Hauptunterschied - Maschinelles Lernen vs. künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist ein weit gefasstes Konzept. Selbstfahrende Autos, Smart Homes sind einige Beispiele für künstliche Intelligenz. Einige Länder verfügen über intelligente Roboter in Bereichen wie Medizin, Fertigung, Militär, Landwirtschaft und Haushalt. Maschinelles Lernen ist eine Art künstliche Intelligenz. Der Hauptunterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz besteht darin, dass maschinelles Lernen eine Art künstlicher Intelligenz ist, die es einem Computer ermöglicht, ohne explizite Programmierung zu lernen, und künstliche Intelligenz ist die Theorie und Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben intelligent ähnlich wie auszuführen ein Mensch. Maschinelles Lernen verwendet einen Algorithmus, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen und entsprechende Entscheidungen zu treffen. Es ist eine Entwicklung von selbstlernenden Algorithmen,und Künstliche Intelligenz ist die Wissenschaft der Entwicklung eines Systems oder einer Software, die als Mensch intelligent ist.
INHALT
1. Überblick und Hauptunterschied
2. Was ist maschinelles Lernen
? 3. Was ist künstliche Intelligenz?
4. Ähnlichkeiten zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.
5. Vergleich nebeneinander - Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in tabellarischer Form.
6. Zusammenfassung
Was ist maschinelles Lernen?
Ein Algorithmus ist eine Folge von Schritten, die den Computer anweisen, ein Problem zu lösen. Maschinelles Lernen ist eine Art künstliche Intelligenz. Es bietet Computern die Möglichkeit zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Es handelt sich um verschiedene Algorithmen zur Lösung von Problemen des maschinellen Lernens. Abhängig von der Art des Problems kann ein geeigneter Algorithmus für maschinelles Lernen ausgewählt werden. Es konzentriert sich auf die Entwicklung von Computerprogrammen, die ein Ergebnis liefern können, wenn sie neuen Daten ausgesetzt werden.
Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens. Sie sind überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und verstärkendes Lernen. Überwachtes Lernen verwendet einen bekannten Datensatz, um Vorhersagen zu treffen. Ein Satz von Eingabedaten (X) und ein Satz von entsprechenden Antwortwerten oder Ausgaben (Y) werden an den überwachten Lernalgorithmus gegeben. Dieser Datensatz wird als Trainingsdatensatz bezeichnet. Unter Verwendung dieses Datensatzes erstellt der Algorithmus ein Modell (Y = f (X)), sodass er einen Ausgabewert zum Vervollständigen eines neuen Datensatzes angeben 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 für die Klassifizierung. Wenn es zwei Möglichkeiten gibt, handelt es sich um eine Zwei-Klassen-Klassifizierung. Wenn es mehr als zwei Möglichkeiten gibt, handelt es sich um eine Klassifizierung mit mehreren Klassen. Die Regression wird verwendet, um die numerische Ausgabe zu berechnen. Zum Beispiel die Temperatur von morgen vorhersagen. Ein anderes Beispiel wäre die Vorhersage des Wertes des Hauses.
Beim unbeaufsichtigten Lernen werden nur die Eingabedaten angegeben, und es gibt keine entsprechenden Ausgaben. Stattdessen findet der Algorithmus ein Muster oder eine Struktur, um mehr über die Daten zu erfahren. Clustering wird als unbeaufsichtigtes Lernen eingestuft. Es unterteilt Daten in Gruppen oder Cluster, um die Interpretation von Daten zu vereinfachen.
Abbildung 01: Maschinelles Lernen
Reinforcement Learning ist von der Verhaltenspsychologie inspiriert. Es geht darum, einen Begriff der kumulativen Belohnung zu maximieren. Ein Beispiel für Reinforcement Learning ist die Anweisung des Computers, Schach zu spielen. Es gibt so viele Schritte beim Schachlernen. Daher ist es nicht möglich, über jeden Schritt Anweisungen zu geben. Es ist jedoch möglich zu erkennen, ob die bestimmte Aktion richtig oder falsch ausgeführt wurde. Beim Reinforcement Learning versucht der Computer, die Belohnung zu maximieren und aus den Erfahrungen zu lernen. Ein weiteres Beispiel ist ein automatischer Temperaturregler. Das System sollte die Temperatur je nach Anforderung erhöhen oder verringern. Reinforcement Learning ist gut für Systeme, die Entscheidungen ohne viel menschliche Anleitung treffen sollten.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz soll einen Computer, einen computergesteuerten Roboter oder eine Software dazu bringen, einem Menschen intelligent ähnlich zu denken. Es galt für das System, die Art und Weise, wie Menschen denken, wie Menschen lernen, entscheiden und Probleme lösen. Schließlich wird ein intelligentes System aufgebaut. Künstliche Intelligenz ist eine Trendtechnologie in der modernen Welt. Es ist eine Kombination verschiedener Disziplinen wie Informatik, Biologie, Mathematik und Ingenieurwissenschaften.
Abbildung 02: Künstliche Intelligenz
Es gibt viele Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI). Moderne Spieleanwendungen verwenden KI. KI-Forschung umfasst auch die Verarbeitung natürlicher Sprache. Es soll einem Computer oder einer Maschine die Möglichkeit geben, die vom Menschen gesprochene natürliche Sprache zu verstehen und Aufgaben entsprechend auszuführen. Eine andere Anwendung ist Industrieroboter. Es gibt anspruchsvollere Roboter mit effizienten Prozessoren und viel Speicher. Sie können sich an neue Umgebungen anpassen und Daten mithilfe von Licht, Temperatur, Ton usw. erfassen. Sie werden in Bereichen wie Medizin und Fertigung eingesetzt. Künstliche Intelligenz wird auch bei der optischen Zeichenerkennung, autonomen Fahrzeugen, militärischen Simulationen und vielem mehr eingesetzt.
Was sind die Ähnlichkeiten zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz?
- Beide können verwendet werden, um anspruchsvolle Systeme für bestimmte Aufgaben zu erstellen.
- Beide basieren auf Statistik und Mathematik.
- Maschinelles Lernen ist die neue Spitzentechnologie der künstlichen Intelligenz.
Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz?
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Maschinelles Lernen gegen künstliche Intelligenz |
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| Maschinelles Lernen ist eine Art künstliche Intelligenz, mit der ein Computer lernen kann, ohne explizit programmiert zu werden. Es verwendet einen Algorithmus, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen und entsprechende Entscheidungen zu treffen. | Künstliche Intelligenz ist die Theorie und Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben intelligent auszuführen, die einem Menschen ähnlich sind. |
| Funktionalität | |
| Maschinelles Lernen konzentriert sich auf Genauigkeit und Muster. | Künstliche Intelligenz konzentriert sich auf intelligentes Verhalten und die maximale Veränderung des Erfolgs. |
| Kategorisierung | |
| Maschinelles Lernen kann in Supervise Learning, Unbeaufsichtigtes Lernen und Reinforcement Learning unterteilt werden. | Auf künstlicher Intelligenz basierende Anwendungen können als angewendet oder allgemein eingestuft werden. |
Zusammenfassung - Maschinelles Lernen vs. 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 künstlicher Intelligenz ist, die es einem Computer ermöglicht, zu lernen, ohne explizit programmiert und künstlich zu sein Intelligenz ist die Theorie und Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben intelligent auszuführen, die einem Menschen ähnlich sind. Maschinelles Lernen ist die neue Spitzentechnologie der künstlichen Intelligenz.
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