Машинско учење вс вештачкој интелигенцији - која је кориснија

Разлике између машинског учења и вештачке интелигенције

Машинско учење вс вештачкој интелигенцији одмах су две високо цењене речи, а понекад се користе и наизменично.

Они су готово константан фактор, међутим, перцепција да ће типично стварати конфузију. Стога сам претпоставио да би било јасно написати комад како бих разјаснио разлику.

Оба машинског учења вс вештачке интелигенције одвијају се страшно често када је предмет огромно знање, аналитика, а самим тим и шири таласи технолошких модификација који пролазе кроз наш свет.

Укратко, најефикаснији одговор је:

Вештачка интелигенција подразумева да је шира концепција машина која имају могућност да задрже задатке у изузетној методи коју бисмо узели у обзир „паметне“.

Сви смо навикли на израз "Вештачка интелигенција". Напокон је то био омиљени фокус у филмовима попут Тхе Ектерминатор, Тхе Матрик и Ек Мацхина (мој лични фаворит). Међутим, недавно сте чули за алтернативне појмове попут „Машинско учење“ и „Дубоко учење“, који се обично употребљавају наизменично са АИ. Као резултат, разлика између АИ, машинског учења и дубоког учења често је ужасно нејасна.

Почећу кратким појашњењем шта машинско учење вс вештачкој интелигенцији заиста значи и начин на који су потпуно различити. Затим ћу делити АИ и самим тим веб ствари је нераскидиво запетљан, са многим технолошким напретком који су сви повезани директно како би се поставила муза за придружене АИ и ИоТ експлозије.

Упоређивање између машинског учења и вештачке интелигенције

Испод је топ 8 разлика између машинског учења и вештачке интелигенције

Кључне разлике између машинског учења и вештачке интелигенције

Оба машинског учења и вештачке интелигенције популарни су избор на тржишту; Хајде да разговарамо о неким главним разликама између машинског учења и вештачке интелигенције:

Вештачка интелигенција дели се на „уски АИ“, осмишљен за обављање одређених задатака унутар веб локације, и „општи АИ“, који може да учи и извршава задатке било где. Машинско учење, јер развој најновијих алгоритама и модела заснованих на статистикама у науци о инжењерству наводи се као "уски АИ".
Као такав, МЛ укључује статистику процедура, примењено рачунање и математичку оптимизацију, док АИ привлачи неколико наука и технологија: инжењерску науку, математику, психологију, лингвистику, филозофију, неуробиологију, природну филозофију, инжењерство, итд.
АИ се тиче стварања интелигентних система (који ће схватити, учити, размислити, планирати, уочити, методом језичке комуникације, деловати), укључујући машинску интелигенцију, вештачку свест и интелигентне заједнице. МЛ је једноставно управљање машином, управљање значајкама или учење илустрације знања за машину, како би се на механички начин открио репрезентације потребне за откривање или класификовање значајки из информација или знања из стварног света као слике, видео и знање о уређајима.
Најмоћнији АИ системи, попут Ватсон-а (…) користе технике попут дубинског учења као само један део врло софистициране групе техника, почев од примењене математичке технике Баиесова иловања до апстрактне мисли. "С обзиром на технолошко неповерење у МЛ системе, посебан огроман разматрања настају применом МЛ за смртоносне системе аутономних оружја (ЗАКОНИ).
Вештачка интелигенција покрива све што омогућава рачунарима да се понашају као људи. Ако разговарате са Сири на телефону и добијете одговор, већ сте блиски. Машинско учење је подскуп вештачке интелигенције који се бави вађењем образаца из скупова података. То значи да машина може пронаћи правила за оптимално понашање, али такође може да се прилагоди променама у свету.
Укратко, МЛ има веома мало покушаја са стварним АИ или Генерал АИ, с јасном логиком, високом сигурношћу и сигурношћу, транспарентношћу и одговорношћу, пресудним за развијање сарадника АИ веба у који народ верује.

Таблица упоређивања машинског учења и вештачке интелигенције

Испод су спискови тачака, опишите поређења између машинског учења и вештачке интелигенције

ВЕШТАЧКА ИНТЕЛИГЕНЦИЈА	МАШИНСКО УЧЕЊЕ
АИ означава вештачку интелигенцију, где год је интелигенција зацртана стицање интелигенције података је означено као способност накупљања и примене знања.	МЛ означава машинско учење које је изложено због прикупљања података или талената
Циљ је проширити вероватноћу успеха, а не тачност	Циљ је проширити тачност, међутим, није брига за успех
Дјелује попут црва који ће разумно дјеловати	Можда је то лако решење да машина узме знање и научи из знања.
Циљ је симулирање природне интелигенције како би се ријешио напредни проблем	Циљ је да се од знања о сигурном задатку објасни максималан учинак машине на овом задатку.
АИ је виши когнитивни процес.	МЛ дозвољава да се систему кажу нове ствари из знања.
То резултира развојем система који опонаша човека да се понаша у изузетно околним околностима.	То укључује израду алгоритама само-учења.
АИ може да одабере најбољи одговор.	МЛ може одабрати само одговор на то је ли или не најбоље или не.
АИ резултира интелигенцијом или знањем.	МЛ даје резултате.

Закључак - Машинско учење против вештачке интелигенције

Вештачка интелигенција - а нарочито ових дана МЛ заправо садржи гомилу за набавку. Својим обећањима да ће аутоматизовати свакодневне задатке, као што је и инвентивни увид, индустрије у сваком сектору од банкарства до пажње и производње користе предности. Дакле, потребно је ажурно да су машинско учење и вештачка интелигенција једно друго … то су | они роба која се претплаћује - систематски и уносно.

Стројарско учење су трговци заправо преузели као прилику. Једном када је АИ тако дуго присутан, потенцијално је да је почео да се посматра као једна ствар у томе како постоји "стари шешир" и пре него што је његов потенцијал икада постигнут. На путу до „АИ револуције“ постоји много лажних почетака, па самим тим термин машинског учења заправо нуди маркетинзима једну нову, сјајну и, значајно, чврсто утемељену овде и сада, понуду.

Чињеница да ћемо на крају развити АИ сличан људском карактеру, технолози третирају као заједничку сигурност. Свакако, ових дана имамо тенденцију да будемо ближи него икад и да напредујемо ка том циљу све већом брзином. Обиље узбудљивог напретка који смо видели последњих година је због основних промена у којима ипак имамо тенденцију стварања АИ оперативним менталним чином, а које воде МЛ.

На крају ове разлике између поста између машинског учења и вештачке интелигенције, желим само да напоменем да обе ове технологије имају сјајну будућност и да постоји много побољшања за обе машинско учење и вештачку интелигенцију. Питање овде није оно које је најбоље међу машинским учењем против вештачке интелигенције? Али право питање је ко ће опстати у наредној будућности?

Препоручени чланак

Ово је био водич за главну разлику између машинског учења и вештачке интелигенције. Овде такође разматрамо кључне разлике између машинског учења и вештачке интелигенције са инфографиком и упоредном табелом. Можда ћете такође погледати следеће чланке да бисте сазнали више -