Phenquestions
Tänapäeval on sõnad „tehisintellekt” ja „masinõpe” sellised moesõnad, mida me igapäevaselt kuulame. Ütlematagi selge, et need pole mitte ainult meie olevik, vaid ka meie tehnoloogiapõhise maailma tulevik. Teisisõnu võime öelda, et need kaks on kõige silmapaistvamad tegurid, mis viivad meie teaduse uuele tasemele ja panevad meid tegelikust elust virtuaalsesse ellu viima. Peaaegu kõik uuenduslikud tehisintellekti ja ML-i ettevõtted kasutavad masinõppe algoritme, et muuta meie kogemus paremaks ja mugavamaks. Ehkki enamik eksperte kasutab neid vahetatult, on tehisintellekti (AI) ja masinõppe (ML) vahel väikest vahet.
Tehisintellekt vs masinõpe
Tehisintellekt on plaadi kontseptsioon, mis aitab masinal töötada ilma asjatundliku juhendamiseta. Masinõpe on tehisintellekti laiendus, mis muudab masina või seadme nii intelligentseks, et suudab õppida, otsustada ja mustreid tuvastada ilma selgesõnaliselt programmeerimata. Allpool toome välja 15 loomupärast vahet tehisintellekti ja masinõppe vahel. Alustame siis.
1. Tehisintellekti ja masinõppe mõiste
Mõlemad mõisted „tehisintellekt” ja „masinõpe” on peaaegu tihedalt seotud. Tehisintellekt on teooria ja arvutisüsteemi väljatöötamine, mis suudab toimida nagu inimese aju. Ühe sõnaga võime öelda, et tehisintellekt on inimese aju jäljendamise uurimine. Tehisintellekt laiendab inimese aju kontseptsiooni ja integreerib selle kontseptsiooni masinintellektis etteantud ülesannete täitmiseks või täitmiseks.
Vastupidi, masinõpe on masina arendavate algoritmide uurimine, näiteks viis, kuidas saab õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata. ML-i uurimisega saab masin või seade õppida, teha otsust, tuvastada mustreid ja täita antud ülesannet automaatselt. See töötab välja autonoomse analüütilise mudeli. Samuti kasutab see andmeid, matemaatilisi ja statistilisi mudeleid, et muuta masin autonoomseks ja intelligentseks.
2. Näide tehisintellektist ja masinõppest
Nende näidetes on oluline erinevus tehisintellekti ja masinõppe vahel. Tehisintellekt on kombinatsioon mitmest muust valdkonnast, nagu arvutiteadus, inseneriteadus, matemaatika. Selles tehnoloogiapõhises maailmas on tehisintellekt üks suurepärasemaid tehnoloogiaid. See töötab selle nimel, kuidas inimtegevus, kuidas inimene töötab, ja lõpuks rakendatakse neid mõisteid tehisintellekti projekti jaoks.
Tehisintellekti näide on tööstusrobot. See on tehisintellekti üks keerukamaid rakendusi. Sellel robotil on tõhus protsessor ja tohutult palju mälu. Selle tagajärjel võib see toimida uue või tundmatu keskkonnaga. Samuti saab see andmeid koguda heli, temperatuuri jne abil.
Teisalt on masinõppe näide emotsioonide väljavõtmine etteantud tekstist. See on üks masinõppe esilekerkivaid rakendusi. Meie virtuaalne elu on masinõppe põhjal üles kasvanud. Näeme masinaõppe silmapaistvaid näiteid igapäevaelus, nagu isejuhtiv sööt, jututuba ja palju muud.
3. Sarnasused: tehisintellekt vs masinõpe
Tehisintellekt on teaduse ja tehnoloogia uurimine. Ja ML (masinõpe) on tehisintellekti alamhulk. Niisiis, tehisintellektil ja masinõppel on sarnasus. Mõlemat rada kasutatakse keeruka seadme või arvutisüsteemi väljatöötamiseks või kujundamiseks, mis suudab täita mõnda eelnevalt määratletud ülesannet või antud ülesannet.
Teine sarnasus nende vahel on nende keldri teema. Mõlemad väljad põhinevad statistikal ja matemaatikal. Mõlemad tehisintellekti ja masinõppe valdkonnad kasutavad oma klassifikatsioonimudeli või õppemudeli loomiseks matemaatilist ja statistilist mudelit.
4. Funktsionaalsused: AI vs. Masinõpe
Tehisintellekti valdkond on seotud inimese intelligentsusega, nagu arutluskäik, probleemide lahendamine ja õppimine. Ütlematagi selge, et tehisintellekt keskendub masina intelligentsele käitumisele. Tehisintellekti süsteem suudab vastata üldistele küsimustele. Samuti pakub tehisintellekt hõlpsasti kasutatavaid ja tõhusaid programme, et arvutisüsteem saaks mõelda või käituda nagu inimese aju.
Vastupidi, ML-ga saab masin või seade mustreid õppida või tuvastada või klassifitseerida ilma selgesõnaliste juhisteta. Selles uuringus kasutatakse mudeli koolitamiseks andmete ja masinõppe algoritme ning seejärel mudeli hindamist testiandmetega. Näiteks saame süsteemi koolitada juhendatud masinõppe algoritmide abil, st.e, toetage vektormasinat (SVM) ja siis saame tulemust ennustada. ML-i peamine ülesanne on keskenduda täpsusele.
5. Ajalugu: tehisintellekt vs. ML
Masinõppe valdkond on tehisintellekti alamhulk. Pealegi on see teadlaste jaoks kuum uurimisküsimus ja trendikas teema tööstusele. 1950. aastal tutvus maailm terminiga masinõpe. Arthur Samuel kirjutas esimese programmi, mis oli tuntud kui Samueli kontrollija, mängides masinõppeks.
Vastupidi, tehisintellekti algus oli Londonis. 1923. aastal kasutas Karel Čapek esmakordselt inglise keeles sõna robot. Seejärel leiutas John McCarthy 1956. aastal tehisintellekti (AI). Ta oli ka tehisintellekti LISP-i programmeerimiskeele leiutaja. Nii areneb tehisintellekt ja masinõpe päev-päevalt. Ja me saame nende kahe valdkonna tulemuse.
6. Kategooria: tehisintellekt vs. Masinõpe
Tehisintellekti üks silmapaistvaid eristusi vs. masinõpe on nende kategoorias. Tehnoloogia tipptasemel masinõpet võib liigitada juhendatud õppeks, järelevalveta õppeks ja täiendõppeks. Teisest küljest võib tehisintellekt olla rakendatav ja rakendamata või üldine.
7. Eesmärk: tehisintellekt vs. Masinõpe
Veel üks oluline erinevus tehisintellekti vs. masinõpe peitub nende eesmärgis. Tehisintellekti esmane eesmärk on panna arvuti või arvutipõhine süsteem või robot selliseks intelligentseks või käituma nagu inimese kliid või mõtlema või tegutsema. Tehisintellekti kaks peamist eesmärki on: (1) arendada ekspertsüsteem ja (2) rakendada inimese intelligentsust masina või seadme jaoks.
Teisalt töötab masinõpe süsteemi jõudluse või täpsusega. Masinõpe kasutab andmeid ja algoritme süsteemi koolitamiseks või masinõppemudeli loomiseks. Seejärel hinnake seda mudelit testiandmetega, et mõõta süsteemi jõudlust või täpsust.
8. Komponendid: AI vs. ML
Tehisintellekt on tahvli kontseptsioon ja paljud teised valdkonnad lõikavad seda tahvlipiirkonda. Tehisintellekt on aga kombinatsioon masinõppest, süvaõppest, loomuliku keele töötlemisest (NLP), arvutinägemisest, kognitiivsest arvutamisest ja närvivõrgust.
Vastupidi, ML on automaatse masina või seadme ehitamise valdkond. See algab andmetest. Masinõppekomponentide tüüpilised komponendid on probleemide mõistmine, andmete uurimine, andmete ettevalmistamine, mudeli valimine, süsteemi koolitamine ja süsteemi lõpuks hindamine.
9. Tuleviku ulatus
Tehisintellekt on juba hakanud oma ilu näitama nii reaalses elus kui ka virtuaalses elus. Järgnevatel aastatel domineerib see teaduses ja tehnikas. Praegu kasutavad tehisintellekti peaaegu kõik ettevõtted ning nad on teadlikud ka selle plussidest ja miinustest. Tehisintellekt teeb meie lähitulevikus miljoneid finantstehinguid sekundis. Lisaks loob tehisintellekt CSE lõpetajatele mitmesugused töövõimalused.
Lisaks saavad ettevõtjad tehisintellektist kasu. Tehisintellekti ja loomuliku keele töötlemise kiire kasvu korral on tehisintellekti assistendid eelseisval aastal tõhusamad. Ja peaaegu kõigis ettevõtetes kasutatakse tehisintellekti assistente, näiteks Google'i assistente.
Teiselt poolt on masinõppeseadmed autonoomsed ja intelligentsed. Samuti võivad need seadmed toimida vastavalt keskkonnale. Nii et masinõppel on eelseisval aastal märkimisväärne mõju. Tulevikus rakendatakse masinõpet hariduses ja teadustöös tohutult. Masinõpe on kuum uurimisprobleem. Samuti rakendatakse seda ülemäära ettevõtluses, tervishoius, kuna see on iseõppiv omadus.
10. Rakendused: tehisintellekt vs. Masinõpe
Nende rakendustes on tehisintellekti ja masinõppe vahel olulisi erinevusi. Täna saame tehisintellektist väljas olla nii reaalses kui ka virtuaalses elus. Tehisintellekti üks silmapaistvamaid rakendusi on Siri, see on Apple'i isiklik assistent. Siri on sõbralik ja häälega aktiveeritav assistent, kes aitab meil teavet leida ja lisab kalendritesse sündmusi, saadetud sõnumeid jne.
Teiseks märkimisväärseks tehisintellekti rakenduseks on nutikodu keskus, see on Alexa. Alexa on fantastiline tööriist, mis toob meie tehnoloogias revolutsiooni. Kui teie laps palub teil kuulata muinasjutulugu, siis Alexa aitab teil seda muinasjutulugu rääkida. Tehisintellekti teine rakendus on Tesla.
Lisaks neile rakendustele on tehisintellektil nii palju põnevaid ja suurepäraseid rakendusi nagu Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest ja palju muud. Teisalt on masinõppel nii palju fantastilisi kasutusviise ka äris, tervishoius, teadusuuringutes, sotsiaalmeedias, hariduses jne.
Tekstisisene töötlus võimaldab masinõppe meetodil teksti automaatselt klassifitseerida või kategoriseerida. Samuti saab masinõpe emotsiooni tekstist välja tõmmata, mida tuntakse kui tundeanalüüsi. Masinõpet kasutatakse ka dokumentide klassifitseerimisel ja uudiste klassifitseerimisel.
Masinõppe üks levinumaid rakendusi on pilditöötlus. Kujutise töötlemisel saab masinõpe pildilt funktsioone välja tõmmata. Samuti saab see töödelda meditsiinilisi pilte ja analüüsida neid edasiseks kasutamiseks. Masinõpet kasutatakse ka näotuvastuses, autori tuvastamisel, soo tuvastamisel, söe tuvastamisel jne.
Masinõppel on meie igapäevaelus nii palju mõjusid. Ütlematagi selge, et see digitaalajastu on masinõppe kõige ilusam looming. Masinõpet kasutatakse tervishoiusüsteemis, ilmaennustuses, müügiennustuses, müügiennustuses, kõnetuvastuses, pildituvastuses, meditsiinilises diagnoosimises, klassifikatsioonis ja regressioonis.
11. Andmekogumid
Masinõppe ja tehisintellekti jaoks on andmed võim. Vajame andmeid koolitusetapist ja testimisfaasist. Tehisintellekti ja masinõppe jaoks on saadaval palju andmekogumeid. Mõned neist on siin mainitud: LERA (madalama äärmusliku kiirgusega pildid), MrNet, CheXpert (rindkerega), MURA jne. Need andmekogumid on mõeldud tehisintellekti (AI) jaoks. Need on meditsiinilised andmekogumid.
Teiselt poolt on ML-l nii palju masinõppe andmekogumeid. Mõned neist on siin mainitud: ImageNet: seda kasutatakse arvutinägemisülesandena, rinnavähi Wisconsini (diagnostiline) andmekogum: kasutatakse tervishoiusüsteemi jaoks, Twitteri meeleoluanalüüsi andmekogum: kasutatakse loomuliku keele töötlemiseks, MNIST-andmekogum: kasutatakse märkide tuvastamiseks, näokujutiste andmestik , ja nii edasi.
12. Tarkvara: AI vs. Masinõpe
Tarkvara, arvuti, masina või seadme omamine pole midagi muud kui tühi kast. Tehisintellekti ja masinõppe jaoks on saadaval palju tarkvara. Tehisintellekti tarkvara on arvutipõhine programm, mis sarnaneb inimese intelligentsusega. Tehisintellekti jaoks on siin mainitud mõnda: Darwin, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360 ja palju muud.
Teisalt on masinõppe jaoks siin välja toodud mõni masinõppe tarkvara: Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Net, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib ja nii edasi.
13. Programmeerimiskeeled
Tänapäeval on kõige lootustandvamad valdkonnad tehisintellekt ja masinõpe. Tehisintellekt on inimese intelligentsuse simuleerimine või matkimine. Masinas on õppimine üks tehnoloogia trendikaid moesõnu. Masinõpe võimaldab masinal või petturitel automaatselt õppida. Masinõppemudeli või roboti väljatöötamiseks peame teadma programmeerimiskeelt.
Saadaval on palju programmeerimiskeeli. Masinõppeprojekti väljatöötamiseks võite õppida Pythoni, C / C ++, R või Java programmeerimiskeelt. Teisest küljest võite tehisintellekti projekti väljatöötamiseks õppida pythoni, LISP-i programmeerimiskeelt, Java-d, Prologi või C-d++.
14. Eelistatud oskus
Tehisintellekt on juhatuses kasutatav termin, mis hõlmab mitut valdkonda. Kui olete huvitatud oma tehisintellekti inseneri ülesehitamisest, peate teadma masinõppe mõistet, programmeerimiskeeli, andmeteadust, andmekaevandust, robootikat, matemaatikat, statistikat jne.
Vastupidi, masinaõppe arendaja karjääri loomiseks peate teadma masinõppe tehnikaid, programmeerimiskeeli: Java, C / C ++, R, matemaatikat, tõenäosust ja statistikat, avatud lähtekoodiga projekte ja raamistikke, avatud lähtekoodiga tööriistu jne.
15. Loodus: tehisintellekt vs. Masinõpe
Tehisintellekt on inimese intelligentsust jäljendavate arvutipõhiste programmide või masinate väljatöötamine. See tähendab, et tehisintellekt arendab masina, mis suudab mõelda, tegutseda, tajuda inimese aju. See meetod hõlmab statistiliste ja matemaatiliste mudelite kapseldamist klassifitseerimiseks, regressiooniks, optimeerimiseks jne. Seda välja saab kasutada mitmesugustes rakendustes, nagu kõnetuvastus, robootika, tekstikaevamine, heuristika, arvutinägemine, meditsiiniline diagnoosimine ja nii edasi.
ML õpetab masinat õppima andmete põhjal, kasutades masinõppe algoritme, näiteks juhendatud või järelevalveta tehnikaid. Juhendatud masinõppes töötab õppealgoritm välja õppemudeli, kasutades koolituse andmekogumit, millel on nii sisendi kui ka väljundi sildid. Järelevalveta masinõppes on saadaval ainult sisendandmed; vastavaid väljundmuutujaid pole.
Lõpumõtted
Tehisintellekt on paljude teiste valdkondade, näiteks arvutiteaduse, statistika, matemaatika jms integreerimine. Ja välja ML on tehisintellekti tipptasemel tehnoloogia. Põhiline erinevus tehisintellekti vs. masinõpe on see, et tehisintellekt on teoorial põhinev väli, mis tegutseb inimese aju kontseptsiooni põhjal. Teiselt poolt põhineb masinõpe andmete ja masinõppe algoritmidel. Kahtlemata arendavad need kaks oma maagilise puudutuse kaudu mõeldamatuid asju.
Võite vaadata ka meie varasemaid artikleid, mis käsitlevad andmeteadust vs. ml ja andmete kaevandamine vs. ml. Kui teil on arvamusi või päringuid, siis palun kommenteerige. Seda artiklit saate jagada ka sotsiaalmeedia kaudu. Püsige lainel.
