Изкуственият интелект и машинното обучение са част от компютърните науки, които са свързани помежду си. Тези две технологии са най-модерните технологии, които се използват за създаване на интелигентни системи.
Въпреки че това са две свързани технологии и понякога хората ги използват като синоним една на друга, но все пак и двете са два различни термина в различни случаи.
На широко ниво можем да разграничим AI и ML като:
сив код
AI е по-голяма концепция за създаване на интелигентни машини, които могат да симулират човешки способности за мислене и поведение, докато машинното обучение е приложение или подмножество от AI, което позволява на машините да се учат от данни, без да бъдат програмирани изрично.
По-долу са някои основни разлики между AI и машинното обучение, заедно с преглед на изкуствения интелект и машинното обучение.
Изкуствен интелект
Изкуственият интелект е област на компютърните науки, която прави компютърна система, която може да имитира човешкия интелект. Състои се от две думи ' Изкуствени ' и ' интелигентност “, което означава „създадена от човека мисловна сила“. Следователно можем да го определим като,
Изкуственият интелект е технология, използваща която можем да създаваме интелигентни системи, които могат да симулират човешкия интелект.
Системата с изкуствен интелект не изисква предварително програмиране, вместо това те използват такива алгоритми, които могат да работят с техния собствен интелект. Включва алгоритми за машинно обучение като алгоритъм за обучение с подсилване и невронни мрежи за дълбоко обучение. AI се използва на множество места като Siri, AlphaGo на Google, AI в играта на шах и др.
какво е модуло в c++
Въз основа на възможностите AI може да се класифицира в три типа:
В момента работим със слаб AI и общ AI. Бъдещето на AI е силен AI, за който се казва, че ще бъде по-интелигентен от хората.
Машинно обучение
Машинното обучение е свързано с извличане на знания от данните. Може да се определи като,
Машинното обучение е подполе на изкуствения интелект, което позволява на машините да се учат от минали данни или опит, без да бъдат изрично програмирани.
Машинното обучение позволява на компютърна система да прави прогнози или да взема някои решения, използвайки исторически данни, без да е изрично програмирано. Машинното обучение използва огромно количество структурирани и полуструктурирани данни, така че моделът на машинно обучение да може да генерира точен резултат или да даде прогнози въз основа на тези данни.
късмет
Машинното обучение работи върху алгоритъм, който се учи сам, използвайки исторически данни. Работи само за конкретни домейни, като например ако създаваме модел за машинно обучение за откриване на снимки на кучета, той ще даде резултат само за изображения на кучета, но ако предоставим нови данни като изображение на котка, тогава той няма да реагира. Машинното обучение се използва на различни места, като например за онлайн система за препоръчване, за алгоритми за търсене в Google, имейл филтър за нежелана поща, предложение за автоматично маркиране на приятели във Facebook и др.
Може да се раздели на три вида:
Основни разлики между изкуствения интелект (AI) и машинното обучение (ML):
| Изкуствен интелект | Машинно обучение |
|---|---|
| Изкуственият интелект е технология, която позволява на машината да симулира човешко поведение. | Машинното обучение е подмножество от AI, което позволява на машината автоматично да се учи от минали данни, без да програмира изрично. |
| Целта на AI е да направи интелигентна компютърна система като хората за решаване на сложни проблеми. | Целта на ML е да позволи на машините да се учат от данни, така че да могат да дават точен резултат. |
| В AI ние създаваме интелигентни системи, които да изпълняват всяка задача като човек. | В ML ние обучаваме машините с данни да изпълняват определена задача и да дават точен резултат. |
| Машинното обучение и дълбокото обучение са двете основни подгрупи на AI. | Дълбокото обучение е основно подмножество на машинното обучение. |
| AI има много широк обхват. | Машинното обучение има ограничен обхват. |
| AI работи за създаването на интелигентна система, която може да изпълнява различни сложни задачи. | Машинното обучение работи за създаване на машини, които могат да изпълняват само онези специфични задачи, за които са обучени. |
| AI системата е загрижена за максимизирането на шансовете за успех. | Машинното обучение е загрижено главно за точността и моделите. |
| Основните приложения на AI са Siri, поддръжка на клиенти с помощта на лодки , експертна система, игра на онлайн игри, интелигентен хуманоиден робот и др. | Основните приложения на машинното обучение са Онлайн система за препоръчване , Алгоритми за търсене в Google , Предложения за автоматично маркиране на приятели във Facebook и т.н. |
| Въз основа на възможностите AI може да бъде разделен на три типа, които са, Слаб AI , Генерал AI , и Силен AI . | Машинното обучение също може да бъде разделено на три типа Учене под наблюдение , Учене без надзор , и Обучение с подсилване . |
| То включва учене, разсъждение и самокорекция. | Включва учене и самокорекция при запознаване с нови данни. |
| AI се справя изцяло със структурирани, полуструктурирани и неструктурирани данни. | Машинното обучение работи със структурирани и полуструктурирани данни. |