Kunstmatige intelligentie en machinaal leren zijn de onderdelen van de informatica die met elkaar gecorreleerd zijn. Deze twee technologieën zijn de meest trending technologieën die worden gebruikt voor het creëren van intelligente systemen.
Hoewel dit twee verwante technologieën zijn en mensen ze soms als synoniem voor elkaar gebruiken, zijn het in verschillende gevallen toch beide twee verschillende termen.
Op een breed niveau kunnen we zowel AI als ML onderscheiden als:
string java-indexof
AI is een groter concept om intelligente machines te creëren die het menselijk denkvermogen en gedrag kunnen simuleren, terwijl machinaal leren een toepassing of subset van AI is waarmee machines van gegevens kunnen leren zonder expliciet te zijn geprogrammeerd.
Hieronder staan enkele belangrijke verschillen tussen AI en machine learning, samen met een overzicht van kunstmatige intelligentie en machine learning.
Kunstmatige intelligentie
Kunstmatige intelligentie is een gebied van de computerwetenschappen dat een computersysteem maakt dat de menselijke intelligentie kan nabootsen. Het bestaat uit twee woorden ' Kunstmatig ' En ' intelligentie- ', wat 'een door mensen gemaakte denkkracht' betekent. Daarom kunnen we het definiëren als:
Kunstmatige intelligentie is een technologie waarmee we intelligente systemen kunnen creëren die menselijke intelligentie kunnen simuleren.
Het kunstmatige intelligentiesysteem hoeft niet voorgeprogrammeerd te zijn, in plaats daarvan gebruiken ze algoritmen die met hun eigen intelligentie kunnen werken. Het gaat om machine learning-algoritmen zoals Reinforcement learning-algoritme en deep learning neurale netwerken. AI wordt op meerdere plaatsen gebruikt, zoals Siri, Google's AlphaGo, AI bij het schaken, enz.
soorten netwerken
Op basis van mogelijkheden kan AI in drie typen worden ingedeeld:
Momenteel werken we met zwakke AI en algemene AI. De toekomst van AI is Sterke AI, waarvan wordt gezegd dat het intelligenter zal zijn dan mensen.
Machinaal leren
Machine learning gaat over het extraheren van kennis uit de data. Het kan worden gedefinieerd als,
Machine learning is een deelgebied van kunstmatige intelligentie, waarmee machines kunnen leren van gegevens of ervaringen uit het verleden zonder expliciet geprogrammeerd te zijn.
Machine learning stelt een computersysteem in staat voorspellingen te doen of beslissingen te nemen op basis van historische gegevens zonder dat dit expliciet is geprogrammeerd. Machine learning maakt gebruik van een enorme hoeveelheid gestructureerde en semi-gestructureerde gegevens, zodat een machine learning-model nauwkeurige resultaten kan genereren of voorspellingen kan doen op basis van die gegevens.
ubuntu welk commando
Machine learning werkt op algoritmen die zelf leren met behulp van historische gegevens. Het werkt alleen voor specifieke domeinen, bijvoorbeeld als we een machinaal leermodel maken om afbeeldingen van honden te detecteren, het geeft alleen resultaten voor hondenafbeeldingen, maar als we nieuwe gegevens zoals een kattenafbeelding verstrekken, reageert het niet meer. Machine learning wordt op verschillende plaatsen gebruikt, zoals voor online aanbevelingssysteem, voor Google-zoekalgoritmen, e-mailspamfilter, Facebook Auto-suggestie voor het taggen van vrienden, enz.
Het kan worden onderverdeeld in drie soorten:
Belangrijkste verschillen tussen kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML):
| Kunstmatige intelligentie | Machinaal leren |
|---|---|
| Kunstmatige intelligentie is een technologie die een machine in staat stelt menselijk gedrag te simuleren. | Machine learning is een subset van AI waarmee een machine automatisch kan leren van gegevens uit het verleden zonder expliciet te programmeren. |
| Het doel van AI is om een slim computersysteem te maken, net als mensen, om complexe problemen op te lossen. | Het doel van ML is om machines te laten leren van gegevens, zodat ze nauwkeurige uitvoer kunnen geven. |
| Bij AI maken we intelligente systemen die elke taak als mens kunnen uitvoeren. | Bij ML leren we machines met gegevens een bepaalde taak uit te voeren en een nauwkeurig resultaat te geven. |
| Machine learning en deep learning zijn de twee belangrijkste subgroepen van AI. | Deep learning is een belangrijke subset van machine learning. |
| AI heeft een zeer breed bereik. | Machine learning heeft een beperkte reikwijdte. |
| AI werkt aan het creëren van een intelligent systeem dat verschillende complexe taken kan uitvoeren. | Machine learning is het creëren van machines die alleen die specifieke taken kunnen uitvoeren waarvoor ze zijn opgeleid. |
| Het AI-systeem maakt zich zorgen over het maximaliseren van de kansen op succes. | Machine learning houdt zich vooral bezig met nauwkeurigheid en patronen. |
| De belangrijkste toepassingen van AI zijn Siri, klantenondersteuning met catboats , Expertsysteem, online gamen, intelligente humanoïde robot, enz. | De belangrijkste toepassingen van machine learning zijn Online aanbevelingssysteem , Zoekalgoritmen van Google , Suggesties voor het taggen van automatische vrienden op Facebook , enz. |
| Op basis van mogelijkheden kan AI worden onderverdeeld in drie typen, namelijk: Zwakke AI , Algemene AI , En Sterke AI . | Machine learning kan ook worden onderverdeeld in hoofdzakelijk drie typen Leren onder toezicht , Ongecontroleerd leren , En Versterkend leren . |
| Het omvat leren, redeneren en zelfcorrectie. | Het omvat leren en zelfcorrectie bij introductie met nieuwe gegevens. |
| AI houdt zich volledig bezig met gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens. | Machine learning houdt zich bezig met gestructureerde en semi-gestructureerde gegevens. |