Машинне навчання проти штучного інтелекту - який корисніший

Відмінності між машинним навчанням та штучним інтелектом

Машинне навчання проти штучного інтелекту - це відразу дві високо оцінені модники, які іноді, як видається, використовуються як взаємозамінні.

Вони є майже постійним фактором, однак, уявлення про те, що там зазвичай виникають певні плутанини. Таким чином, я припустив, що це буде ціна написання шматка, щоб уточнити різницю.

І машинне навчання, і штучний інтелект відбувається надзвичайно часто, коли предмет є величезними знаннями, аналітикою, а отже, і широкими хвилями технологічних модифікацій, що проносяться в нашому світі.

Словом, найефективніша відповідь:

Штучний інтелект полягає в тому, що ширша концепція машин, здатних витримувати завдання надзвичайно методом, який ми б врахували «розумні».

Ми всі звикли до терміну "Штучний інтелект". Нарешті, це було вподобане фокус у таких фільмах, як Винищувач, Матриця та Екс Махіна (мій особистий фаворит). Однак ви нещодавно слухали про альтернативні терміни, такі як "Машинне навчання" та "Глибоке навчання", які зазвичай використовуються взаємозамінно з AI. Як результат, відмінність між ШІ, машинним навчанням та глибоким навчанням часто страшенно незрозуміла.

Почну з короткого роз'яснення, що насправді означає машинне навчання проти штучного інтелекту та спосіб їхнього зовсім іншого. Тоді я поділюся, проте, AI, і тому мережа речей нерозривно заплутана, при цьому багато технологічних досягнень, пов'язаних безпосередньо з лінією музи для асоційованого вибуху AI та IoT.

Порівняння між машинним навчанням та штучним інтелектом

Нижче наведено 8 найкращих відмінностей між машинним навчанням та штучним інтелектом

Ключові відмінності між машинним навчанням та штучним інтелектом

І машинне навчання, і штучний інтелект - популярний вибір на ринку; Давайте обговоримо деякі основні відмінності між машинним навчанням та штучним інтелектом:

Штучний інтелект розбивається на "вузький AI", призначений для виконання конкретних завдань всередині веб-сайту, і "загальний AI", який може вивчати та виконувати завдання в будь-якому місці. Машинне навчання, оскільки розробка новітніх алгоритмів та моделей, заснованих на статистиці в інженерній науці, називається «вузьким ШІ».
Таким чином, ML включає статистику процедур, прикладні обчислення та математичну оптимізацію, тоді як AI залучає до декількох наук і технологій: інженерні науки, математику, психологію, лінгвістику, філософію, нейробіологію, природничу філософію, техніку тощо.
AI стосується створення інтелектуальних систем (які будуть сприймати, вивчати, обґрунтовувати, планувати, сприймати, використовувати мовну комунікацію, діяти), залучаючи машинний інтелект, штучну свідомість та інтелектуальні спільноти. ML - це просто керована машиною функціонування, вивчення функцій або навчання знань з метою механічного виявлення уявлень, необхідних для виявлення чи класифікації функцій з інформації, або знань у реальному світі, як знань про зображення, відео та пристрої.
Найпотужніші системи AI, такі як Уотсон (…) використовують такі методи, як глибоке навчання, лише одну частину дуже складного ансамблю прийомів, починаючи від прикладної математичної техніки байєсівської іляції до абстрактної думки. ”Враховуючи технологічну недовіру до систем ML, особлива величезна міркування викликані застосуванням МЛ для смертельно небезпечних систем автономної зброї (ЗАКОН).
Штучний інтелект охоплює все, що дозволяє комп'ютерам поводитись як люди. Якщо ти розмовляєш із Сірі по телефону і отримуєш відповідь, ти вже близький. Машинне навчання - це підмножина Штучного інтелекту, яка займається вилученням шаблонів із наборів даних. Це означає, що машина може знаходити правила оптимальної поведінки, але також може адаптуватися до змін у світі.
Підсумовуючи, ML має дуже мало, щоб намагатися з Real AI, або General AI, з чіткою логікою, високою безпекою та безпекою, прозорістю та відповідальністю, що має вирішальне значення для розробки асоційованого Інтернету, що довіряє людям.

Таблиця порівняння машинного навчання проти штучного інтелекту

Нижче наведено списки пунктів, опишіть порівняння між машинним навчанням та штучним інтелектом

ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ	НАВЧАННЯ МАШИНИ
AI означає «Штучний інтелект», де не окреслено інтелект, придбання інтелекту даних окреслюється як здатність накопичувати та застосовувати знання.	ML означає «Машинне навчання», яке окреслюється через отримання даних або талантів
Мета - розширити ймовірність успіху, а не точність	Мета - розширити точність, однак, це не хвилює успіх
Це працює як черв'як, який розумно спрацює	Це може бути проста машина зачаття, яка бере знання і вчиться на знаннях.
Метою є моделювання природного інтелекту для вирішення розширеної проблеми	Мета полягає в тому, щоб сказати за допомогою знань про певне завдання, щоб максимально збільшити продуктивність машини для цього завдання.
ШІ - це вищий пізнавальний процес.	ML дозволяє системі повідомляти нові речі із знань.
Це призводить до розробки системи, яка імітує людину, щоб реторта вела себе в надзвичайно обставинах.	Він передбачає складання алгоритмів самонавчання.
AI може вибрати найкращу відповідь.	ML може вибрати лише відповідь на це, найкраще це чи ні.
AI призводить до інтелекту або знань.	ML дає результати.

Висновок - Машинне навчання проти штучного інтелекту

Штучний інтелект - і особливо в наші дні, ML фактично містить купу для постачання. Обіцяючи автоматизувати мирські завдання так само, як і винахідницьке розуміння, галузі в кожному секторі, починаючи з банківської діяльності та займаючись виробництвом, отримують переваги. Отож, необхідно актуально, що машинне навчання та штучний інтелект - це інше … це | вони) товар, який переплачується - систематично та прибутково.

Машинне навчання насправді було сприйнято маркетингом як шанс. Після того, як AI існував так довго, можливо, він почав розглядатись як одне, що полягає в тому, як "стара шапка" ще до того, як її потенціал був реально досягнутий. На шляху до «революції ШІ» існує багато помилкових стартів, і тому термін «Машинне навчання» фактично надає маркетологам одне нове, блискуче і, суттєво, міцно обґрунтоване тут, і зараз.

Те, що ми зрештою розвинемо ШІ, схожий на людину, як правило, розглядають технологами як одне, що пов'язане з певністю. Звичайно, в наші дні ми маємо тенденцію бути ближчими, ніж будь-коли, і ми рухаємося до цієї мети зі швидкістю. Багатьом захоплюючим прогресом, який ми спостерігали останніми роками, є основні зміни, однак ми маємо тенденцію створювати AI, що діє на розумовий акт, до яких керує ML.

На завершення цієї різниці між посадою «Машинне навчання» та «Штучний інтелект», я просто хочу зазначити, що в обох цих технологій попереду велике майбутнє, і в області вдосконалення машинного навчання та штучного інтелекту є багато вдосконалень. Питання тут не в тому, який з них найкращий серед машинного навчання проти штучного інтелекту? Але справжнє питання - хто з них виживе в майбутньому майбутньому?