Kunstig intelligens og maskinlæring er den delen av informatikk som er korrelert med hverandre. Disse to teknologiene er de mest populære teknologiene som brukes til å lage intelligente systemer.
Selv om dette er to relaterte teknologier og noen ganger bruker folk dem som et synonym for hverandre, men fortsatt er begge de to forskjellige begrepene i forskjellige tilfeller.
På et bredt nivå kan vi skille både AI og ML som:
1 milliard til million
AI er et større konsept for å lage intelligente maskiner som kan simulere menneskelig tenkeevne og atferd, mens maskinlæring er en applikasjon eller undergruppe av AI som lar maskiner lære av data uten å bli programmert eksplisitt.
Nedenfor er noen hovedforskjeller mellom AI og maskinlæring sammen med oversikten over kunstig intelligens og maskinlæring.
Kunstig intelligens
Kunstig intelligens er et felt innen informatikk som lager et datasystem som kan etterligne menneskelig intelligens. Den består av to ord ' Kunstig ' og ' intelligens ', som betyr 'en menneskeskapt tenkekraft.' Derfor kan vi definere det som
Kunstig intelligens er en teknologi som vi kan bruke til å lage intelligente systemer som kan simulere menneskelig intelligens.
Det kunstige intelligenssystemet krever ikke å være forhåndsprogrammert, i stedet for det bruker de slike algoritmer som kan fungere med deres egen intelligens. Det involverer maskinlæringsalgoritmer som Reinforcement learning algorithm og deep learning nevrale nettverk. AI blir brukt på flere steder, for eksempel Siri, Googles AlphaGo, AI i sjakkspilling, etc.
annet hvis java
Basert på evner kan AI klassifiseres i tre typer:
For tiden jobber vi med svak AI og generell AI. Fremtiden til AI er Strong AI som det sies at den vil være intelligent enn mennesker for.
Maskinlæring
Maskinlæring handler om å trekke ut kunnskap fra dataene. Det kan defineres som,
Maskinlæring er et underfelt av kunstig intelligens, som gjør det mulig for maskiner å lære av tidligere data eller erfaringer uten å være eksplisitt programmert.
Maskinlæring gjør det mulig for et datasystem å lage spådommer eller ta noen beslutninger ved å bruke historiske data uten å være eksplisitt programmert. Maskinlæring bruker en enorm mengde strukturerte og semi-strukturerte data slik at en maskinlæringsmodell kan generere nøyaktige resultater eller gi spådommer basert på disse dataene.
fibonacci-sekvens java
Maskinlæring fungerer på algoritmer som lærer av seg selv ved å bruke historiske data. Det fungerer bare for spesifikke domener, for eksempel hvis vi lager en maskinlæringsmodell for å oppdage bilder av hunder, vil det bare gi resultater for hundebilder, men hvis vi gir en ny data som kattebilde, vil den ikke reagere. Maskinlæring brukes på forskjellige steder, for eksempel for online-anbefalingssystem, for Google-søkealgoritmer, spamfilter for e-post, forslag til Facebook Auto-vennemerking, etc.
Det kan deles inn i tre typer:
Viktige forskjeller mellom kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML):
| Kunstig intelligens | Maskinlæring |
|---|---|
| Kunstig intelligens er en teknologi som gjør det mulig for en maskin å simulere menneskelig atferd. | Maskinlæring er en undergruppe av AI som lar en maskin automatisk lære fra tidligere data uten eksplisitt programmering. |
| Målet med AI er å lage et smart datasystem som mennesker for å løse komplekse problemer. | Målet med ML er å la maskiner lære av data slik at de kan gi nøyaktige utdata. |
| I AI lager vi intelligente systemer for å utføre enhver oppgave som et menneske. | I ML lærer vi maskiner med data å utføre en bestemt oppgave og gi et nøyaktig resultat. |
| Maskinlæring og dyp læring er de to viktigste undergruppene av AI. | Dyplæring er en hoveddel av maskinlæring. |
| AI har et veldig bredt spekter av omfang. | Maskinlæring har et begrenset omfang. |
| AI jobber med å lage et intelligent system som kan utføre ulike komplekse oppgaver. | Maskinlæring jobber med å lage maskiner som bare kan utføre de spesifikke oppgavene de er opplært til. |
| AI-systemet er opptatt av å maksimere sjansene for suksess. | Maskinlæring er hovedsakelig opptatt av nøyaktighet og mønstre. |
| Hovedapplikasjonene til AI er Siri, kundestøtte ved bruk av catboats , Expert System, Online spilling, intelligent humanoid robot, etc. | De viktigste bruksområdene for maskinlæring er Online anbefalingssystem , Googles søkealgoritmer , Forslag til merking av Facebook-venner , etc. |
| På grunnlag av evner kan AI deles inn i tre typer, som er, Svak AI , Generell AI , og Sterk AI . | Maskinlæring kan også deles inn i hovedsakelig tre typer som er Veiledet læring , Uovervåket læring , og Forsterkende læring . |
| Det inkluderer læring, resonnement og selvkorrigering. | Det inkluderer læring og selvkorrigering når det introduseres med nye data. |
| AI omhandler fullstendig strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte data. | Maskinlæring omhandler strukturerte og semistrukturerte data. |