaucoup d'intervention humaine en l'absence d'intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle peut être classée en deux grandes catégories - l'intelligence artificielle générale et l'intelligence artificielle étroite. La première branche est étroitement liée aux diverses fonctions du monde technologique, impliquant le multitâche et fournissant des solutions à de nombreux problèmes en même temps.
En revanche, la version étroite, comme son nom l'indique, ne convient qu'aux tâches impliquant des spécifications. Il est préférable de manipuler l'intelligence artificielle avec précaution, car une mauvaise utilisation pourrait entraîner de graves conséquences qui, dans la plupart des cas, vont à l'encontre de l'humanité dans son ensemble.
L'intelligence artificielle a divers exemples concrets tels que des voitures autonomes, des fonctions de correction automatique lors de la frappe, des cartes affichant des emplacements encombrés et des avions pouvant être laissés en mode pilote automatique. Pourtant, la conscience humaine ne peut pas être remplacée par l'IA.
Qu'est-ce que l'apprentissage par machine?
L'apprentissage automatique peut être interprété comme un sous-ensemble distinct d'avancées technologiques, sans jamais se croiser avec l'intelligence artificielle dans l'arène numérique. Avec l'avènement de la métaverse et d'autres programmes connexes, l'importance de l'apprentissage automatique a explosé.
Il a été mis au jour pour la première fois en 1959 par IBM. Depuis son incorporation, ce domaine a subi d'innombrables changements, pour le mieux de l'humanité.
L'apprentissage automatique, bien qu'un type d'intelligence artificielle mis à profit, est tout à fait indépendant des autres variables. La machine utilise les données introduites dans le système pour comprendre la procédure de fonctionnement standard.
En d'autres termes, au lieu de travailler sur des schémas prédéfinis, la machine modifie les itinéraires pour parvenir à des conclusions conformes à l'intellect humain.
Il ne remplace pas la nécessité d'un travail mécanique mais tente d'améliorer l'esprit technologique dans le même sens. L'apprentissage automatique est également appelé la leçon tirée des données existantes, pour manipuler les données futures.
Par exemple, ce principe est utilisé lorsqu'une personne recherche un produit sur le Web et reçoit ensuite des publicités similaires ou étroitement liées pendant quelques jours. Les usages du machine learning incluent la détection des cyber-fraudes, les suggestions de pages à suivre, etc.
Principales différences entre Intelligence artificielle et apprentissage automatique
- L'intelligence artificielle est définie comme un intellect cultivé sur le plan technologique. D'autre part, l'apprentissage automatique est défini comme la manipulation consciente de données numériques par un nouveau système basé sur des expériences passées.
- L'objectif principal de l'intelligence artificielle est de résoudre des problèmes qui nécessitent des interventions humaines, tandis que l'apprentissage automatique ne fonctionne pas au-delà de la portée de l'analyse numérique.
- Le processus de prise de décision est amélioré par des méthodes d'intelligence artificielle, tandis que la base de connaissances à des fins d'interprétation est élargie dans le domaine de l'apprentissage automatique.
- L'IA ne repose que sur des algorithmes, tandis que le ML inclut également des statistiques et de la mémorisation.
- L'IA a besoin de nouveaux stimuli tandis que le ML peut facilement bien fonctionner en présence de données préexistantes.
Dernière mise à jour : 13 juillet 2023
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Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
