Phenquestions
I dag er ordene 'kunstig intelligens' og 'maskinlæring' sådanne typer buzzwords, som vi lytter i vores daglige basis. Det er overflødigt at sige, de er ikke kun vores nuværende, men de er også fremtiden for vores teknologidrevne verden. Med andre ord kan vi sige, at disse to er de mest fremtrædende faktorer, der bringer vores videnskab på et nyt niveau og gør os travlt fra det virkelige liv til det virtuelle liv. Næsten alle innovative AI- og ML-virksomheder bruger maskinlæringsalgoritmer for at gøre vores oplevelse bedre og behagelig. Selvom de fleste eksperter bruger dem om hinanden, er der en lille skelnen mellem kunstig intelligens (AI) og maskinindlæring (ML).
Kunstig intelligens vs Machine Learning
Kunstig intelligens er et tavlekoncept, der hjælper en maskine til at arbejde uden ekspertvejledning. Maskinindlæring er en udvidelse af AI, der gør en maskine eller enhed så intelligent, at den kan lære, træffe en beslutning og identificere mønstre uden eksplicit programmeret. Nedenfor skitserer vi 15 iboende forskelle mellem kunstig intelligens vs maskinindlæring. Så lad os starte.
1. Definition af kunstig intelligens og maskinindlæring
Begge udtryk 'kunstig intelligent' og 'maskinindlæring' er næsten tæt forbundne. Kunstig intelligent er studiet af teori og udvikling af et computersystem, der kan fungere som en menneskelig hjerne. Med et ord kan vi sige, at AI er undersøgelsen af efterligninger af den menneskelige hjerne. Kunstig intelligens udvider det menneskelige hjerne-koncept og inkorporerer dette koncept i maskinens intelligens til at udføre eller udføre givne opgaver.
Tværtimod er maskinlæring studiet af algoritmer, der udvikler en maskine, såsom en måde, der kan lære uden eksplicit programmeret. Med studiet af ML kan en maskine eller enhed lære, træffe en beslutning, identificere mønstre og udføre en given opgave automatisk. Det udvikler en autonom analytisk model. Det bruger også data, matematiske og statistiske modeller til at gøre en maskine autonom og intelligent.
2. Eksempel på kunstig intelligens og maskinlæring
Der er en signifikant forskel mellem kunstig intelligens og maskinlæring i deres eksempler. Feltet AI er en kombination af flere andre områder som datalogi, teknik, matematik. I denne teknologidrevne verden er AI en af de mest fantastiske teknologier. Det fungerer på, hvordan menneskelige aktiviteter, hvordan mennesker fungerer, og til sidst anvendes disse begreber på et AI-projekt.
Et eksempel på kunstig intelligens er en industriel robot. Det er en af de sofistikerede applikationer af AI. Denne robot har en effektiv processor og en enorm mængde hukommelse. Som en konsekvens kan den handle med et nyt eller ukendt miljø. Det kan også indsamle data ved hjælp af lyd, temperatur osv.
På den anden side er eksemplet med maskinindlæring ekstraktion af følelser fra den givne tekst. Det er en af de nye anvendelser af maskinlæring. Vores virtuelle liv er vokset op baseret på studiet af maskinlæring. Vi kan se de fremtrædende eksempler på maskinlæring i vores daglige liv som selvkørende char, chatbot og mange flere.
3. Ligheder: Kunstig intelligens vs maskinindlæring
Kunstig intelligens er studiet af videnskab og teknologi. Og ML (machine learning) er en delmængde af AI. Så der er en lighed mellem kunstig intelligens og maskinindlæring. Begge spor bruges til at udvikle eller designe en sofistikeret enhed eller et computersystem, der kan udføre nogle foruddefinerede opgaver eller en given opgave.
En anden lighed mellem dem er deres kælderemne. Begge felter er baseret på statistik og matematik. Begge områder med kunstig intelligens og maskinindlæring bruger en matematisk og statistisk model til at opbygge deres klassificeringsmodel eller læringsmodel.
4. Funktioner: AI vs. Maskinelæring
Feltet AI er forbundet med menneskelig intelligens, som ræsonnement, problemløsning og læring. Naturligvis fokuserer AI på intelligent maskinadfærd. Et AI-system kan besvare generiske spørgsmål. AI leverer også brugervenlige og effektive programmer, så et computersystem kan tænke eller fungere som en menneskelig hjerne.
Tværtimod, med ML kan en maskine eller enhed lære eller identificere mønstre eller klassificere uden eksplicitte instruktioner. Denne undersøgelse bruger data- og maskinlæringsalgoritmer til at træne modellen og derefter evaluere modellen med testdataene. For eksempel kan vi træne systemet ved hjælp af overvågede maskinindlæringsalgoritmer i.e, Support Vector Machine (SVM), og så kan vi forudsige resultatet. ML's primære funktion er at fokusere på nøjagtighed.
5. Historie: AI vs. ML
Feltet maskinindlæring er en delmængde af kunstig intelligens. Desuden er det et varmt forskningsproblem for forskere og et trendy emne for industrien. I 1950 blev verden fortrolig med udtrykket machine learning. Arthur Samuel skrev det første program kendt som Samuels Checker, der spillede for maskinindlæring.
Tværtimod var begyndelsen på AI i London. I 1923 brugte Karel Čapek spiller først ordet robot på engelsk. Derefter opfandt John McCarthy Artificial Intelligence (AI) i 1956. Han var også opfinder af LISP programmeringssprog for kunstig intelligens. Sådan udvikler kunstig intelligens og maskinlæring sig dag for dag. Og vi får resultatet af disse to felter.
6. Kategori: AI vs. Maskinelæring
En af de fremtrædende forskelle mellem kunstig intelligens vs. maskinindlæring er i deres kategorisering. Den banebrydende teknologi til maskinindlæring kan kategoriseres som overvåget læring, ikke-overvåget læring og forstærkning. På den anden side kan kunstig intelligens anvendes og ikke anvendes eller generel.
7. Mål: Kunstig intelligens vs. Maskinelæring
En anden væsentlig skelnen mellem kunstig intelligent vs. maskinindlæring ligger i deres mål. Det primære formål med kunstig intelligens er at skabe eller udvikle en computer eller et computerbaseret system eller en robot sådan en intelligent eller handle som menneskeklid tænker eller handler. De to hovedmål for AI er: (1) at udvikle et ekspertsystem og (2) anvende menneskelig intelligens på en maskine eller enhed.
På den anden side fungerer maskinindlæring på systemets ydeevne eller nøjagtighed. Maskinindlæring bruger data og algoritmer til at træne et system eller til at opbygge en maskinlæringsmodel. Evaluer derefter denne model med testdataene for at måle systemets ydeevne eller nøjagtighed.
8. Komponenter: AI vs. ML
Kunstig intelligens er et tavlekoncept, og mange andre felter skærer dette tavleområde. Imidlertid er kunstig intelligens en kombination af maskinindlæring, dyb læring, naturlig sprogbehandling (NLP), computersyn, kognitiv computing og neuralt netværk.
Tværtimod er ML feltet til at bygge en automatisk maskine eller enhed. Det starter med data. De typiske komponenter i maskinlæringskomponenter er problemforståelse, udforske data, forberede data, modelvalg og træne systemet og endelig evaluere systemet.
9. Fremtidig anvendelsesområde
Kunstig intelligens er allerede begyndt at vise sin skønhed i det virkelige liv såvel som det virtuelle liv. I de kommende år vil det dominere videnskaben og teknologien. På nuværende tidspunkt bruger næsten alle virksomheder kunstig intelligens, og de er også opmærksomme på dens fordele og ulemper. AI vil foretage millioner af finansielle transaktioner i sekundet i vores nærmeste fremtid. Desuden vil AI skabe en række jobmuligheder for CSE-kandidater.
Derudover vil iværksættere få gavn af kunstig intelligens. Med den hurtige vækst i kunstig intelligens og naturlig sprogbehandling vil AI-assistenter være mere effektive i det kommende år. Og næsten alle virksomheder vil blive brugt AI-assistenter som Google-assistenter.
På den anden side er maskinindlæringsenheder autonome og intelligente. Disse enheder kan også handle i henhold til miljøet. Så maskinindlæring har en bemærkelsesværdig indvirkning på det kommende år. I fremtiden vil maskinindlæring blive anvendt enormt i uddannelse og forskning. Maskinindlæring er et varmt forskningsproblem. Det vil også blive anvendt overdrevent i erhvervslivet, sundhedsvæsenet på grund af dets selvlærende egenskab.
10. Anvendelser: Kunstig intelligens vs. Maskinelæring
Der er betydelige forskelle mellem kunstig intelligens og maskinlæring i deres applikationer. I dag kan vi nyde ud af kunstig intelligens i vores virkelige liv og virtuelle liv. En af de fremtrædende anvendelser af AI er Siri, det er Apples personlige assistent. Siri er en venlig og stemmeaktiveret assistent, der hjælper os med at finde ud af oplysninger og føjer begivenheder til kalendere, sendte beskeder osv.
En anden vigtig anvendelse af AI er et smart home hub, det vil sige Alexa. Alexa er et fantastisk værktøj, der bringer en revolution i vores teknologi. Hvis dit barn beder dig om at lytte til en eventyrhistorie, hjælper Alexa dig med at fortælle eventyrhistorien. En anden anvendelse af AI er Tesla.
Udover disse applikationer har kunstig intelligens så mange spændende og fantastiske applikationer såsom Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest og mange flere. På den anden side har maskinindlæring også så mange fantastiske anvendelser inden for forretning, sundhedspleje, forskning, sociale medier, uddannelse osv.
I tekstbehandling kan maskinindlæringsmetoden automatisk klassificere eller kategorisere tekst. Også maskinlæring kan udtrække følelser fra teksten, som er kendt som sentimentanalyse. Maskinindlæring bruges også i dokumentklassificering og nyhedsklassificering.
En af de mest almindelige anvendelser af maskinindlæring er billedbehandling. I billedbehandling kan maskinlæring udtrække funktioner fra et billede. Det kan også behandle medicinske billeder og kan analysere det til videre brug. Maskinindlæring bruges også til ansigtsgenkendelse, forfatteridentifikation, kønsidentifikation, chargenkendelse osv.
Maskinindlæring har så mange indvirkninger i vores daglige liv. Naturligvis er denne digitale tidsalder den smukkeste skabelse af maskinlæring. Maskinindlæring bruges i sundhedssystemet, vejrudsigter, salgsprognoser, salgsprognoser, talegenkendelse, billedgenkendelse, medicinsk diagnose, klassificering og regression.
11. Datasæt
Til maskinlæring og kunstig intelligens er data magt. Vi har brug for data fra træningsfasen og testfasen. Der er mange datasæt til rådighed til kunstig intelligens og maskinindlæring. Nogle er nævnt her: LERA (Lower Extremity Xrays), MrNet, CheXpert (Chest Xrays), MURA osv. Disse datasæt er til kunstig intelligens (AI). Dette er de medicinske datasæt.
På den anden side har ML så mange maskinlæringsdatasæt. Nogle er nævnt her: ImageNet: det bruges computer vision task, Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set: bruges til sundhedssystemet, Twitter sentiment analyse dataset: bruges til naturlig sprogbehandling, MNIST datasæt: bruges til tegngenkendelse, Facial Image Dataset , og så videre.
12. Software: AI vs. Maskinelæring
Uden at have en software, en computer eller en maskine eller en enhed er intet bare en tom kasse. Der er masser af software til rådighed til kunstig intelligens og maskinindlæring. AI-software er et computerbaseret program, der ligner menneskelig intelligens. For kunstig intelligens nævnes nogle her: Darwin, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360 og mange flere.
På den anden side fremhæves noget maskinlæringssoftware til maskinindlæring her: Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Net, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib og så videre.
13. Programmeringssprog
I dag er kunstig intelligens og maskinlæring de mest lovende områder. Kunstig intelligens er en simulering eller efterligner menneskelig intelligens. På maskinen er læring et af de trendy buzzwords inden for teknologi. Maskinindlæring tillader en maskine eller bedrag at lære automatisk. For at udvikle en maskinlæringsmodel eller robot er vi nødt til at kende et programmeringssprog.
Der er mange programmeringssprog tilgængelige. For at udvikle et maskinlæringsprojekt kan du lære Python, C / C ++, R eller Java programmeringssprog. På den anden side kan du lære at udvikle et kunstig intelligensprojekt python, LISP programmeringssprog, Java, Prolog eller C++.
14. Foretrukket dygtighed
Kunstig intelligens er et bestyrelsesudtryk, der er omfattet af flere områder. Hvis du er interesseret i at opbygge din karriere som AI-ingeniør, skal du kende begrebet maskinindlæring, programmeringssprog, datavidenskab, datamining, robotik, matematik, statistik osv.
Tværtimod, for at opbygge din karriere som maskinlæringsudvikler skal du kende maskinlæringsteknikker, programmeringssprog: Java, C / C ++, R, matematik, sandsynlighed og statistik, open source-projekter og rammer, open source-værktøjer osv.
15. Natur: AI vs. Maskinelæring
Kunstig intelligens er teknikken til udvikling af computerbaserede programmer eller maskiner, der efterligner menneskelig intelligens. Det betyder, at AI udvikler en maskine, der kan tænke, handle, opfattes som en menneskelig hjerne. Denne teknik er en indkapsling af statistiske og matematiske modeller til klassificering, regression, optimering osv. Dette felt kan bruges i en række applikationer som talegenkendelse, robotteknologi, tekstminedrift, heuristisk, computersyn, medicinsk diagnose osv.
ML lærer maskinen at lære baseret på data ved hjælp af maskinlæringsalgoritmer som overvågede eller ikke-overvågede teknikker. I overvåget maskinindlæring udvikler læringsalgoritmen en læringsmodel ved hjælp af et træningsdatasæt, der har både input- og outputetiketter. I en ikke-overvåget maskinindlæring er kun inputdata tilgængelige; der er ingen tilsvarende outputvariabler.
Afslutter tanker
Feltet AI er integrationen af mange andre områder som datalogi, statistik, matematik osv. Og feltet ML er den banebrydende teknologi inden for kunstig intelligens. Kerneforskellen mellem kunstig intelligens vs. maskinindlæring er, at AI er et teoribaseret felt, der handler ud fra det menneskelige hjerne-koncept. På den anden side er maskinindlæring baseret på data- og maskinindlæringsalgoritmer. Utvivlsomt udvikler disse to ufattelige ting gennem deres magiske berøring.
Du kan også tjekke vores tidligere artikler, der handler om datavidenskab vs. ml og data mining vs. ml. Hvis du har nogen meninger eller forespørgsler, så send en kommentar. Du kan også dele denne artikel via sociale medier. Bliv hængende.
