テクノロジーは、前世紀よりもはるかに生活を楽にしました。 技術デバイスが新世代になるたびに、ソフトウェアのアップグレードも重要になっています。
同様に、人工知能と機械学習は、人類の利益のためにソフトウェア業界を支配し始めています。 それらを区別することが不可欠です。
主要な取り組み
- 人工知能 (AI) は、人間のような知性を必要とするタスクを実行できる機械を作成するという、より広い概念です。 対照的に、機械学習 (ML) は、アルゴリズムを使用してデータから学習する AI のサブセットです。
- ML は、明示的なプログラミングなしでマシンのパフォーマンスを向上させることに重点を置いていますが、AI は、ルールベースのシステムやエキスパート システムなど、さまざまなアプローチを網羅しています。
- AI アプリケーションには、ロボット工学、自然言語処理、コンピューター ビジョンなどがありますが、ML 技術は、データ分析、パターン認識、レコメンデーション システムで一般的に使用されています。
Artificial Intelligence vs 機械学習
人工知能 人間の思考、能力、行動をエミュレートし、さまざまな複雑なタスクを実行できるコンピューター システムを作成する能力を指します。 機械学習は、トレーニングされた特定のタスクのみを実行できるテクノロジーとアルゴリズムを使用してマシンを構築するために機能します。
人工知能はAIとも略されます。 これは、機械に人間の属性を与える複雑な方法です。
日常生活の中で同じものを数多く使用しており、エンジニアやコンピューティングの専門家は、同じものを使用して革命を起こそうと繰り返し試みています. すべてのタイプの入力を使用します。
機械学習は ML とも略されます。
これは、大量の情報を解釈するアルゴリズムと統計的手法に全体的な重点を置く、応用コンピューティングのもう XNUMX つの分野です。 さまざまなコースが市場で入手可能であり、スキルを向上させることで、技術へのアクセスが容易になります。
比較表
| 比較のパラメータ | Artificial Intelligence | 機械学習 |
|---|---|---|
| 定義 | 人工知能は、機械システムが直面する知能の不足を補うためにシステムによって行われるスマートな作業と定義できます。 | 機械学習は、システムがより正確なデータを提供する方法を吸収するプロセスを意味する、より単純な用語です。 |
| 主な設立目的 | 人間が可能性を推論できない場合の意思決定に役立ちます。 | これは、将来のアクセスのためにデジタル システムの知識ベースを強化するのに役立ちます。 |
| 提供される一般的なソリューション | 人工知能は人間の問題を解決します。 | 機械学習は、デジタル世界の無生物の問題に対するソリューションを提供します。 |
| 伝播に関与するプロセス | 技術的アルゴリズムやその他の解釈の側面が活用されます。 | 統計手法とメモリ プロセッサは、マシンがユーザーから学習するのに役立ちます。 |
| 学習への刺激 | 人工知能を実装するには、人間の本性を理解するための特別なインプットが必要です。 | 機械学習は、機能を強化するために、既に供給された詳細を使用します。 |
人工知能とは何ですか？
概念としての人工知能は、1950 年から存在しています。人間の知性を圧倒する脅威と常に見なされていますが、特定の利点もあります。
機械的な解釈に関して言えば、人工知能の原則により、人々はスマートフォンと同じコンテキストでデスクトップやラップトップにアクセスできます。 人工知能がない場合、多くの人間の介入が必要になる可能性のあるさまざまな属性が関連付けられています。
人工知能はさらに、一般的な人工知能と狭い人工知能の XNUMX つの大きなカテゴリに分類できます。 前者の部門は、技術の世界の多様な機能と密接に関連しており、マルチタスクを行い、同時に多数の問題の解決策を提供します。
一方、狭いバージョンは、名前が示すように、仕様を含むタスクにのみ適しています。 人工知能は慎重に取り扱うことが最善です。誤用すると、ほとんどの場合、人類全体に反する重大な結果につながる可能性があります。
人工知能には、自動運転車、入力中の自動修正機能、混雑した場所を表示する地図、自動操縦モードのままにしておくことができる飛行機など、さまざまな実例があります。 それでも、人間の意識をAIに置き換えることはできません。
機械学習とは何ですか？
機械学習は、技術進歩の明確なサブセットとして解釈でき、デジタル分野で人工知能と交差することはありません。 の出現により、 メタバース およびその他の関連プログラムにより、機械学習の重要性は急上昇しています。
それは1959年に最初に明らかにされました IBM. 法人化以来、この分野は人類にとってより良いものとなるように数え切れないほどの変化を遂げてきました。
機械学習は、使用される人工知能の一種ですが、他の変数からはまったく独立しています。 マシンは、システムに入力されたデータを使用して、標準的な操作手順を理解します。
言い換えれば、設定されたパターンで作業する代わりに、機械はルートを変更して人間の知性に従って結論に到達します。
それは機械的な作業の必要性を置き換えるものではありませんが、同じラインで技術精神を向上させようとします. 機械学習は、将来のデータを操作するために、既存のデータから学んだ教訓とも呼ばれます。
たとえば、この原則は、ある人が Web で製品を検索した後、類似または密接に関連する広告を数日間受け取る場合に使用されます。 機械学習の用途には、サイバー詐欺の検出、フォローするページの提案などがあります。
間の主な違い 人工知能と機械学習
- 人工知能は、技術的に培われた知性と定義されています。 一方、機械学習は、過去の経験に基づく新しいシステムによるデジタルデータの意識的な取り扱いとして定義されています。
- 人工知能の主な目的は、人間の介入が必要な問題を解決することですが、機械学習はデジタル分析の範囲を超えて機能しません。
- 意思決定のプロセスは人工知能の手法によって強化されますが、解釈目的の知識ベースは機械学習の領域で拡張されます。
- AI はアルゴリズムのみに依存しますが、ML には統計と記憶も含まれます。
- AI は新しい刺激を必要としますが、ML は既存のデータの存在下で簡単に機能します。
最終更新日 : 13 年 2023 月 XNUMX 日
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Sandeep Bhandari は、Thapar University (2006) でコンピューター工学の学士号を取得しています。 彼はテクノロジー分野で 20 年の経験があります。 彼は、データベース システム、コンピュータ ネットワーク、プログラミングなど、さまざまな技術分野に強い関心を持っています。 彼の詳細については、彼のウェブサイトで読むことができます バイオページ.
