Phenquestions
Danas su riječi "umjetna inteligencija" i "strojno učenje" takve vrste modnih riječi koje svakodnevno slušamo. Nepotrebno je reći da oni nisu samo naša sadašnjost, već su i budućnost našeg tehnološkog svijeta. Drugim riječima, možemo reći da su ovo dvoje najistaknutiji čimbenici koji našu znanost dovode na novu razinu i čine zauzetima iz stvarnog života u virtualni život. Gotovo sve inovativne tvrtke s AI i ML koriste algoritme strojnog učenja kako bi naše iskustvo učinile boljim i ugodnijim. Iako ih većina stručnjaka koristi naizmjenično, postoji mala razlika između umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja (ML).
Umjetna inteligencija nasuprot strojnom učenju
Umjetna inteligencija je koncept ploče koji pomaže stroju da radi bez stručnog vodstva. Strojno učenje je proširenje AI-a koje stroj ili uređaj čini tako inteligentnim da može učiti, donositi odluke i prepoznavati uzorke bez izričito programiranog programa. U nastavku donosimo 15 inherentnih razlika između umjetne inteligencije i strojnog učenja. Pa, krenimo.
1. Definicija umjetne inteligencije i strojnog učenja
Oba pojma "Umjetna inteligencija" i "Strojno učenje" gotovo su usko povezana. Umjetna inteligencija je proučavanje teorije i razvoja računalnog sustava koji može djelovati poput ljudskog mozga. Jednom riječju možemo reći da je AI proučavanje oponašanja ljudskog mozga. Umjetna inteligencija proširuje koncept ljudskog mozga i uključuje ga u strojnu inteligenciju za obavljanje ili postizanje zadanih zadataka.
Suprotno tome, strojno učenje je proučavanje algoritama koji razvijaju stroj, kao što je način na koji se može učiti bez izričito programiranog. Proučavanjem ML-a stroj ili uređaj mogu naučiti, donijeti odluku, prepoznati obrasce i automatski izvršiti zadati zadatak. Razvija autonomni analitički model. Također, koristi podatke, matematičke i statističke modele kako bi stroj učinio autonomnim i inteligentnim.
2. Primjer umjetne inteligencije i strojnog učenja
U njihovim primjerima postoji značajna razlika između umjetne inteligencije i strojnog učenja. Područje AI kombinacija je nekoliko drugih područja poput računalnih znanosti, inženjerstva, matematike. U ovom svijetu kojim upravlja tehnologija, AI je jedna od najljepših tehnologija. Radi na tome kako se ljudske aktivnosti, kako ljudi djeluju, i konačno, ti se koncepti primjenjuju na AI projekt.
Primjer umjetne inteligencije je industrijski robot. To je jedna od sofisticiranih aplikacija AI. Ovaj robot ima učinkovit procesor i ogromnu količinu memorije. Kao posljedica, može djelovati u novom ili nepoznatom okruženju. Također, može prikupljati podatke pomoću zvuka, temperature itd.
S druge strane, primjer strojnog učenja je izdvajanje osjećaja iz zadanog teksta. To je jedna od novih primjena strojnog učenja. Naš virtualni život odrastao je temeljem proučavanja strojnog učenja. Istaknute primjere strojnog učenja možemo vidjeti u našem svakodnevnom životu poput samovozećeg char-a, chatbota i mnogih drugih.
3. Sličnosti: Umjetna inteligencija vs strojno učenje
Umjetna inteligencija je proučavanje znanosti i tehnologije. A ML (strojno učenje) je podskup AI. Dakle, postoji sličnost između umjetne inteligencije i strojnog učenja. Obje se staze koriste za razvoj ili dizajn sofisticiranog uređaja ili računalnog sustava koji može izvoditi neke unaprijed definirane zadatke ili zadani zadatak.
Druga sličnost među njima je njihov podrumski predmet. Oba se polja temelje na statistici i matematici. Oba područja umjetne inteligencije i strojnog učenja koriste matematički i statistički model za izgradnju svog klasifikacijskog modela ili modela učenja.
4. Funkcionalnosti: AI vs. Strojno učenje
Područje AI povezano je s ljudskom inteligencijom, poput zaključivanja, rješavanja problema i učenja. Nepotrebno je reći da se AI fokusira na inteligentno ponašanje stroja. AI sustav može odgovoriti na generička pitanja. Također, AI nudi jednostavne i učinkovite programe tako da računalni sustav može razmišljati ili se ponašati poput ljudskog mozga.
Suprotno tome, s ML, stroj ili uređaj mogu naučiti ili prepoznati uzorke ili klasificirati bez izričitih uputa. Ova studija koristi podatke i algoritme strojnog učenja za obuku modela, a zatim procjenu modela s test podacima. Na primjer, možemo trenirati sustav pomoću nadziranih algoritama strojnog učenja i.e, Support Vector Machine (SVM), a zatim možemo predvidjeti ishod. Primarna funkcija ML-a je usredotočiti se na točnost.
5. Povijest: AI vs. ML
Područje strojnog učenja podskup je umjetne inteligencije. Štoviše, to je vruće istraživačko pitanje za istraživače i trendovska tema za industrijske proizvođače. 1950. svijet se upoznao s pojmom strojno učenje. Arthur Samuel napisao je prvi program poznat kao Samuelova provjera igrajući za strojno učenje.
Naprotiv, početak AI bio je u Londonu. 1923. Karel Čapek svira prvi put upotrijebio riječ robot na engleskom jeziku. Tada je John McCarthy izumio umjetnu inteligenciju (AI) 1956. godine. Također je bio izumitelj programskog jezika LISP za umjetnu inteligenciju. Tako se umjetna inteligencija i strojno učenje razvijaju iz dana u dan. I, dobivamo ishod ova dva polja.
6. Kategorija: AI vs. Strojno učenje
Jedna od istaknutih razlika umjetne inteligencije vs. strojno učenje je u njihovoj kategorizaciji. Vrhunsko strojno učenje može se kategorizirati kao učenje pod nadzorom, učenje bez nadzora i učenje s pojačanjem. S druge strane, umjetna inteligencija može biti primijenjena i neprimijenjena ili općenita.
7. Cilj: Umjetna inteligencija vs. Strojno učenje
Još jedna značajna razlika između umjetne inteligencije vs. strojno učenje leži u njihovom cilju. Primarna svrha umjetne inteligencije je napraviti ili razviti računalo ili računalni sustav ili robota tako inteligentnog ili se ponašati kao da ljudske mekinje misle ili djeluju. Dva su glavna cilja AI: (1) razviti stručni sustav i (2) primijeniti ljudsku inteligenciju na stroj ili uređaj.
S druge strane, strojno učenje djeluje na performanse ili točnost sustava. Strojno učenje koristi podatke i algoritme za obuku sustava ili za izgradnju modela strojnog učenja. Zatim procijenite ovaj model s test podacima za mjerenje performansi ili točnosti sustava.
8. Komponente: AI vs. ML
Umjetna inteligencija je koncept ploče, a mnoga druga polja presijecaju ovo područje ploče. Međutim, umjetna inteligencija kombinacija je strojnog učenja, dubokog učenja, obrade prirodnog jezika (NLP), računalnog vida, kognitivnog računanja i neuronske mreže.
Suprotno tome, ML je područje izgradnje automatskog stroja ili uređaja. Počinje s podacima. Tipične komponente komponenata strojnog učenja su razumijevanje problema, istraživanje podataka, priprema podataka, odabir modela i osposobljavanje sustava te konačno vrednovanje sustava.
9. Budući opseg
Umjetna inteligencija već je počela pokazivati svoju ljepotu u stvarnom, ali i virtualnom životu. Sljedećih godina dominirat će znanošću i tehnologijom. Trenutno gotovo sve tvrtke koriste umjetnu inteligenciju, a također su svjesne njezinih prednosti i nedostataka. AI će u bliskoj budućnosti ostvariti milijune financijskih transakcija u sekundi. Nadalje, AI će stvoriti razne mogućnosti za posao diplomcima CSE-a.
Uz to, poduzetnici će imati koristi od umjetne inteligencije. S brzim rastom umjetne inteligencije i obrade prirodnog jezika, AI pomoćnici bit će učinkovitiji u nadolazećoj godini. I gotovo sve tvrtke će se koristiti AI asistentima poput Google asistenata.
S druge strane, uređaji za strojno učenje autonomni su i inteligentni. Također, ovi uređaji mogu djelovati u skladu s okolinom. Dakle, strojno učenje ima izvanredan utjecaj na nadolazeću godinu. U budućnosti će se strojno učenje izuzetno primjenjivati u obrazovanju i istraživanju. Strojno učenje vruće je istraživačko pitanje. Također, pretjerano će se primjenjivati u poslovanju, zdravstvu zbog svojih karakteristika samoučenja.
10. Primjene: Umjetna inteligencija vs. Strojno učenje
U njihovim primjenama postoje značajne razlike između umjetne inteligencije i strojnog učenja. Danas možemo uživati u umjetnoj inteligenciji u svom stvarnom i virtualnom životu. Jedna od istaknutih primjena AI-a je Siri, to je Appleov osobni asistent. Siri je ljubazan i glasovno aktiviran asistent koji nam pomaže da saznamo informacije i dodaje događaje u kalendare, poslane poruke i tako dalje.
Još jedna značajna primjena AI-a je središte pametnog doma, to jest Alexa. Alexa je fantastičan alat koji donosi revoluciju u našoj tehnologiji. Ako vaše dijete traži da slušate priču iz bajke, tada vam Alexa pomaže da mu ispričate priču iz bajke. Druga primjena AI je Tesla.
Osim ovih aplikacija, umjetna inteligencija ima toliko uzbudljivih i sjajnih aplikacija kao što su Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest i mnoge druge. S druge strane, strojno učenje također ima toliko fantastičnih primjena u poslu, zdravstvu, istraživanju, društvenim mrežama, obrazovanju itd.
U obradi teksta, pristup strojnom učenju može automatski klasificirati ili kategorizirati tekst. Također, strojno učenje može izvući emocije iz teksta, što je poznato kao analiza osjećaja. Strojno učenje koristi se i u klasifikaciji dokumenata i klasifikaciji vijesti.
Jedna od najčešćih aplikacija strojnog učenja je obrada slika. U obradi slike, strojno učenje može iz slike izvući značajke. Također, može obrađivati medicinske slike i može ih analizirati za daljnju upotrebu. Strojno učenje također se koristi za prepoznavanje lica, identifikaciju autora, identifikaciju spola, prepoznavanje znakova itd.
Strojno učenje ima toliko utjecaja u našem svakodnevnom životu. Nepotrebno je reći da je ovo digitalno doba najljepša kreacija strojnog učenja. Strojno učenje koristi se u zdravstvenom sustavu, predviđanju vremena, predviđanju prodaje, predviđanju prodaje, prepoznavanju govora, prepoznavanju slika, medicinskoj dijagnozi, klasifikaciji i regresiji.
11. Skupovi podataka
Za strojno učenje i umjetnu inteligenciju podaci su snaga. Potrebni su nam podaci iz faze treninga i faze testiranja. Dostupni su mnogi skupovi podataka za umjetnu inteligenciju i strojno učenje. Ovdje se spominju neki: LERA (X-zrake donjih ekstremiteta), MrNet, CheXpert (X-zrake prsa), MURA itd. Ovi su skupovi podataka za umjetnu inteligenciju (AI). Ovo su medicinski podaci.
S druge strane, ML ima toliko skupova podataka o strojnom učenju. Neki su ovdje spomenuti: ImageNet: koristi se zadatak računalnog vida, skup podataka o raku dojke Wisconsin (dijagnostički): koristi se za zdravstveni sustav, skup podataka analize raspoloženja Twitter: koristi se za obradu prirodnog jezika, skup podataka MNIST: koristi se za prepoznavanje znakova, skup podataka o licu , i tako dalje.
12. Softver: AI vs. Strojno učenje
Bez softvera, računala, stroja ili uređaja ništa nije samo prazna kutija. Dostupno je puno softvera za umjetnu inteligenciju i strojno učenje. AI softver je računalni program koji je sličan ljudskoj inteligenciji. Za umjetnu inteligenciju ovdje se spominju neki: Darwin, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360 i mnogi drugi.
S druge strane, za strojno učenje ovdje je istaknut neki softver za strojno učenje: Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Net, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib i tako dalje.
13. Programski jezici
Danas su umjetna inteligencija i strojno učenje područja koja najviše obećavaju. Umjetna inteligencija simulacija je ili oponaša ljudsku inteligenciju. Na stroju je učenje jedna od trendovskih modnih riječi u tehnologiji. Strojno učenje omogućuje automatskom učenju stroja ili obmanjivača. Da bismo razvili model strojnog učenja ili robota, moramo znati programski jezik.
Dostupno je puno programskih jezika. Da biste razvili projekt strojnog učenja, možete naučiti programski jezik Python, C / C ++, R ili Java. S druge strane, da biste razvili projekt umjetne inteligencije, možete naučiti python, programski jezik LISP, Java, Prolog ili C++.
14. Preferirana vještina
Umjetna inteligencija je pojam na dasci koji je obuhvaćen u nekoliko područja. Ako ste zainteresirani za izgradnju svoje karijere kao AI inženjer, tada morate znati pojam strojnog učenja, programskih jezika, znanosti o podacima, rudarstva podataka, robotike, matematike, statistike itd.
Naprotiv, da biste izgradili svoju karijeru kao programer strojnog učenja, morate znati tehnike strojnog učenja, programske jezike: Java, C / C ++, R, matematiku, vjerojatnost i statistiku, projekte i okvire otvorenog koda, alate otvorenog koda itd.
15. Priroda: AI vs. Strojno učenje
Umjetna inteligencija je inženjerstvo razvoja računalnih programa ili strojeva koji oponašaju ljudsku inteligenciju. To znači da AI razvija stroj koji može razmišljati, djelovati i percipirati kao ljudski mozak. Ova tehnika obuhvaća statističke i matematičke modele za klasifikaciju, regresiju, optimizaciju itd. Ovo se polje može koristiti u raznim aplikacijama poput prepoznavanja govora, robotike, rudarenja tekstom, heuristike, računalnog vida, medicinske dijagnoze i tako dalje.
ML podučava stroj da uči na temelju podataka koristeći algoritme strojnog učenja poput nadziranih ili nenadgledanih tehnika. U nadgledanom strojnom učenju, algoritam učenja razvija model učenja pomoću skupa podataka o treningu koji ima i ulazne i izlazne oznake. U strojnom učenju bez nadzora dostupni su samo ulazni podaci; ne postoje odgovarajuće izlazne varijable.
Završavajući misli
Područje AI je integracija mnogih drugih područja poput informatike, statistike, matematike itd. A polje ML je vrhunska tehnologija umjetne inteligencije. Suštinska razlika između umjetne inteligencije vs. strojno učenje je da je AI područje utemeljeno na teoriji koje djeluje na temelju koncepta ljudskog mozga. S druge strane, strojno učenje temelji se na podacima i algoritmima strojnog učenja. Nesumnjivo, ovo dvoje razvijaju nezamislive stvari svojim čarobnim dodirom.
Također možete pogledati naše prethodne članke o znanosti o podacima vs. ml i data mining vs. ml. Ako imate bilo kakvih mišljenja ili upita, dodajte komentar. Ovaj članak možete podijeliti i putem društvenih mreža. Pratite nas.
