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
- 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.
- 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.
- 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 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 сравнения | Artificial Intelligence | Машинное обучение |
|---|---|---|
| Определение | Искусственный 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 регистрации | Это помогает в принятии решений, когда люди не могут обдумать возможные варианты. | Это помогает в расширении базы знаний цифровой системы для будущего доступа. |
| Предлагаемые общие решения | Искусственный интеллект предлагает решения человеческих проблем. | Машинное обучение предлагает решения неодушевленных проблем цифрового мира. |
| Процессы, участвующие в распространении | Используются технологические алгоритмы и другие аспекты интерпретации. | Статистические методы и процессоры памяти помогают машине учиться у пользователя. |
| Стимулы для обучения | Искусственный 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.
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.
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.
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.
Основные различия между Искусственный интеллект и машинное обучение
- Искусственный интеллект определяется как технологически культивируемый интеллект. С другой стороны, машинное обучение определяется как сознательная обработка цифровых данных новой системой на основе прошлого опыта.
- Основная цель искусственного интеллекта — решать задачи, требующие вмешательства человека, в то время как машинное обучение не выходит за рамки цифровой аналитики.
- Процесс принятия решений улучшается с помощью методов искусственного интеллекта, а база знаний для целей интерпретации расширяется в области машинного обучения.
- AI опирается только на алгоритмы, в то время как ML также включает в себя статистику и запоминание.
- ИИ нужны новые стимулы, в то время как машинное обучение может легко работать при наличии уже существующих данных.
Последнее обновление: 13 июля 2023 г.
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 ♥️
Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.
