Peamine erinevus – masinõpe vs tehisintellekt
Tehisintellekt on lai mõiste. Isejuhtivad autod, targad kodud on mõned näited tehisintellektist. Mõnes riigis on intelligentsed robotid sellistes valdkondades nagu meditsiin, tootmine, sõjavägi, põllumajandus ja majapidamine. Masinõpe on tehisintellekti tüüp. Peamine erinevus masinõppe ja tehisintellekti vahel on see, et masinõpe on tehisintellekti tüüp, mis annab arvutile võimaluse õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata, ja tehisintellekt on arvutisüsteemide teooria ja arendus, mis on võimelised täitma intelligentselt sarnaseid ülesandeid. inimene. Masinõpe kasutab andmete sõelumiseks, nendest õppimiseks ja vastav alt otsuste tegemiseks algoritmi. See on iseõppivate algoritmide arendus ja tehisintellekt on teadus sellise süsteemi või tarkvara arendamiseks, mis on inimesena nutikas.
Mis on masinõpe?
Algoritm on sammude jada, mis käsib arvutil probleemi lahendada. Masinõpe on tehisintellekti tüüp. See annab arvutitele võimaluse õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata. Need on masinõppe probleemide lahendamiseks saadaval olevad erinevad algoritmid. Olenev alt probleemi tüübist saab valida sobiva masinõppe algoritmi. See keskendub arvutiprogrammide arendamisele, mis võivad uute andmetega kokku puutudes anda tulemuse.
Masinõpet on erinevat tüüpi. Need on juhendatud õppimine, järelevalveta õppimine ja tugevdamine. Juhendatud õpe kasutab ennustuste tegemiseks teadaolevat andmekogumit. Sisendandmete kogum (X) ja vastavate vastuse väärtuste või väljundite komplekt (Y) antakse juhendatavale õppealgoritmile. Seda andmekogumit tuntakse koolitusandmestikuna. Seda andmestikku kasutades koostab algoritm mudeli (Y=f(X)), nii et see võib anda väljundväärtuse uue andmekogumi valmimiseks.
Klassifikatsioon ja regressioon on juhendatud masinõppe algoritmid. Klassifikatsiooni kasutatakse kirje klassifitseerimiseks. Üks lihtne näide on "kas temperatuur on külm". Vastus võib olla kas "jah" või "ei". Klassifitseerimiseks on teatud arv valikuid. Kui on kaks valikut, on see kahe klassi klassifikatsioon. Kui valikuid on rohkem kui kaks, on tegemist mitme klassi klassifikatsiooniga. Numbrilise väljundi arvutamiseks kasutatakse regressiooni. Näiteks homse temperatuuri ennustamine. Teine näide oleks maja väärtuse ennustamine.
Järelevalveta õppes antakse ainult sisendandmed ja vastavaid väljundeid pole. Selle asemel leiab algoritm andmete kohta lisateabe saamiseks mustri või struktuuri. Klasterdamine on klassifitseeritud järelevalveta õppimiseks. See jagab andmed rühmadesse või klastritesse, et hõlbustada andmete tõlgendamist.
Joonis 01: masinõpe
Tugevdusõpe on inspireeritud biheivioristlikust psühholoogiast. See puudutab kumulatiivse tasu mõiste maksimeerimist. Üks tugevdusõppe näide on arvuti juhendamine malet mängima. Male õppimisel on nii palju samme. Seetõttu pole võimalik iga sammu kohta juhendada. Kuid on võimalik öelda, kas teatud toiming tehti õigesti või valesti. Tugevdusõppes püüab arvuti tasu maksimeerida ja kogemustest õppida. Teine näide on automaatne temperatuuriregulaator. Süsteem peaks vastav alt vajadusele temperatuuri tõstma või langetama. Tugevdusõpe on hea süsteemide jaoks, mis peaksid tegema otsuseid ilma inimliku juhendamiseta.
Mis on tehisintellekt?
Tehisintellekt on panna arvuti, arvutiga juhitav robot või tarkvara mõtlema intelligentselt sarnaselt inimesega. See puudutas süsteemi, seda, kuidas inimesed mõtlevad, kuidas inimesed õpivad, otsustavad ja probleeme lahendavad. Lõpuks ehitatakse nutikas ja intelligentne süsteem. Tehisintellekt on kaasaegses maailmas trendikas tehnoloogia. See on kombinatsioon erinevatest erialadest, nagu arvutiteadus, bioloogia, matemaatika ja tehnika.
Joonis 02: Tehisintellekt
Tehisintellekti (AI) rakendusi on palju. Kaasaegsed mängurakendused kasutavad tehisintellekti. AI-uuringud hõlmavad ka loomuliku keele töötlemist. Selle eesmärk on anda arvutile või masinale võime mõista inimeste räägitavat loomulikku keelt ja täita vastav alt sellele ülesandeid. Teine rakendus on Industrial Robots. On keerukamaid roboteid, millel on tõhusad protsessorid ja tohutu mälumaht. Nad suudavad kohaneda uue keskkonnaga ja koguda andmeid valguse, temperatuuri, heli jne abil. Neid kasutatakse sellistes valdkondades nagu meditsiin ja tootmine. Tehisintellekti kasutatakse ka optilises märgituvastuses, autonoomsetes sõidukites, sõjalistes simulatsioonides ja paljus muus.
Millised on masinõppe ja tehisintellekti sarnasused?
- Mõlemat saab kasutada keerukate süsteemide loomiseks teatud ülesannete täitmiseks.
- Mõlemad põhinevad statistikal ja matemaatikal.
- Masinõpe on tehisintellekti uus tipptehnoloogia.
Mis vahe on masinõppel ja tehisintellektil?
Masinõpe vs tehisintellekt |
|
| Masinõpe on tehisintellekti tüüp, mis annab arvutile võimaluse õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata. See kasutab andmete sõelumiseks, nendest õppimiseks ja vastav alt otsuste tegemiseks algoritmi. | Tehisintellekt on arvutisüsteemide teooria ja arendus, mis on võimeline täitma intelligentselt inimesega sarnaseid ülesandeid. |
| Funktsionaalsus | |
| Masinõppes keskendutakse täpsusele ja mustritele. | Tehisintellekt keskendub intelligentsele käitumisele ja edu maksimaalsele muutusele. |
| Kategoriseerimine | |
| Masinõppe võib liigitada õppimise juhendamiseks, järelevalveta õppimiseks ja õppimise tugevdamiseks. | Tehisintellektil põhinevaid rakendusi saab liigitada rakenduslikeks või üldisteks. |
Kokkuvõte – masinõpe vs tehisintellekt
Tehisintellekt on edasiminek ja lai distsipliin. See koosneb paljudest muudest valdkondadest, nagu tehnika, matemaatika, arvutiteadus jne. Masinõppe ja tehisintellekti erinevus seisneb selles, et masinõpe on tehisintellekti tüüp, mis annab arvutile võimaluse õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata ja tehisintellekti Intelligentsus on arvutisüsteemide teooria ja arendamine, mis on võimelised täitma inimesega sarnaseid ülesandeid. Masinõpe on tehisintellekti uus tipptehnoloogia.
Laadige alla masinõppe vs tehisintellekti PDF-versioon
Saate alla laadida selle artikli PDF-versiooni ja kasutada seda võrguühenduseta kasutamiseks vastav alt tsitaadi märkusele. Palun laadige PDF-versioon alla siit Masinõppe ja tehisintellekti erinevus
