Phenquestions
Dnes jsou slova „umělá inteligence“ a „strojové učení“ takovým typem módních slov, která nasloucháme v naší každodenní bázi. Není třeba říkat, že nejsou jen naší současností, ale jsou také budoucností našeho světa poháněného technologiemi. Jinými slovy, můžeme říci, že tito dva jsou nejvýznamnějšími faktory, které posouvají naši vědu na novou úroveň a zaneprázdňují nás od skutečného k virtuálnímu životu. Téměř všechny inovativní společnosti v oblasti AI a ML používají algoritmy strojového učení, aby byly naše zkušenosti lepší a pohodlnější. Ačkoli je většina odborníků používá zaměnitelně, existuje malý rozdíl mezi umělou inteligencí (AI) a strojovým učením (ML).
Umělá inteligence vs strojové učení
Umělá inteligence je koncept desky, který pomáhá stroji pracovat bez odborného vedení. Strojové učení je rozšíření AI, díky kterému je stroj nebo zařízení tak inteligentní, že se dokáže učit, rozhodovat a identifikovat vzorce bez výslovně naprogramovaného. Níže uvádíme 15 základních rozdílů mezi umělou inteligencí a strojovým učením. Pojďme tedy začít.
1. Definice umělé inteligence a strojového učení
Oba pojmy „umělá inteligence“ a „strojové učení“ spolu téměř úzce souvisejí. Umělá inteligence je studium teorie a vývoje počítačového systému, který je schopen fungovat jako lidský mozek. Jedním slovem můžeme říci, že AI je studium napodobenin lidského mozku. Umělá inteligence rozšiřuje koncept lidského mozku a začleňuje tento koncept do strojové inteligence k provádění nebo plnění daných úkolů.
Naopak, strojové učení je studium algoritmů, které vyvíjejí stroj, například způsob, který se může učit bez výslovně naprogramovaného. Při studiu ML se stroj nebo zařízení může učit, rozhodovat, identifikovat vzorce a automaticky provádět daný úkol. Vyvíjí autonomní analytický model. Také používá datové, matematické a statistické modely k tomu, aby byl stroj autonomní a inteligentní.
2. Příklad umělé inteligence a strojového učení
V jejich příkladech je významný rozdíl mezi umělou inteligencí a strojovým učením. Polní AI je kombinací několika dalších oblastí, jako je informatika, inženýrství, matematika. V tomto technologicky poháněném světě je AI jednou z nejúžasnějších technologií. Funguje to na tom, jak lidské činnosti, jak lidské práce, a nakonec jsou tyto koncepty aplikovány na projekt AI.
Příkladem umělé inteligence je průmyslový robot. Je to jedna ze sofistikovaných aplikací AI. Tento robot má efektivní procesor a obrovské množství paměti. V důsledku toho může jednat s novým nebo neznámým prostředím. Může také shromažďovat data pomocí zvuku, teploty atd.
Na druhé straně je příkladem strojového učení extrakce emocí z daného textu. Je to jedna z nově vznikajících aplikací strojového učení. Náš virtuální život vyrostl na základě studia strojového učení. Můžeme vidět prominentní příklady strojového učení v našem každodenním životě, jako je autojeřáb, chatbot a mnoho dalších.
3. Podobnosti: Umělá inteligence vs. strojové učení
Umělá inteligence je studium vědy a techniky. A ML (machine learning) je podmnožinou AI. Existuje tedy podobnost mezi umělou inteligencí a strojovým učením. Obě stopy se používají k vývoji nebo návrhu sofistikovaného zařízení nebo počítačového systému, který může provádět některé předdefinované úkoly nebo daný úkol.
Další podobnost mezi nimi je jejich suterénní předmět. Obě pole jsou založena na statistice a matematice. Obě oblasti umělé inteligence a strojového učení používají k sestavení svého klasifikačního modelu nebo modelu učení matematický a statistický model.
4. Funkce: AI vs. Strojové učení
Pole AI je spojeno s lidskou inteligencí, jako je uvažování, řešení problémů a učení. Není třeba říkat, že AI se zaměřuje na inteligentní chování strojů. Systém AI může odpovídat na obecné otázky. AI také poskytuje snadno použitelné a efektivní programy, aby počítačový systém mohl myslet nebo jednat jako lidský mozek.
Naopak, s ML se stroj nebo zařízení může naučit nebo identifikovat vzory nebo klasifikovat bez výslovných pokynů. Tato studie využívá algoritmy dat a strojového učení k trénování modelu a následnému vyhodnocení modelu s testovacími daty. Například můžeme trénovat systém pomocí supervizovaných algoritmů strojového učení, i.e, Support Vector Machine (SVM), a pak můžeme předvídat výsledek. Primární funkcí ML je zaměřit se na přesnost.
5. Historie: AI vs. ML
Pole strojového učení je podmnožinou umělé inteligence. Navíc je to pro vědce aktuální výzkumné téma a pro průmyslové podniky trendy téma. V roce 1950 se svět seznámil s pojmem strojové učení. Arthur Samuel napsal první program známý jako Samuel's Checker hrající pro strojové učení.
Naopak, začátek AI byl v Londýně. V roce 1923 Karel Čapek poprvé použil slovo robot v angličtině. Poté John McCarthy v roce 1956 vynalezl umělou inteligenci (AI). Byl také vynálezcem programovacího jazyka LISP pro umělou inteligenci. Tak se každý den vyvíjí umělá inteligence a strojové učení. A dostáváme výsledek těchto dvou polí.
6. Kategorie: AI vs. Strojové učení
Jeden z prominentních rozdílů umělé inteligence vs. strojové učení je v jejich kategorizaci. Špičkové technologické strojové učení lze kategorizovat jako učení pod dohledem, učení bez dozoru a učení posílení. Na druhou stranu lze použít umělou inteligenci a neaplikovat nebo obecně.
7. Cíl: Umělá inteligence vs. Strojové učení
Další významný rozdíl mezi umělou inteligentní vs. strojové učení spočívá v jejich cíli. Primárním účelem umělé inteligence je vytvořit nebo vyvinout počítač nebo počítačový systém nebo robota tak inteligentního nebo jednajícího jako lidské otruby. Dva hlavní cíle AI jsou: (1) vyvinout expertní systém a (2) aplikovat lidskou inteligenci na stroj nebo zařízení.
Na druhou stranu strojové učení funguje na výkonu nebo přesnosti systému. Strojové učení používá data a algoritmy k trénování systému nebo k vytvoření modelu strojového učení. Poté tento model vyhodnoťte pomocí testovacích dat a změřte výkon nebo přesnost systému.
8. Složky: AI vs. ML
Umělá inteligence je koncept desky a mnoho dalších oblastí protíná tuto oblast desky. Umělá inteligence je však kombinací strojového učení, hlubokého učení, zpracování přirozeného jazyka (NLP), počítačového vidění, kognitivních výpočtů a neurální sítě.
Naopak ML je obor budování automatického stroje nebo zařízení. Začíná to daty. Typickými komponentami komponent strojového učení jsou porozumění problémům, zkoumání dat, příprava dat, výběr modelu a školení systému a nakonec vyhodnocení systému.
9. Budoucí rozsah
Umělá inteligence již začala ukazovat svou krásu jak ve skutečném, tak ve virtuálním životě. V nadcházejících letech bude dominovat vědě a technologii. V současnosti téměř všechny společnosti používají umělou inteligenci a jsou si rovněž vědomy jejích kladů a záporů. AI v blízké budoucnosti vydělá miliony finančních transakcí za sekundu. AI navíc vytvoří absolventům CSE řadu pracovních příležitostí.
Kromě toho budou mít podnikatelé prospěch z umělé inteligence. Díky rychlému růstu umělé inteligence a zpracování přirozeného jazyka budou asistenti AI v nadcházejícím roce efektivnější. A téměř všechny společnosti budou využívat asistenty AI, jako jsou asistenti Google.
Na druhou stranu jsou zařízení pro strojové učení autonomní a inteligentní. Tato zařízení také mohou fungovat podle prostředí. Strojové učení má tedy na nadcházející rok pozoruhodný dopad. V budoucnu bude strojové učení ohromně uplatněno ve vzdělávání a výzkumu. Strojové učení je aktuálním tématem výzkumu. Rovněž bude nadměrně aplikován v podnikání, zdravotnictví kvůli jeho samoučící se charakteristice.
10. Aplikace: Artificial Intelligence vs. Strojové učení
V jejich aplikacích existují významné rozdíly mezi umělou inteligencí a strojovým učením. Dnes si můžeme užít umělou inteligenci v našem reálném a virtuálním životě. Jednou z prominentních aplikací AI je Siri, což je osobní asistent společnosti Apple. Siri je přátelský a hlasem aktivovaný asistent, který nám pomáhá zjistit informace a přidávat události do kalendářů, odeslaných zpráv atd.
Další významnou aplikací AI je inteligentní domácí rozbočovač, kterým je Alexa. Alexa je fantastický nástroj, který přináší revoluci v naší technologii. Pokud vás dítě požádá, abyste si poslechli pohádkový příběh, pak vám Alexa pomůže vyprávět pohádkový příběh. Další aplikací AI je Tesla.
Kromě těchto aplikací má umělá inteligence tolik vzrušujících a skvělých aplikací, jako jsou Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest a mnoho dalších. Na druhou stranu má strojové učení tolik fantastických využití v podnikání, zdravotnictví, výzkumu, sociálních médiích, vzdělávání atd.
V rámci zpracování textu může přístup strojového učení automaticky klasifikovat nebo kategorizovat text. Strojové učení může také extrahovat emoce z textu, který se nazývá analýza sentimentu. Strojové učení se také používá při klasifikaci dokumentů a klasifikaci zpráv.
Jednou z nejběžnějších aplikací strojového učení je zpracování obrazu. Při zpracování obrazu může strojové učení extrahovat funkce z obrázku. Může také zpracovávat lékařské snímky a může je analyzovat pro další použití. Strojové učení se také používá při rozpoznávání tváří, identifikaci autorů, identifikaci pohlaví, rozpoznávání znaků atd.
Strojové učení má tolik dopadů na náš každodenní život. Není třeba říkat, že tento digitální věk je nejkrásnějším výtvorem strojového učení. Strojové učení se používá v systému zdravotní péče, predikce počasí, predikce prodeje, předpovědi prodeje, rozpoznávání řeči, rozpoznávání obrazu, lékařská diagnóza, klasifikace a regrese.
11. Datové sady
Pro strojové učení a umělou inteligenci jsou data moc. Potřebujeme data z tréninkové fáze a testovací fáze. Pro umělou inteligenci a strojové učení je k dispozici mnoho datových sad. Některé z nich jsou zde uvedeny: LERA (Lower Extremity Xrays), MrNet, CheXpert (Chest Xrays), MURA atd. Tyto datové sady jsou určeny pro umělou inteligenci (AI). Toto jsou lékařské datové sady.
Na druhou stranu, ML má tolik datových sad strojového učení. Některé z nich jsou zde zmíněny: ImageNet: používá se úloha počítačového vidění, datová sada rakoviny prsu ve Wisconsinu (diagnostická): používá se pro systém zdravotní péče, datová sada pro analýzu sentimentu na Twitteru: používá se pro zpracování přirozeného jazyka, datová sada MNIST: používá se pro rozpoznávání znaků, datová sada Facial Image , a tak dále.
12. Software: AI vs. Strojové učení
Bez softwaru, počítače, stroje nebo zařízení není nic jen prázdná krabička. Existuje spousta softwaru pro umělou inteligenci a strojové učení. Software AI je počítačový program podobný lidské inteligenci. U umělé inteligence jsou některé zmíněny zde: Darwin, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360 a mnoho dalších.
Na druhou stranu, pro strojové učení je zde zvýrazněn nějaký software pro strojové učení: Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Net, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib atd.
13. Programovací jazyky
V dnešní době jsou nejslibnější oblastí umělá inteligence a strojové učení. Umělá inteligence je simulace nebo napodobuje lidskou inteligenci. Na stroji je učení jedním z módních módních hesel technologie. Strojové učení umožňuje stroji nebo klamat, aby se učilo automaticky. K vývoji modelu strojového učení nebo robota potřebujeme znát programovací jazyk.
K dispozici je spousta programovacích jazyků. K vývoji projektu strojového učení se můžete naučit programovací jazyk Python, C / C ++, R nebo Java. Na druhou stranu, k vývoji projektu umělé inteligence se můžete naučit python, programovací jazyk LISP, Java, Prolog nebo C++.
14. Preferovaná dovednost
Umělá inteligence je pojem představenstva, který je obsažen v několika oblastech. Pokud máte zájem o budování své kariéry jako inženýr AI, musíte znát koncept strojového učení, programovacích jazyků, vědy o datech, těžby dat, robotiky, matematiky, statistiky atd.
Naopak, abyste si vybudovali kariéru jako vývojář strojového učení, musíte znát techniky strojového učení, programovací jazyky: Java, C / C ++, R, matematiku, pravděpodobnost a statistiku, projekty a rámce open source, nástroje open source atd.
15. Příroda: AI vs. Strojové učení
Umělá inteligence je inženýrství vývoje počítačových programů nebo strojů, které napodobují lidskou inteligenci. To znamená, že AI vyvíjí stroj, který dokáže myslet, jednat a vnímat jako lidský mozek. Tato technika je zapouzdřením statistických a matematických modelů pro klasifikaci, regresi, optimalizaci atd. Toto pole lze použít v různých aplikacích, jako je rozpoznávání řeči, robotika, těžba textu, heuristika, počítačové vidění, lékařská diagnostika atd.
ML učí stroj učit se na základě dat pomocí algoritmů strojového učení, jako jsou techniky pod dohledem nebo bez dozoru. V supervizovaném strojovém učení učí algoritmus učení model učení pomocí tréninkové datové sady, která má vstupní i výstupní štítky. V strojovém učení bez dozoru jsou k dispozici pouze vstupní data; neexistují žádné odpovídající výstupní proměnné.
Končící myšlenky
Pole AI je integrace mnoha dalších oborů, jako je informatika, statistika, matematika atd. A pole ML je špičková technologie umělé inteligence. Hlavní rozdíl mezi umělou inteligencí vs. strojové učení je, že AI je pole založené na teorii, které funguje na základě konceptu lidského mozku. Na druhou stranu je strojové učení založeno na datech a algoritmech strojového učení. Nepochybně tito dva rozvíjejí nepředstavitelné věci prostřednictvím svého magického dotyku.
Můžete se také podívat na naše předchozí články, které se týkají datové vědy vs. ml a dolování dat vs. ml. Pokud máte nějaké názory nebo dotazy, napište komentář. Tento článek můžete také sdílet prostřednictvím sociálních médií. Zůstaňte naladěni.
