Umjetna inteligencija i strojno učenje dio su računalne znanosti koji su međusobno povezani. Ove dvije tehnologije su najmodernije tehnologije koje se koriste za stvaranje inteligentnih sustava.
Iako su to dvije povezane tehnologije i ponekad ih ljudi koriste kao sinonim jedne za druge, ipak su obje dva različita pojma u različitim slučajevima.
Na širokoj razini možemo razlikovati AI i ML kao:
što je velika i mala slova u sql-u
AI je veći koncept za stvaranje inteligentnih strojeva koji mogu simulirati sposobnost ljudskog razmišljanja i ponašanja, dok je strojno učenje aplikacija ili podskup AI koji omogućuje strojevima da uče iz podataka bez eksplicitnog programiranja.
U nastavku su neke glavne razlike između AI i strojnog učenja zajedno s pregledom umjetne inteligencije i strojnog učenja.
Umjetna inteligencija
Umjetna inteligencija je područje računalne znanosti koje stvara računalni sustav koji može oponašati ljudsku inteligenciju. Sastoji se od dvije riječi ' Umjetna 'i' inteligencija ', što znači 'ljudski stvorena moć razmišljanja.' Stoga ga možemo definirati kao,
Umjetna inteligencija je tehnologija pomoću koje možemo stvoriti inteligentne sustave koji mogu simulirati ljudsku inteligenciju.
Sustav umjetne inteligencije ne zahtijeva prethodno programiranje, umjesto toga, oni koriste takve algoritme koji mogu raditi s njihovom vlastitom inteligencijom. Uključuje algoritme strojnog učenja kao što su algoritam učenja pojačanja i neuronske mreže dubokog učenja. AI se koristi na više mjesta kao što su Siri, Googleov AlphaGo, AI u igranju šaha itd.
Na temelju sposobnosti, AI se može klasificirati u tri vrste:
Trenutno radimo sa slabom umjetnom inteligencijom i općom umjetnom inteligencijom. Budućnost umjetne inteligencije je Jaka umjetna inteligencija za koju se kaže da će biti inteligentnija od ljudi.
powershell vs bash
Strojno učenje
Strojno učenje je izvlačenje znanja iz podataka. Može se definirati kao,
Strojno učenje je potpodručje umjetne inteligencije koje omogućuje strojevima da uče iz prošlih podataka ili iskustava bez eksplicitnog programiranja.
Strojno učenje omogućuje računalnom sustavu da predviđa ili donosi neke odluke koristeći povijesne podatke bez eksplicitnog programiranja. Strojno učenje koristi ogromnu količinu strukturiranih i polustrukturiranih podataka kako bi model strojnog učenja mogao generirati točne rezultate ili dati predviđanja na temelju tih podataka.
Strojno učenje radi na algoritmu koji sam uči pomoću povijesnih podataka. Radi samo za određene domene, primjerice ako stvaramo model strojnog učenja za otkrivanje slika pasa, to će dati rezultate samo za slike pasa, ali ako pružimo nove podatke kao što je slika mačke, tada neće reagirati. Strojno učenje se koristi na raznim mjestima kao što je online sustav preporuka, za algoritme Google pretraživanja, filtar neželjene pošte, Facebook Auto prijedlog za označavanje prijatelja, itd.
Može se podijeliti u tri vrste:
mamta kulkarni
Ključne razlike između umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja (ML):
| Umjetna inteligencija | Strojno učenje |
|---|---|
| Umjetna inteligencija je tehnologija koja stroju omogućuje simulaciju ljudskog ponašanja. | Strojno učenje je podskup umjetne inteligencije koji omogućuje stroju da automatski uči iz prošlih podataka bez eksplicitnog programiranja. |
| Cilj umjetne inteligencije je napraviti pametan računalni sustav poput ljudi za rješavanje složenih problema. | Cilj ML-a je omogućiti strojevima da uče iz podataka kako bi mogli dati točan rezultat. |
| U AI stvaramo inteligentne sustave za obavljanje bilo kojeg zadatka poput čovjeka. | U ML-u učimo strojeve pomoću podataka da izvrše određeni zadatak i daju točan rezultat. |
| Strojno učenje i duboko učenje dva su glavna podskupa umjetne inteligencije. | Duboko učenje glavni je podskup strojnog učenja. |
| AI ima vrlo širok raspon djelovanja. | Strojno učenje ima ograničen opseg. |
| AI radi na stvaranju inteligentnog sustava koji može obavljati razne složene zadatke. | Strojno učenje radi na stvaranju strojeva koji mogu obavljati samo one specifične zadatke za koje su obučeni. |
| AI sustav brine o maksimiziranju šansi za uspjeh. | Strojno učenje uglavnom se brine o točnosti i obrascima. |
| Glavne primjene AI-a su Siri, korisnička podrška koja koristi catboats , ekspertni sustav, online igranje igrica, inteligentni humanoidni robot itd. | Glavne primjene strojnog učenja su Online sustav preporuka , Google algoritmi pretraživanja , Prijedlozi za automatsko označavanje prijatelja na Facebooku itd. |
| Na temelju sposobnosti, AI se može podijeliti u tri vrste, a to su, Slab AI , Opća AI , i Jaka AI . | Strojno učenje također se može podijeliti uglavnom na tri tipa Učenje pod nadzorom , Učenje bez nadzora , i Učenje s potkrepljenjem . |
| To uključuje učenje, rasuđivanje i samoispravljanje. | Uključuje učenje i samoispravljanje kada se upoznaju s novim podacima. |
| AI se u potpunosti bavi strukturiranim, polustrukturiranim i nestrukturiranim podacima. | Strojno učenje bavi se strukturiranim i polustrukturiranim podacima. |