Diferențele dintre învățarea mașinii și inteligența artificială

Mașina de învățare și inteligența artificială sunt două cuvinte cheie de înaltă considerație imediat și par a fi folosite în mod interschimbabil.

Ele sunt factorul aproape constant, însă, percepția că, de obicei, va provoca o anumită confuzie. Prin urmare, am presupus că ar fi scris un preț pentru a clarifica distincția.

Atât învățarea în mașină, cât și inteligența artificială se desfășoară într-o mare măsură, odată ce subiectul are cunoștințe uriașe, analitice și, prin urmare, valurile mai largi de modificări tehnologice care răsuflă în lumea noastră.

Pe scurt, cel mai eficient răspuns este:

Inteligența artificială este aceea că concepția mai largă a mașinilor care au capacitatea de a îndeplini sarcini într-o metodă extrem de mare pe care am avea în vedere „inteligent”.

Suntem cu toții obișnuiți cu termenul „Artificial Intelligence”. În sfârșit, a fost un focus foarte plăcut în filme precum The Exterminator, The Matrix și Ex Machina (un favorit personal al meu). Cu toate acestea, ați auzit recent despre termeni alternativi, cum ar fi „Învățare automată” și „Învățare profundă”, utilizată de obicei în mod interschimbabil cu AI. Drept urmare, distincția dintre AI, învățarea automată și învățarea profundă sunt adesea teribil de neclare.

Voi începe oferind o clarificare rapidă a ceea ce înseamnă cu adevărat învățarea mașinii și inteligența artificială și modul în care acestea sunt complet diferite. Apoi, voi împărtăși totuși AI și, prin urmare, rețeaua Lucrurilor sunt încurcată în mod inextricabil, cu multe avansuri tehnologice conectate direct la linia muzei pentru explozia AI și IoT asociate.

Comparație dintre cap în cap între învățarea mașinii și inteligența artificială

Mai jos sunt cele 8 diferențe dintre învățarea mașinii și inteligența artificială

Diferențele cheie între învățarea mașinii și inteligența artificială

Atât Machine Learning, cât și Inteligența Artificială sunt alegeri populare pe piață; hai să discutăm unele dintre diferențele majore dintre învățarea mașinii și inteligența artificială:

  • Inteligența artificială este împărțită în „AI îngustă”, concepută pentru a îndeplini sarcini specifice în interiorul unui site web și „AI general”, care poate învăța și efectua sarcini oriunde. Învățarea automată, deoarece dezvoltarea ultimelor algoritmi și modele bazate pe statistici în știința ingineriei este declarată „AI îngustă”.
  • Ca atare, ML implică statistici de procedură, calcul aplicat și optimizare matematică, în timp ce AI atrage mai multe științe și tehnologii: știință inginerească, matematică, psihologie, lingvistică, filozofie, neurobiologie, filozofie naturală, inginerie etc.
  • AI se referă la crearea de sisteme inteligente (care să înțeleagă, să învețe, să raționeze, să planifice, să perceapă, să comunice limbajul metodelor, să acționeze), care să implice inteligența mașinii, conștiința artificială și comunitățile inteligente. ML este pur și simplu ingineria caracteristicilor controlate de mașini, învățarea caracteristicilor sau învățarea ilustrării cunoștințelor, pentru a descoperi mecanic reprezentările necesare pentru detectarea sau clasificarea caracteristicilor din informații sau cunoștințe din lumea reală ca imagini, video și cunoștințe despre dispozitiv.
  • Cele mai puternice sisteme AI, cum ar fi Watson (…) folosesc tehnici precum învățarea profundă ca o singură parte a ansamblului de tehnici foarte sofisticat, pornind de la tehnica matematică aplicată a ilitației Bayesiene până la gândirea abstractă. ”Având în vedere neîncrederea tehnologică față de sistemele ML, deosebit de mare considerațiile sunt cauzate de aplicarea ML pentru sistemele de arme autonome mortale (LAWS).
  • Inteligența artificială acoperă orice lucru care permite calculatoarelor să se comporte ca oamenii. Dacă vorbești cu Siri pe telefon și primești un răspuns, ești deja aproape. Învățarea automată este subsetul Inteligenței artificiale care se ocupă cu extragerea tiparelor din seturile de date. Aceasta înseamnă că mașina poate găsi reguli pentru un comportament optim, dar se poate adapta la schimbările din lume.
  • În concluzie, ML are foarte puțin de încercat cu Real AI sau AI general, cu o logică clară, siguranță ridicată și securitate, transparență și răspuns, esențiale pentru dezvoltarea web-ului AI asociat cu încrederea populară.

Învățarea mașinilor împotriva tabelului de comparare a inteligenței artificiale

Mai jos sunt listele de puncte, descrieți comparațiile dintre învățarea mașinii și inteligența artificială

INTELIGENȚĂ ARTIFICIALĂ ÎNVĂȚARE AUTOMATĂ
AI reprezintă inteligența artificială, oriunde este prezentată informația, achiziția de informații este evidențiată ca o capacitate de a acumula și aplica cunoștințe.ML înseamnă pentru Machine Learning care este conturată datorită achiziției de date sau talent

Scopul este de a extinde probabilitatea succesului și nu exactitateaScopul este să extindem precizia, însă nu-i pasă de succes

Funcționează ca un vierme care va lucra sensibilPoate fi o mașină ușoară de concepție care ia cunoștințe și învață din cunoștințe.

Scopul este de a simula inteligența naturală pentru a rezolva o problemă avansatăScopul este să se spună din cunoștințe cu privire la sarcina sigură pentru a maximiza performanța mașinii în această sarcină.

AI este un proces cognitiv mai mare.ML permite sistemului să i se spună lucruri noi din cunoaștere.
Rezultă în dezvoltarea unui sistem care să imite omul să se comporte într-o circumstanță extrem de mare.Ea presupune realizarea algoritmilor de auto-învățare.

AI poate alege să găsească cel mai bun răspuns.ML poate alege să răspundă exclusiv pentru asta indiferent dacă este sau nu cel mai bine.

AI are ca rezultat inteligență sau cunoștințe.ML rezultă în date.

Concluzie - Învățarea mașinilor împotriva inteligenței artificiale

Inteligență artificială - și în special în aceste zile, ML conține de fapt o grămadă de aprovizionare. Cu promisiunea sa de a automatiza sarcini banale, de asemenea, ca oferind o perspectivă inventivă, industriile din fiecare sector, de la activități bancare până la atenție și producție, obțin avantajele. Așadar, este necesar să fie actualizate ca învățarea automată și inteligența artificială să fie altceva … ele sunt mărfuri care sunt suprascrise - sistematic și lucrativ.

Învățarea automată a fost de fapt preluată ca o șansă de către marketeri. Odată ce AI a fost în jur de mult timp, este potențial faptul că a început să fie văzut ca un lucru care este în modul în care „pălăria bătrână” chiar înainte de a fi atins potențialul său. Există numeroase începuturi false pe „revoluția AI” și, prin urmare, termenul de învățare automată oferă, de fapt, comercianților un lucru nou, strălucitor și, în mod semnificativ, ferm fundamentat în cadrul de aici și acum.

Faptul că vom dezvolta în cele din urmă AI-ul uman, ca de obicei, a fost tratat ca un lucru de certitudine asociată de către tehnologi. Cu siguranță, în aceste zile avem tendința să fim mai apropiați ca niciodată și că ne îndreptăm către acest obiectiv cu viteză tot mai mare. Abundantele progrese interesante pe care le-am observat în ultimii ani se datorează schimbărilor de bază, cu toate acestea, avem tendința de a crea prin act mental AI care operează, care este condus de ML.

La sfârșitul acestei diferențe între Postul de învățare a mașinii și postul de inteligență artificială, vreau doar să menționez că ambele tehnologii au un viitor mare înainte și există o mulțime de îmbunătățiri atât pentru învățarea mașinii, cât și pentru inteligența artificială. Întrebarea de aici nu este care este cea mai bună dintre învățarea mașinii și inteligența artificială? Dar adevărata întrebare este care va supraviețui în viitorul viitor?

Articol recomandat

Acesta a fost un ghid pentru diferența de vârf între învățarea mașinii și inteligența artificială. Aici vom discuta, de asemenea, despre diferențele cheie despre Învățarea Mașinilor și Inteligența Artificială cu infografia și tabelul de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe -

  1. Învățarea mașinii vs. modelarea predictivă
  2. Data scientist vs Machine Learning
  3. Știința datelor vs inteligența artificială
  4. Informații artificiale și informații de afaceri

Categorie: