Erinevused masinõppe ja tehisintellekti vahel
Masinõpe vs tehisintellekt on kohe 2 kõrgelt hinnatud sõna ja näib, et neid kasutatakse vahelduvalt.
Need on peaaegu püsiv tegur, kuid arusaam, et tavaliselt tekitab see teatavat segadust. Seega eeldasin, et erinevuse selgitamiseks oleks vaja kirjutada pala.
Mõlemad masinõpe vs tehisintellekt toimuvad kohutavalt sageli, kui teema on tohutu teadmine, analüütika ja seetõttu ka laiemad tehnoloogiliste modifikatsioonide lained, mis meie maailma laiuvad.
Lühidalt öeldes on kõige tõhusam vastus järgmine:
Tehisintellekt on masinate laiem kontseptsioon, mis suudavad täita ülesandeid eriti meetodil, mida arvestaksime nutikatega.
Oleme kõik harjunud terminiga “tehisintellekt”. Lõpuks on see olnud filmides nagu The Exterminator, The Matrix ja Ex Machina (minu isiklik lemmik) meeldinud fookus. Kuid olete hiljuti kuulnud alternatiivsetest terminitest, nagu “Masinõpe” ja “Sügav õppimine”, mida tavaliselt kasutatakse vaheldumisi AI-ga. Seetõttu on AI, masinõppe ja sügava õppimise vahe sageli väga ebaselge.
Alustan kiire selgitusega, mida masinõpe vs tehisintellekt tegelikult tähendab ja kuidas nad on täiesti erinevad. Siis jagan ma siiski AI-d ja seetõttu on asjade veeb lahutamatult sassis, paljude tehnoloogiliste arengutega on kõik ühendatud otse muuseumi külge, et seostada AI ja IoT plahvatust.
Võrdlus masinõppe ja tehisintellekti vahel
Allpool on toodud 8 peamist erinevust masinõppe ja tehisintellekti vahel
Peamised erinevused masinõppe ja tehisintellekti vahel
Nii masinõpe vs tehisintellekt on turul populaarsed valikud; arutagem mõnda peamist erinevust masinõppe ja tehisintellekti vahel:
- Tehisintellekt jaguneb „kitsaks AI-ks”, mis on ette nähtud konkreetsete ülesannete täitmiseks veebisaidil, ja „üldiseks AI-ks”, mis võib õppida ja täita ülesandeid igal pool. Masinõpe, kuna uusimate statistikapõhiste algoritmide ja mudelite väljatöötamist inseneriteaduses peetakse „kitsaks AI-ks”.
- Sellisena hõlmab ML protseduuristatistikat, rakendusarvutust ja matemaatilist optimeerimist, samal ajal kui AI köidab mitmeid teadusi ja tehnoloogiaid: inseneriteadusi, matemaatikat, psühholoogiat, lingvistikat, filosoofiat, neurobioloogiat, loodusfilosoofiat, inseneriteadusi jne.
- AI on seotud intelligentsete süsteemide loomisega (mis mõistavad, õpivad, mõtestavad, kavandavad, tajuvad, kasutavad keelelist suhtlust, tegutsevad), hõlmates masinintellekti, tehisteadvust ja intelligentseid kogukondi. ML on lihtsalt masinjuhtimisega funktsioonide väljatöötamine, funktsioonide õppimine või teadmiste illustreerimise õppimine funktsioonide tuvastamiseks või teabe põhjal klassifitseerimiseks vajalike esituste mehaaniliseks avastamiseks või reaalmaailma teadmiste piltide, videote ja seadmete tundmiseks.
- Kõige võimsamad AI-süsteemid, nagu Watson (…), kasutavad tehnikat nagu sügav õppimine kui ainult ühe osa väga keerulist tehnikate komplekti, alustades Bayesia illatsiooni rakendatud matemaatikatehnikast kuni abstraktse mõtteni. ”Arvestades ML-süsteemide tehnoloogilist umbusaldust, on eriline tohutu kaalutlused on põhjustatud ML-i rakendamisest surmavate autonoomsete relvasüsteemide (LAWS) jaoks.
- Tehisintellekt hõlmab kõike, mis võimaldab arvutitel käituda nagu inimene. Kui räägite telefoniga Siri ja saate vastuse, olete juba lähedal. Masinõpe on tehisintellekti alamhulk, mis tegeleb mustrite ekstraheerimisega andmekogumitest. See tähendab, et masin suudab leida optimaalse käitumise reeglid, kuid suudab ka kohaneda muutustega maailmas.
- Kokkuvõttes võib öelda, et ML-il on tegeliku AI-ga ehk General AI-ga väga vähe proovida, millel on selge loogika, kõrge turvalisus ja turvalisus, läbipaistvus ja vastutus, mis on ülioluline rahvatervise usaldusväärse sidusveebide arendamisel.
Masinõppe vs tehisintellekti võrdlustabel
Allpool on punktide loendid, kirjeldage masinõppe ja tehisintellekti võrdlusi
| TEHISINTELLEKT | MASINÕPE |
| AI tähistab tehisintellekti, kõikjal, kus intelligentsus on välja toodud, kirjeldatakse andmeside hankimist kui võimet teadmisi koguda ja rakendada. | ML tähistab masinõpet, mis on välja toodud andmete või ande omandamise tõttu |
| Eesmärk on laiendada õnnestumise tõenäosust, mitte täpsust | Eesmärk on täpsust laiendada, kuid see ei huvita õnnestumist |
| See töötab nagu uss, mis töötab mõistlikult | See võib olla lihtne kontseptsioonimasin võtab teadmisi ja õpib neist. |
| Eesmärk on arenenud probleemi lahendamiseks jäljendada looduslikku intelligentsust | Eesmärk on teada saada kindla ülesande teadmistest, et masin oleks selle ülesande täitmisel maksimaalne. |
| AI on kõrgem kognitiivne protsess. | ML lubab süsteemile öelda uusi asju teadmiste põhjal. |
| Selle tulemuseks on süsteemi arendamine, mis jäljendab inimese käitumist tagasilöögiks äärmiselt olukorras. | See hõlmab iseõppimisalgoritmide koostamist. |
| AI saab valida parima vastuse. | ML saab selle eest valida ainult vastuse, kas see on parim või mitte. |
| AI tulemuseks on intelligentsus või teadmised. | ML annab andmeid. |
Järeldus - masinõpe vs tehisintellekt
Tehisintellekt - ja eriti nendel päevadel sisaldab ML tegelikult kuhjaga varustamist. Kuna lubadus automatiseerida igapäevaseid ülesandeid kui ka leidlik ülevaade, saavad eelised kõik sektorid alates pangandusest kuni tähelepanu ja tootmiseni. Niisiis, on vaja ajakohastada, et masinõpe ja tehisintellekt on üks asi veel … nad on | nad on kaubad, mida tellitakse süstemaatiliselt ja tulusalt.
Masinõpe on turundajate poolt üle võetud kui võimalus. Kui AI on seda pikka aega tegutsenud, on potentsiaal, et seda hakati nägema kui ühte asja, mis seisneb selles, kuidas “vana müts” oli olemas, isegi enne, kui selle potentsiaal on kunagi tegelikult saavutatud. AI-revolutsioonil on palju valesid aluseid ja seetõttu pakub masinõpe terminiturundajatele tegelikult uut, läikivat ja, mis on kindlalt maandatud siin-ja-praegu, pakutavat.
Seda, et hakkame lõpuks välja arendama inimtaolist AI-d, on tehnoloogid tavaliselt käsitlenud kui ühte seostatavat kindlust. Kindlasti on meil tänapäeval kombeks olla lähemal kui kunagi varem ja liigume selle eesmärgi poole üha suurema kiirusega. Küll on palju põnevaid edusamme, mida oleme viimastel aastatel näinud, põhiliste muutuste tõttu, kuid siiski on meil kalduvus luua ML-i juhtimisel vaimse tegevusega AI.
Selle masinõppe vs tehisintellekti postituse erinevuse lõpus tahan lihtsalt mainida, et mõlemal neist tehnoloogiatest on suur tulevik ees ja nii masinõppimise kui tehisintellekti jaoks on palju täiustusi. Küsimus pole selles, kumb on masinõppe vs tehisintellekti seas parim? Kuid tegelik küsimus on, milline neist jääb ellu lähitulevikus?
Soovitatav artikkel
See on juhend peamiseks erinevuseks masinõppe ja tehisintellekti vahel. Siin käsitleme ka masinõppe vs tehisintellekti peamisi erinevusi infograafikaga ja võrdlustabelit. Võite lisateabe saamiseks vaadata ka järgmisi artikleid -
- Masinõpe vs ennustav modelleerimine
- Andmeteadlane vs masinõpe
- Andmeteadus vs tehisintellekt
- Tehisintellekt vs äriteave