Искусственный интеллект против машинного обучения: разница и сравнение

Технологии сделали жизнь намного проще, чем в прошлом веке. С каждым новым поколением технических устройств существенными становятся и обновления программного обеспечения.

Точно так же искусственный интеллект и машинное обучение начали доминировать в индустрии программного обеспечения на благо человечества. Важно провести между ними различие.

Основные выводы

  1. Искусственный интеллект (ИИ) — это более широкая концепция создания машин, которые могут выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Напротив, машинное обучение (ML) — это подмножество ИИ, которое использует алгоритмы для обучения на основе данных.
  2. ML фокусируется на том, чтобы позволить машинам повышать свою производительность без явного программирования, в то время как ИИ включает в себя различные подходы, включая системы, основанные на правилах, и экспертные системы.
  3. Приложения ИИ могут включать робототехнику, обработку естественного языка и компьютерное зрение, в то время как методы машинного обучения обычно используются в системах анализа данных, распознавания образов и рекомендаций.

Artificial Intelligence vs Машинное обучение

искусственный интеллект относится к способности создавать компьютерные системы, которые могут подражать человеческому мышлению, возможностям, поведению и выполнять различные сложные задачи. Машинное обучение работает для создания машин с использованием технологий и алгоритмов, которые могут выполнять только те конкретные задачи, для которых они обучены.

Искусственный интеллект против машинного обучения

Искусственный интеллект также сокращенно называют ИИ. Это сложный метод наделения машин человеческими качествами.

В повседневной жизни есть множество применений одного и того же, и инженеры и специалисты по вычислительной технике предпринимают повторяющиеся попытки произвести революцию, используя одно и то же. Он использует все типы входов.

Машинное обучение также сокращенно ML.

Это еще одна область прикладных вычислений, в которой все внимание уделяется алгоритмам и статистическим методам интерпретации больших объемов информации. На рынке доступны различные курсы, и повышение квалификации помогает облегчить доступ к технологиям в целом.

Сравнительная таблица

Параметры сравненияArtificial IntelligenceМашинное обучение
ОпределениеИскусственный интеллект можно определить как умную работу, выполняемую системой, чтобы компенсировать дефицит интеллекта, с которым сталкиваются механические системы. Машинное обучение — это более простой термин, который подразумевает процесс, посредством которого система усваивает способы предоставления более точных данных.
Основная цель регистрацииЭто помогает в принятии решений, когда люди не могут обдумать возможные варианты. Это помогает в расширении базы знаний цифровой системы для будущего доступа.
Предлагаемые общие решенияИскусственный интеллект предлагает решения человеческих проблем.Машинное обучение предлагает решения неодушевленных проблем цифрового мира.
Процессы, участвующие в распространенииИспользуются технологические алгоритмы и другие аспекты интерпретации. Статистические методы и процессоры памяти помогают машине учиться у пользователя.
Стимулы для обученияИскусственный интеллект требует специальных входных данных для понимания человеческой природы для реализации. Машинное обучение использует уже предоставленные данные для улучшения функций.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект как концепция существует с 1950 года. Хотя он всегда рассматривается как угроза, ведущая к подавлению человеческого интеллекта, он также имеет определенный набор преимуществ.

Читайте также:  ОСРВ против ОС: разница и сравнение

С точки зрения механической интерпретации, принципы искусственного интеллекта позволяют людям получать доступ к настольным компьютерам и ноутбукам в том же контексте, что и к смартфонам. Существуют различные атрибуты, связанные с одним и тем же, которые могут потребовать значительного вмешательства человека в отсутствие искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект можно разделить на две широкие категории: общий искусственный интеллект и узкий искусственный интеллект. Первая ветвь тесно связана с разнообразными функциями технологического мира, включая многозадачность и решение множества проблем одновременно.

С другой стороны, узкая версия, как следует из названия, подходит только для задач, связанных со спецификациями. Лучше всего осторожно обращаться с искусственным интеллектом, поскольку неправильное использование может привести к серьезным последствиям, которые в большинстве случаев идут против человечества в целом.

У искусственного интеллекта есть различные примеры из реальной жизни, такие как самоуправляемые автомобили, функции автозамены во время набора текста, карты, отображающие загруженные места, и самолеты, которые можно оставить в режиме автопилота. Тем не менее, человеческое сознание не может быть заменено искусственным интеллектом.

искусственный интеллект

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение можно интерпретировать как отдельное подмножество технологических достижений, никогда не пересекающихся с искусственным интеллектом на цифровой арене. С появлением метавселенная и других связанных программ важность машинного обучения резко возросла.

Впервые он был обнаружен в 1959 году через IBM. С момента своего создания эта область претерпела бесчисленные изменения к лучшему для человечества.

Машинное обучение, хотя и является типом используемого искусственного интеллекта, совершенно не зависит от других переменных. Машина использует данные, поступающие в систему, для понимания стандартной рабочей процедуры.

Читайте также:  Facetime против Skype: разница и сравнение

Другими словами, вместо того, чтобы работать по заданным шаблонам, машина модифицирует маршруты, чтобы делать выводы в соответствии с человеческим интеллектом.

Он не заменяет потребность в механической работе, но пытается в том же духе улучшить технологический дух. Машинное обучение также называют уроком, извлеченным из существующих данных, для управления будущими данными.

Например, этот принцип используется, когда человек ищет продукт в Интернете, а затем в течение нескольких дней получает аналогичную или тесно связанную рекламу. Использование машинного обучения включает обнаружение кибермошенничества, предложения страниц для просмотра и т. д.

обучение с помощью машины

Основные различия между Искусственный интеллект и машинное обучение

  1. Искусственный интеллект определяется как технологически культивируемый интеллект. С другой стороны, машинное обучение определяется как сознательная обработка цифровых данных новой системой на основе прошлого опыта.
  2. Основная цель искусственного интеллекта — решать задачи, требующие вмешательства человека, в то время как машинное обучение не выходит за рамки цифровой аналитики.
  3. Процесс принятия решений улучшается с помощью методов искусственного интеллекта, а база знаний для целей интерпретации расширяется в области машинного обучения.
  4. AI опирается только на алгоритмы, в то время как ML также включает в себя статистику и запоминание.
  5. ИИ нужны новые стимулы, в то время как машинное обучение может легко работать при наличии уже существующих данных.
Разница между искусственным интеллектом и машинным обучением
Рекомендации
  1. https://www.nature.com/articles/s41598-020-62368-2
  2. https://www.mdpi.com/613200

Последнее обновление: 13 июля 2023 г.

точка 1
Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

Оставьте комментарий

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!