Ero Koneoppimisen Ja Tekoälyn Välillä

2024 Kirjoittaja: Mildred Bawerman | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2023-12-16 08:38

Keskeinen ero - koneoppiminen vs tekoäly

Tekoäly on laaja käsite. Itse ajavat autot, älykkäät kodit ovat esimerkkejä tekoälystä. Joissakin maissa on älykkäitä robotteja esimerkiksi lääketieteen, valmistuksen, armeijan, maatalouden ja kotitalouden aloilla. Koneoppiminen on eräänlainen tekoäly. Keskeinen ero koneoppimisen ja tekoälyn välillä on se, että koneoppiminen on eräänlainen tekoäly, joka antaa tietokoneelle kyvyn oppia ilman nimenomaista ohjelmointia ja tekoäly on tietokonejärjestelmien teoria ja kehitys, jotka pystyvät suorittamaan älykkäästi samanlaisia tehtäviä kuin ihminen. Koneoppiminen käyttää algoritmia tietojen jäsentämiseen, oppimiseen ja päätösten tekemiseen sen mukaisesti. Se on itseoppimisen algoritmien kehittäminen,ja tekoäly on tiedettä sellaisen älykkään järjestelmän tai ohjelmiston kehittämisestä, joka on älykäs ihmisenä.

SISÄLLYS

1. Yleiskatsaus ja keskeinen ero

2. Mikä on koneoppiminen

3. Mikä on tekoäly

4. Samankaltaisuudet koneoppimisen ja tekoälyn välillä

5. Vertailu rinnakkain - koneoppiminen vs tekoäly taulukkomuodossa

6. Yhteenveto

Mikä on koneoppiminen?

Algoritmi on vaiheiden sarja, joka kehottaa tietokonetta ratkaisemaan ongelman. Koneoppiminen on eräänlainen tekoäly. Se tarjoaa tietokoneille mahdollisuuden oppia ilman nimenomaista ohjelmointia. Ne ovat erilaisia algoritmeja, jotka ovat käytettävissä koneoppimisongelmien ratkaisemiseen. Ongelman tyypistä riippuen voidaan valita sopiva koneoppimisalgoritmi. Se keskittyy tietokoneohjelmien kehittämiseen, jotka voivat antaa tuloksen altistuessaan uusille tiedoille.

Koneoppimista on erilaisia. Ne ovat ohjattua oppimista, valvomatonta oppimista ja vahvistavaa oppimista. Ohjattu oppiminen käyttää tunnettua aineistoa ennusteiden tekemiseen. Valvotulle oppimisalgoritmille annetaan joukko syötetietoja (X) ja vastaavien vastearvojen tai lähtöjen joukko (Y). Kyseinen tietojoukko tunnetaan koulutuksen tietojoukkona. Tämän tietojoukon avulla algoritmi rakentaa mallin (Y = f (X)), joten se voi antaa lähtöarvon uuden tietojoukon täydentämiseksi.

Luokittelu ja regressio ovat valvottuja koneoppimisalgoritmeja. Luokittelua käytetään tietueen luokittelussa. Yksi yksinkertainen esimerkki on "onko lämpötila kylmä". Vastaus voi olla joko "kyllä" tai "ei". Luokiteltavissa on tietty määrä vaihtoehtoja. Jos on kaksi vaihtoehtoa, se on kahden luokan luokitus. Jos vaihtoehtoja on enemmän kuin kaksi, se on usean luokan luokitus. Regressiota käytetään numeerisen lähdön laskemiseen. Esimerkiksi ennustetaan huomisen lämpötila. Toinen esimerkki olisi talon arvon ennustaminen.

Valvomattomassa oppimisessa annetaan vain syöttötiedot, eikä vastaavia tuloksia ole, vaan algoritmi löytää mallin tai rakenteen saadakseen lisätietoja tiedoista. Klusterointi luokitellaan valvomattomaksi oppimiseksi. Se jakaa tiedot ryhmiin tai klustereihin helpottamaan tietojen tulkintaa.

Kuva 01: Koneoppiminen

Vahvistaminen Oppimisen innoittamana on käyttäytymispsykologia. Se koskee kumulatiivisen palkkion käsitteen maksimointia. Yksi esimerkki vahvistuksen oppimisesta on ohjeistaa tietokone pelaamaan shakkia. Shakin oppimisessa on niin monia vaiheita. Siksi ei ole mahdollista antaa ohjeita jokaisesta vaiheesta. Mutta on mahdollista kertoa, onko tietty toiminto suoritettu oikein vai väärin. Vahvistusoppimisessa tietokone yrittää maksimoida palkkion ja oppia kokemuksesta. Toinen esimerkki on automaattinen lämpötilan säädin. Järjestelmän tulisi nostaa tai laskea lämpötilaa vaatimusten mukaisesti. Vahvistusopiskelu on hyvä järjestelmille, joiden pitäisi tehdä päätöksiä ilman suurta inhimillistä ohjausta.

Mikä on tekoäly?

Tekoälyn tarkoituksena on saada tietokone, tietokoneohjattu robotti tai ohjelmisto ajattelemaan älykkäästi ihmisen kanssa. Se koski järjestelmää, ihmisen ajattelutapaa, kuinka ihmiset oppivat, päättävät ja ratkaisevat ongelmia. Lopuksi rakennetaan älykäs ja älykäs järjestelmä. Tekoäly on trendikäs tekniikka nykymaailmassa. Se on yhdistelmä erilaisia tieteenaloja, kuten tietojenkäsittelytiede, biologia, matematiikka ja tekniikka.

Kuva 02: Tekoäly

Tekoälyä (AI) on monia sovelluksia. Nykyaikaiset pelisovellukset käyttävät tekoälyä. Tekoälyn tutkimus sisältää myös luonnollisen kielenkäsittelyn. Sen on annettava kyky tietokoneelle tai koneelle ymmärtää ihmisten puhuma luonnollinen kieli ja suorittaa tehtäviä sen mukaisesti. Toinen sovellus on teollisuusrobotit. On kehittyneempiä robotteja, joissa on tehokkaat prosessorit ja valtava määrä muistia. He voivat sopeutua uuteen ympäristöön ja kerätä tietoja valon, lämpötilan, äänen jne. Avulla. Niitä käytetään esimerkiksi lääketieteessä ja valmistuksessa. Tekoälyä sovellettiin myös optiseen merkintunnistukseen, autonomisiin ajoneuvoihin, armeijasimulaatioihin ja moniin muihin.

Mitkä ovat koneoppimisen ja tekoälyn yhtäläisyydet?

• Molempia voidaan käyttää kehittyneiden järjestelmien rakentamiseen tiettyjen tehtävien suorittamiseksi.
• Molemmat perustuvat tilastoihin ja matematiikkaan.
• Koneoppiminen on tekoälyn uusi huipputeknologia.

Mikä on ero koneoppimisen ja tekoälyn välillä?

Erilainen artikkeli keskellä taulukkoa

Koneoppiminen vs tekoäly
Koneoppiminen on eräänlainen tekoäly, joka antaa tietokoneen kyvyn oppia ilman nimenomaista ohjelmointia. Se käyttää algoritmia tietojen jäsentämiseen, siitä oppimiseen ja päätösten tekemiseen sen mukaisesti.	Tekoäly on tietokonejärjestelmien teoria ja kehitys, jotka pystyvät suorittamaan älykkäästi ihmisen kaltaisia tehtäviä.
Toiminnallisuus
Koneoppiminen keskittyy tarkkuuteen ja kuvioihin.	Tekoäly keskittyy älykkääseen käyttäytymiseen ja menestyksen maksimaaliseen muutokseen.
Luokittelu
Koneoppiminen voidaan luokitella ohjaamaan oppimista, valvomatonta oppimista ja vahvistavaa oppimista.	Tekoälyyn perustuvat sovellukset voidaan luokitella sovelletuiksi tai yleisiksi.

Yhteenveto - koneoppiminen vs tekoäly

Tekoäly on edistysaskel ja laaja kurinalaisuus. Se koostuu monista muista aloista, kuten tekniikka, matematiikka, tietojenkäsittelytiede jne. Ero koneoppimisen ja tekoälyn välillä on, että koneoppiminen on eräänlainen tekoäly, joka antaa tietokoneelle kyvyn oppia ilman nimenomaista ohjelmointia ja keinotekoisuutta Älykkyys on teoria ja kehitys tietokonejärjestelmistä, jotka kykenevät suorittamaan älykkäästi ihmisen kaltaisia tehtäviä. Koneoppiminen on tekoälyn uusi huipputeknologia.

Lataa koneoppimisen ja tekoälyn PDF-versio

Voit ladata tämän artikkelin PDF-version ja käyttää sitä offline-tarkoituksiin lainausviestin mukaan. Lataa PDF-versio täältä Ero koneoppimisen ja tekoälyn välillä