Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz

Schlüsselunterschied - maschinelles Lernen gegen künstliche Intelligenz
 

Künstliche Intelligenz ist ein breites Konzept. Selbstgetriebene Autos, intelligente Häuser sind einige Beispiele für künstliche Intelligenz. Einige Länder haben intelligente Roboter in Bereichen wie Medizin, Fertigung, Militär, Landwirtschaft und Haushalt. Maschinelles Lernen ist eine Art künstliche Intelligenz. Der Schlüsselunterschied Zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ist das Maschinelles Lernen ist eine Art künstliche Intelligenz, die einem Computer die Möglichkeit gibt, zu lernen, ohne explizit programmiert zu sein, und künstliche Intelligenz ist die Theorie und Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben intelligent zu einem Menschen auszuführen, der intelligent ähnlich ist. Maschinelles Lernen verwendet einen Algorithmus, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen und entsprechend Entscheidungen zu treffen. Es ist eine Entwicklung selbstlernen Algorithmen, und künstliche Intelligenz ist die Wissenschaft der Entwicklung eines Systems oder einer Software, die als Mensch klug ist.

INHALT

1. Überblick und wichtiger Unterschied
2. Was ist maschinelles Lernen
3. Was ist künstliche Intelligenz
4. Ähnlichkeiten zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz
5. Nebenseitiger Vergleich - maschinelles Lernen gegen künstliche Intelligenz in tabellarischer Form
6. Zusammenfassung

Was ist maschinelles Lernen?

Ein Algorithmus ist eine Abfolge von Schritten, die dem Computer angeben, ein Problem zu lösen. Maschinelles Lernen ist eine Art künstliche Intelligenz. Es bietet Computern die Möglichkeit, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Sie sind verschiedene Algorithmen, die zur Lösung maschineller Lernprobleme zur Verfügung stehen. Abhängig vom Typ des Problems kann man einen geeigneten Algorithmus für maschinelles Lernen auswählen. Es konzentriert sich auf die Entwicklung von Computerprogrammen, die ein Ergebnis erzielen können, wenn es neuen Daten ausgesetzt ist.

Es gibt verschiedene Arten von maschinellem Lernen. Sie sind überwacht, Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und Verstärkungslernen. Das überwachte Lernen verwendet einen bekannten Datensatz, um Vorhersagen zu treffen. Ein Satz von Eingabedaten (x) und ein Satz entsprechender Antwortwerte oder Ausgänge (y) werden dem überwachten Lernalgorithmus angegeben. Dieser Datensatz ist als Trainingsdatensatz bekannt. Mit diesem Datensatz erstellt der Algorithmus ein Modell (y = f (x)), sodass er einen Ausgabewert zur Vervollständigung eines neuen Datensatzes ergeben kann.

Klassifizierung und Regression sind überwachte Algorithmen für maschinelles Lernen. Die Klassifizierung wird verwendet, um einen Datensatz zu klassifizieren. Ein einfaches Beispiel ist "ob die Temperatur kalt ist". Die Antwort kann entweder "Ja" oder "Nein" sein. Es gibt eine bestimmte Anzahl von Auswahlmöglichkeiten zur Klassifizierung. Wenn es zwei Möglichkeiten gibt, handelt es sich um eine Zweiklasse-Klassifizierung. Wenn es mehr als zwei Möglichkeiten gibt, handelt es sich um eine Klassifizierung mit mehreren Klassen. Die Regression wird verwendet, um den numerischen Ausgang zu berechnen. Zum Beispiel die Vorhersage der Temperatur von morgen. Ein weiteres Beispiel würde den Wert des Hauses vorhersagen.

Im unbeaufsichtigten Lernen werden nur die Eingabedaten angegeben, und es gibt keine entsprechenden Ausgänge.Stattdessen findet der Algorithmus ein Muster oder eine Struktur, um mehr über die Daten zu erfahren. Das Clustering wird als unbeaufsichtigtes Lernen eingestuft. Es trennt Daten in Gruppen oder Cluster, um die Interpretation von Daten zu verringern.

Abbildung 01: maschinelles Lernen

Das Verstärkungslernen wird von der verhaltensrechtlichen Psychologie inspiriert. Es geht darum, einen Begriff der kumulativen Belohnung zu maximieren. Ein Beispiel für Verstärkungslernen besteht darin, den Computer zu unterweisen, Schach zu spielen. Es gibt so viele Schritte, um Schach zu lernen. Daher ist es nicht möglich, über jeden Schritt zu unterweisen. Es ist jedoch möglich zu sagen, ob die bestimmte Aktion korrekt oder falsch durchgeführt wurde. Im Verstärkungslernen wird der Computer versuchen, die Belohnung zu maximieren und aus Erfahrung zu lernen. Ein weiteres Beispiel ist ein automatischer Temperaturregler. Das System sollte die Temperatur entsprechend den Anforderungen erhöhen oder verringern. Verstärkungslernen ist gut für Systeme, die Entscheidungen ohne viel menschliche Führung treffen sollten.

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz besteht darin, einen Computer, einen computergesteuerten Roboter oder eine Software zuzubereiten, die einem Menschen intelligent ähnlich ist. Es galt für das System, wie das menschliche Denken, wie Menschen Probleme lernen, entscheiden und lösen. Schließlich wird ein intelligentes und intelligentes System erstellt. Künstliche Intelligenz ist eine trendige Technologie in der modernen Welt. Es ist eine Kombination aus einer Vielzahl von Disziplinen wie Informatik, Biologie, Mathematik und Ingenieurwesen.

Abbildung 02: Künstliche Intelligenz

Es gibt viele Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI). Moderne Gaming -Anwendungen verwenden KI. Die KI -Forschung umfasst auch natürliche Sprachverarbeitung. Es soll einem Computer oder einer Maschine die Fähigkeit geben, die von Menschen gesprochene natürliche Sprache zu verstehen und entsprechend Aufgaben auszuführen. Eine andere Anwendung sind Industrie -Roboter. Es gibt anspruchsvollere Roboter mit effizienten Prozessoren und viel Gedächtnis. Sie können sich auf eine neue Umgebung einstellen und Daten mit Licht, Temperatur, Schall usw. sammeln. Sie werden in Bereichen wie Medizin und Fertigung verwendet. Künstliche Intelligenz wird auch in optischer Charaktererkennung, autonomen Fahrzeuge, militärischen Simulationen und vielem mehr angewendet.

Was sind die Ähnlichkeiten zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz??

• Beide können verwendet werden, um ausgefeilte Systeme zu erstellen, um bestimmte Aufgaben auszuführen.
• Beide basieren auf Statistiken und Mathematik.
• Maschinelles Lernen ist die neue modernste Technologie der künstlichen Intelligenz.

Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz?

Zusammenfassung - Maschinelles Lernen gegen künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist ein Fortschritt und eine breite Disziplin. Es besteht aus vielen anderen Bereichen wie Ingenieurwesen, Mathematik, Informatik usw. Der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz besteht darin, dass maschinelles Lernen eine Art künstliche Intelligenz ist, die einem Computer die Möglichkeit gibt, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden, und künstliche Intelligenz ist die Theorie und Entwicklung von Computersystemen, die intelligent ähnlich wie ein intelligent zu einem Ausführen sind. menschlich. Maschinelles Lernen ist die neue modernste Technologie der künstlichen Intelligenz.

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Referenz:

1.EDUREKAIN. Algorithmen für maschinelles Lernen | Tutorial für maschinelles Lernen | Data Science Training | Eureka, Eureka!, 21. Mai 2017. Hier verfügbar
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5.Tutorialspitze.com. „Mahout maschinelles Lernen." Der Punkt. Hier verfügbar 

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