L'intelligence artificielle et l'apprentissage dépendant du contexte sont tous deux liés aux technologies de l'information. Ces deux domaines traitent de la façon dont les machines peuvent fonctionner en utilisant l'intelligence humaine. Cependant, l'expansion des applications est très différente lorsqu'il s'agit de ces deux domaines.
Faits marquants
- L'apprentissage dépendant du contexte se concentre sur l'acquisition de connaissances et de compétences dans des contextes spécifiques, conduisant à un meilleur rappel et à une meilleure application dans des situations similaires.
- L'intelligence artificielle (IA) implique le développement de systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches nécessitant l'intelligence humaine, telles que l'apprentissage, la résolution de problèmes et la prise de décision.
- Les systèmes d'IA peuvent intégrer des algorithmes d'apprentissage dépendant du contexte pour améliorer leur capacité à s'adapter à de nouvelles situations et environnements.
Apprentissage dépendant du contexte vs intelligence artificielle
La différence entre l'apprentissage dépendant du contexte et l'intelligence artificielle est que l'apprentissage dépendant du contexte est largement appliqué dans la vie réelle par rapport à l'intelligence artificielle. Les applications de l'apprentissage contextuel dépendent d'une approche centrée sur l'humain. L'intelligence artificielle et l'apprentissage contextuel utilisent l'intelligence humaine pour créer des machines.
L'apprentissage dépendant du contexte, ou apprentissage contextuel, ne se limite pas à machine learning (ML) et algorithme. Il aide également à suivre diverses activités centrées sur l'humain, telles que les données analytiques, à l'aide de l'intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle ou IA fait référence aux machines ou aux logiciels fabriqués à l'aide de l'intelligence humaine. L'IA utilise l'intelligence humaine pour créer des machines intelligentes qui pensent comme les humains. L'intelligence artificielle est aujourd'hui utilisée dans les affaires, la santé, l'éducation, la finance, le droit, la fabrication, la banque, les transports et de nombreux autres secteurs.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | Apprentissage contextuel | Intelligence artificielle |
| Définition | Les apprentissages contextuels sont les prototypes de scénarios réels. | L'intelligence artificielle désigne l'intelligence des machines qui sont alimentées par des humains. |
| Applications | L'apprentissage contextuel est appliqué pour rendre les machines plus humaines. | L'IA aide les machines à effectuer diverses tâches qui sont principalement conçues pour les personnes. |
| Objectif principal | L'objectif principal de l'apprentissage contextuel est de rapprocher les machines et les humains. | L'objectif principal de l'IA est de rendre les machines suffisamment capables de résoudre des problèmes complexes comme les humains. |
| Procédure d'apprentissage | L'apprentissage contextuel ne se concentre pas seulement sur les algorithmes pour apporter d'autres améliorations, mais apprend également des approches humaines. | L'intelligence artificielle se concentre principalement sur les algorithmes pour apprendre des modèles et prendre des décisions. |
| Raisonnement | La procédure de raisonnement est centrée sur l'humain lors de l'utilisation d'une machine. | La procédure de raisonnement ressemble plus à une machine en utilisant des algorithmes appropriés. |
Qu'est-ce que l'apprentissage dépendant du contexte ?
La génération moderne devient de plus en plus dépendante des machines. Les humains construisent ces machines en utilisant l'intelligence artificielle. Ils fabriquent ces machines en utilisant l'intelligence humaine.
Cependant, les machines agissent comme des humains tout en travaillant. Ils peuvent fournir des erreurs factuelles en termes de providence des données. En utilisant machine learning, l'apprentissage contextuel aide les humains à étudier et à atteindre des conditions plus précises.
En d'autres termes, l'apprentissage contextuel ne dépend pas seulement des algorithmes. Les algorithmes peuvent parfois fournir des erreurs factuelles car il n'a pas leur intelligence. Cela peut rendre la procédure totale défectueuse et non sans erreur.
L'apprentissage contextuel essaie d'étudier et de créer plus de prototypes dans un environnement de recherche. Cela aide à développer diverses autres possibilités d'activités mécaniques presque humaines. L'apprentissage contextuel veut atteindre la capacité maximale des machines à agir comme des humains.
Divers chatbots et assistants virtuels deviennent de plus en plus améliorés et ressemblent à des humains en utilisant l'apprentissage contextuel. L'intelligence artificielle a ses limites lorsqu'il s'agit de fournir des expériences de type humain.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?
L'intelligence artificielle fait référence à l'intelligence des machines fabriquées avec l'intelligence humaine. Tout appareil, tel que les téléphones portables, les ordinateurs, les robots, etc., est un exemple d'intelligence artificielle. L'intelligence artificielle rend la vie humaine plus facile jour après jour.
Des machines et des logiciels comme Alexa et Google Assistance sont développés avec l'aide de l'intelligence artificielle. Ils ont leur propre processeur de langage et reconnaissance vocale.
L'intelligence artificielle n'est pas similaire aux langages de codage tels que Python ou Java. Cependant, l'IA est créée à l'aide de ces langages de codage. Chaque IA a deux parties, l'une est matérielle et l'autre est logicielle.
Le matériel est la partie extérieure de la machine qui est visible à l'œil humain. D'autre part, le logiciel est créé à l'aide de codes et de l'intelligence humaine.
Le logiciel est écrit pour que les machines puissent comprendre les modèles de comportement humain. Les appareils créent alors leurs propres modèles et agissent en conséquence. Ce modèle mécanique est connu sous le nom d'algorithme.
Les machines utilisent ces algorithmes pour choisir les tâches correctes qu'elles doivent effectuer ensuite. Les appareils améliorent constamment leurs algorithmes en scrutant les changements de comportement humain.
L'amélioration constante de l'algorithme permet aux machines d'effectuer les tâches rapidement et avec plus de précision.
Principales différences entre l'apprentissage dépendant du contexte et l'intelligence artificielle
- L'apprentissage contextuel est un processus de développement pour améliorer l'intelligence artificielle, alors que l'intelligence artificielle a des applications réelles.
- L'apprentissage dépendant du contexte tente de rendre les expériences plus humaines exécutées par des machines. L'intelligence artificielle, cependant, n'est toujours pas humaine.
- L'IA essaie de développer ses applications dans le scénario actuel des machines et de l'apprentissage dépendant du contexte.
- L'intelligence artificielle se limite aux algorithmes, tandis que l'apprentissage dépendant du contexte va au-delà des algorithmes et de l'apprentissage automatique.
- L'intelligence artificielle peut être défectueuse et l'apprentissage dépendant du contexte tente d'atteindre des moyens plus avancés de générer le résultat souhaité
- https://www.journal.iberamia.org/index.php/intartif/article/download/252/87
- https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/jpii/article/viewFile/11721/8683
Dernière mise à jour : 27 juillet 2023
J'ai mis tellement d'efforts à écrire ce billet de blog pour vous apporter de la valeur. Cela me sera très utile, si vous envisagez de le partager sur les réseaux sociaux ou avec vos amis/famille. LE PARTAGE C'EST ♥️
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.
