Phenquestions
Dnes sú slová „umelá inteligencia“ a „strojové učenie“ takým typom módnych slov, ktoré denne počúvame. Netreba dodávať, že nie sú iba našou súčasnosťou, ale sú aj budúcnosťou nášho sveta poháňaného technológiami. Inými slovami, môžeme povedať, že tieto dva faktory sú najvýznamnejšie faktory, ktoré posúvajú našu vedu na novú úroveň a dávajú nám zabrať od skutočného k virtuálnemu životu. Takmer všetky inovatívne spoločnosti v oblasti AI a ML používajú algoritmy strojového učenia, aby boli naše skúsenosti lepšie a pohodlnejšie. Aj keď ich väčšina používa zameniteľne, medzi umelou inteligenciou (AI) a strojovým učením (ML) existuje mierny rozdiel.
Umelá inteligencia vs strojové učenie
Umelá inteligencia je koncept dosky, ktorý pomáha stroju pracovať bez odborného vedenia. Strojové učenie je rozšírenie AI, vďaka ktorému je stroj alebo zariadenie také inteligentné, že sa dokáže učiť, rozhodovať a identifikovať vzory bez výslovne naprogramovaného. Ďalej uvádzame 15 základných rozdielov medzi umelou inteligenciou a strojovým učením. Takže začnime.
1. Definícia umelej inteligencie a strojového učenia
Obidva pojmy „umelá inteligencia“ a „strojové učenie“ sú takmer úzko spojené. Umelá inteligencia je štúdium teórie a vývoja počítačového systému, ktorý je schopný správať sa ako ľudský mozog. Jedným slovom môžeme povedať, že AI je štúdium napodobenín ľudského mozgu. Umelá inteligencia rozširuje koncept ľudského mozgu a začleňuje tento koncept do strojovej inteligencie na vykonávanie alebo vykonávanie daných úloh.
Naopak, strojové učenie je štúdium algoritmov, ktoré vyvíjajú stroj, napríklad spôsobu, ktorý sa dokáže učiť bez výslovne naprogramovaného. Pri štúdiu ML sa stroj alebo zariadenie môže učiť, rozhodovať, identifikovať vzory a vykonávať danú úlohu automaticky. Vyvíja autonómny analytický model. Tiež používa dátové, matematické a štatistické modely, aby bol stroj autonómny a inteligentný.
2. Príklad umelej inteligencie a strojového učenia
V ich príkladoch je výrazný rozdiel medzi umelou inteligenciou a strojovým učením. Polná AI je kombináciou niekoľkých ďalších oblastí, ako sú informatika, inžinierstvo, matematika. V tomto svete založenom na technológiách je AI jednou z najskvostnejších technológií. Funguje to na tom, ako ľudské činnosti, ako funguje človek, a nakoniec sa tieto koncepty uplatňujú v projekte AI.
Príkladom umelej inteligencie je priemyselný robot. Je to jedna zo sofistikovaných aplikácií AI. Tento robot má efektívny procesor a obrovské množstvo pamäte. V dôsledku toho môže pôsobiť v novom alebo neznámom prostredí. Môže tiež zhromažďovať údaje pomocou zvuku, teploty atď.
Na druhej strane je príkladom strojového učenia extrakcia emócií z daného textu. Je to jedna z nových aplikácií strojového učenia. Náš virtuálny život vyrástol na základe štúdia strojového učenia. Môžeme vidieť prominentné príklady strojového učenia v našom každodennom živote, ako sú auto-riadiaci char, chatbot a mnoho ďalších.
3. Podobnosti: Umelá inteligencia vs strojové učenie
Umelá inteligencia je štúdium vedy a techniky. A ML (strojové učenie) je podmnožinou AI. Existuje teda podobnosť medzi umelou inteligenciou a strojovým učením. Obe dráhy sa používajú na vývoj alebo návrh sofistikovaného zariadenia alebo počítačového systému, ktorý dokáže vykonávať niektoré preddefinované úlohy alebo danú úlohu.
Ďalšou podobnosťou je medzi nimi suterénny predmet. Obidve oblasti sú založené na štatistike a matematike. Obe oblasti umelej inteligencie a strojového učenia používajú na zostavenie svojho klasifikačného modelu alebo modelu učenia matematický a štatistický model.
4. Funkcie: AI vs. Strojové učenie
Oblasť AI je spojená s ľudskou inteligenciou, ako je uvažovanie, riešenie problémov a učenie. Nie je potrebné pripomínať, že AI sa zameriava na inteligentné správanie strojov. Systém AI dokáže odpovedať na všeobecné otázky. AI tiež poskytuje ľahko použiteľné a efektívne programy, aby počítačový systém mohol myslieť alebo konať ako ľudský mozog.
Naopak, s ML sa stroj alebo zariadenie môže učiť alebo identifikovať vzory alebo klasifikovať bez výslovných pokynov. Táto štúdia využíva algoritmy údajov a strojového učenia na trénovanie modelu a následné vyhodnotenie modelu s testovacími dátami. Napríklad môžeme trénovať systém pomocou supervidovaných algoritmov strojového učenia i.e, Support Vector Machine (SVM), a potom môžeme predvídať výsledok. Primárnou funkciou ML je zamerať sa na presnosť.
5. História: AI vs. ML
Oblasť strojového učenia je podmnožinou umelej inteligencie. Okrem toho je to pre výskumníkov aktuálna téma výskumu a pre priemyselné odvetvia trendová téma. V roku 1950 sa svet oboznámil s pojmom strojové učenie. Arthur Samuel napísal prvý program známy ako Samuel's Checker hrajúci pre strojové učenie.
Naopak, začiatok AI bol v Londýne. V roku 1923 Karel Čapek prvýkrát použil slovo robot v angličtine. Potom John McCarthy v roku 1956 vynašiel umelú inteligenciu (AI). Bol tiež vynálezcom programovacieho jazyka LISP pre umelú inteligenciu. Takto sa dennodenne vyvíja umelá inteligencia a strojové učenie. A dostávame výsledok týchto dvoch oblastí.
6. Kategória: AI vs. Strojové učenie
Jedným z významných rozdielov umelej inteligencie vs. strojové učenie je v ich kategorizácii. Špičkové technologické strojové učenie sa dá kategorizovať ako učenie pod dohľadom, učenie bez dozoru a učenie posilňovania. Na druhej strane, umelá inteligencia môže byť použitá a neaplikovaná alebo všeobecná.
7. Cieľ: Umelá inteligencia vs. Strojové učenie
Ďalším významným rozdielom medzi umelou inteligentnou vs. strojové učenie spočíva v ich cieli. Primárnym účelom umelej inteligencie je, aby človek alebo vývoj počítača alebo počítačového systému alebo robota taký inteligentný alebo konajúci ako ľudské otruby premýšľal alebo konal. Dva hlavné ciele AI sú: (1) vyvinúť expertný systém a (2) aplikovať ľudskú inteligenciu na stroj alebo zariadenie.
Na druhej strane, strojové učenie funguje na výkone alebo presnosti systému. Strojové učenie využíva dáta a algoritmy na školenie systému alebo na zostavenie modelu strojového učenia. Potom tento model vyhodnotte pomocou testovacích údajov a zmerajte výkon alebo presnosť systému.
8. Komponenty: AI vs. ML
Umelá inteligencia je koncept dosky a túto oblasť dosky pretvára mnoho ďalších oblastí. Umelá inteligencia je však kombináciou strojového učenia, hlbokého učenia, spracovania prirodzeného jazyka (NLP), počítačového videnia, kognitívnych výpočtov a neurónovej siete.
Naopak, ML je oblasť budovania automatického stroja alebo zariadenia. Začína sa to údajmi. Typickými súčasťami komponentov strojového učenia sú porozumenie problémom, skúmanie údajov, príprava údajov, výber modelu, školenie systému a nakoniec vyhodnotenie systému.
9. Budúci rozsah
Umelá inteligencia už začala ukazovať svoju krásu v skutočnom aj virtuálnom živote. V nasledujúcich rokoch bude dominovať vede a technike. V súčasnosti takmer všetky spoločnosti používajú umelú inteligenciu a tiež si uvedomujú jej výhody a nevýhody. AI bude v našej blízkej budúcnosti robiť milióny finančných transakcií za sekundu. UI ďalej vytvorí absolventom CSE rôzne pracovné príležitosti.
Okrem toho budú mať podnikatelia úžitok z umelej inteligencie. Vďaka rýchlemu rastu umelej inteligencie a spracovania prirodzeného jazyka budú asistenti AI v nasledujúcom roku efektívnejší. A takmer všetky spoločnosti budú využívať asistentov AI, ako sú asistenti Google.
Na druhej strane sú zariadenia na strojové učenie autonómne a inteligentné. Tieto zariadenia tiež môžu pôsobiť podľa prostredia. Takže strojové učenie má pozoruhodný vplyv na nasledujúci rok. V budúcnosti sa strojové učenie ohromne uplatní vo vzdelávaní a výskume. Strojové učenie je aktuálnym problémom výskumu. Taktiež sa bude nadmerne uplatňovať v obchode, zdravotníctve kvôli svojej samoučiacej sa charakteristike.
10. Aplikácie: Umelá inteligencia vs. Strojové učenie
V ich aplikáciách existujú významné rozdiely medzi umelou inteligenciou a strojovým učením. Dnes si môžeme umelú inteligenciu vychutnať v našom skutočnom aj virtuálnom živote. Jednou z významných aplikácií AI je Siri, ktorý je osobným asistentom spoločnosti Apple. Siri je priateľský a hlasom aktivovaný asistent, ktorý nám pomáha zistiť informácie a pridať udalosti do kalendárov, odoslaných správ atď.
Ďalšou významnou aplikáciou AI je inteligentný domáci rozbočovač, teda Alexa. Alexa je fantastický nástroj, ktorý prináša revolúciu v našej technológii. Ak vás dieťa požiada, aby ste si vypočuli rozprávkový príbeh, potom vám Alexa pomôže rozprávať mu rozprávkový príbeh. Ďalšou aplikáciou AI je Tesla.
Okrem týchto aplikácií má umelá inteligencia toľko vzrušujúcich a skvelých aplikácií, ako sú Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest a mnoho ďalších. Na druhej strane má strojové učenie toľko fantastických využití v obchode, zdravotníctve, výskume, sociálnych médiách, vzdelávaní atď.
Pri spracovaní textu môže prístup strojového učenia automaticky klasifikovať alebo kategorizovať text. Strojové učenie tiež dokáže extrahovať emócie z textu, ktorý sa označuje ako analýza sentimentu. Strojové učenie sa používa aj pri klasifikácii dokumentov a klasifikácii správ.
Jednou z najbežnejších aplikácií strojového učenia je spracovanie obrazu. Pri spracovaní obrazu môže strojové učenie extrahovať funkcie z obrázka. Môže tiež spracovávať lekárske snímky a analyzovať ich na ďalšie použitie. Strojové učenie sa používa aj pri rozpoznávaní tváre, identifikácii autora, identifikácii pohlavia, rozpoznávaní znakov atď.
Strojové učenie má toľko dopadov na náš každodenný život. Netreba dodávať, že tento digitálny vek je najkrajším výtvorom strojového učenia. Strojové učenie sa používa v systéme zdravotnej starostlivosti, predpovedi počasia, predikcie predaja, predpovedania predaja, rozpoznávania reči, rozpoznávania obrazov, lekárskej diagnózy, klasifikácie a regresie.
11. Množiny údajov
Pre strojové učenie a umelú inteligenciu sú dáta moc. Potrebujeme údaje z tréningovej a testovacej fázy. Pre umelú inteligenciu a strojové učenie je k dispozícii veľa súborov údajov. Niektoré sú tu spomenuté: LERA (Lower Extremity Xrays), MrNet, CheXpert (Chest Xrays), MURA atď. Tieto súbory údajov sú určené pre umelú inteligenciu (AI). Toto sú lekárske súbory údajov.
Na druhej strane, ML má toľko súborov dát strojového učenia. Niektoré z nich sú tu uvedené: ImageNet: používa sa úloha počítačového videnia, sada údajov o rakovine prsníka Wisconsin (diagnostická): používa sa pre systém zdravotnej starostlivosti, súbor údajov o analýze sentimentu na Twitteri: používa sa na spracovanie prirodzeného jazyka, súbor údajov MNIST: používa sa na rozpoznávanie znakov, súbor údajov o tvári a tak ďalej.
12. Softvér: AI vs. Strojové učenie
Bez softvéru, počítača, stroja alebo zariadenia nie je nič len prázdne políčko. Pre umelú inteligenciu a strojové učenie je k dispozícii veľa softvéru. Softvér AI je počítačový program podobný ľudskej inteligencii. Pre umelú inteligenciu sú tu spomenuté niektoré: Darwin, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360 a mnoho ďalších.
Na druhej strane, pre strojové učenie je tu zvýraznený niektorý softvér pre strojové učenie: Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Net, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib atď.
13. Programovacie jazyky
V dnešnej dobe sú najsľubnejšou oblasťou umelá inteligencia a strojové učenie. Umelá inteligencia je simulácia alebo napodobňuje ľudskú inteligenciu. Na stroji je učenie jedným z trendových módnych slov technológie. Strojové učenie umožňuje stroju alebo klamať, aby sa učilo automaticky. Na vývoj modelu alebo robota strojového učenia musíme poznať programovací jazyk.
K dispozícii je veľa programovacích jazykov. Na vývoj projektu strojového učenia sa môžete naučiť programovací jazyk Python, C / C ++, R alebo Java. Na druhej strane, na vývoj projektu umelej inteligencie sa môžete naučiť python, programovací jazyk LISP, Java, Prolog alebo C++.
14. Preferovaná zručnosť
Umelá inteligencia je pojem predstavenstva, ktorý je obsiahnutý v niekoľkých oblastiach. Ak máte záujem o budovanie svojej kariéry ako inžinier AI, musíte poznať koncept strojového učenia, programovacích jazykov, dátovej vedy, ťažby dát, robotiky, matematiky, štatistiky atď.
Naopak, aby ste si upevnili svoju kariéru vývojára v oblasti strojového učenia, musíte poznať techniky strojového učenia, programovacie jazyky: Java, C / C ++, R, matematiku, pravdepodobnosť a štatistiku, projekty a rámce otvoreného zdroja, nástroje otvoreného zdroja atď.
15. Príroda: AI vs. Strojové učenie
Umelá inteligencia je inžinierstvo vývoja počítačových programov alebo strojov, ktoré napodobňujú ľudskú inteligenciu. To znamená, že AI vyvíja stroj, ktorý dokáže myslieť, konať, vnímať ako ľudský mozog. Táto technika predstavuje zapuzdrenie štatistických a matematických modelov pre klasifikáciu, regresiu, optimalizáciu atď. Toto pole je možné použiť v rôznych aplikáciách, ako je rozpoznávanie reči, robotika, dolovanie textu, heuristika, počítačové videnie, lekárska diagnostika atď.
ML učí stroj učiť sa na základe dát pomocou algoritmov strojového učenia, ako sú techniky pod dohľadom alebo bez dozoru. V supervízovanom strojovom učení algoritmus učenia vyvíja model učenia pomocou tréningovej množiny údajov, ktorá má vstupné aj výstupné štítky. V strojovom učení bez dozoru sú k dispozícii iba vstupné údaje; neexistujú žiadne zodpovedajúce výstupné premenné.
Končiace myšlienky
Oblasť AI predstavuje integráciu mnohých ďalších oblastí, ako sú informatika, štatistika, matematika atď. A pole ML je špičková technológia umelej inteligencie. Jadrový rozdiel medzi umelou inteligenciou vs. strojové učenie je, že AI je pole založené na teórii, ktoré funguje na základe koncepcie ľudského mozgu. Na druhej strane je strojové učenie založené na dátach a algoritmoch strojového učenia. Nepochybne títo dvaja prostredníctvom svojho magického dotyku vyvíjajú nepredstaviteľné veci.
Môžete si tiež pozrieť naše predchádzajúce články, ktoré sa venujú údajovej vede vs. ml a data mining vs. ml. Ak máte akékoľvek názory alebo otázky, napíšte nám komentár. Tento článok môžete zdieľať aj prostredníctvom sociálnych médií. Zostaňte naladení.
