Ključna razlika – strojno učenje v primerjavi z umetno inteligenco
Umetna inteligenca je širok pojem. Samovozeči avtomobili, pametni domovi so nekateri primeri umetne inteligence. Nekatere države imajo inteligentne robote na področjih, kot so medicina, proizvodnja, vojska, kmetijstvo in gospodinjstvo. Strojno učenje je vrsta umetne inteligence. Ključna razlika med strojnim učenjem in umetno inteligenco je v tem, da je strojno učenje vrsta umetne inteligence, ki daje računalniku možnost učenja, ne da bi bil izrecno programiran, umetna inteligenca pa je teorija in razvoj računalniških sistemov, ki lahko izvajajo naloge, ki so inteligentno podobne človek. Strojno učenje uporablja algoritem za razčlenjevanje podatkov, učenje iz njih in sprejemanje ustreznih odločitev. Je razvoj samoučečih se algoritmov, umetna inteligenca pa je znanost o razvoju sistema ali programske opreme, ki je pametna kot človek.
Kaj je strojno učenje?
Algoritem je zaporedje korakov, ki računalniku povedo, naj reši problem. Strojno učenje je vrsta umetne inteligence. Računalnikom omogoča učenje, ne da bi bili izrecno programirani. So različni algoritmi, ki so na voljo za reševanje problemov strojnega učenja. Glede na vrsto problema je mogoče izbrati ustrezen algoritem strojnega učenja. Osredotoča se na razvoj računalniških programov, ki lahko dajo rezultate, ko so izpostavljeni novim podatkom.
Obstajajo različne vrste strojnega učenja. So nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje in učenje s krepitvijo. Nadzorovano učenje uporablja znani nabor podatkov za napovedovanje. Nabor vhodnih podatkov (X) in nabor ustreznih odzivnih vrednosti ali izhodov (Y) sta dana algoritmu nadzorovanega učenja. Ta niz podatkov je znan kot nabor podatkov za usposabljanje. Z uporabo tega nabora podatkov algoritem zgradi model (Y=f(X)), tako da lahko poda izhodno vrednost za dokončanje novega nabora podatkov.
Klasifikacija in regresija sta nadzorovana algoritma strojnega učenja. Klasifikacija se uporablja za klasifikacijo zapisa. En preprost primer je "ali je temperatura nizka". Odgovor je lahko "da" ali "ne". Obstaja določeno število izbir za razvrstitev. Če obstajata dve možnosti, gre za dvorazredno razvrstitev. Če obstajata več kot dve možnosti, je to razvrstitev v več razredov. Za izračun numeričnega rezultata se uporablja regresija. Na primer napovedovanje jutrišnje temperature. Drug primer bi bilo napovedovanje vrednosti hiše.
Pri nenadzorovanem učenju so podani le vhodni podatki in ni ustreznih izhodov. Namesto tega algoritem najde vzorec ali strukturo, da izve več o podatkih. Združevanje v gruče je kategorizirano kot nenadzorovano učenje. Podatke loči v skupine ali gruče, da olajša interpretacijo podatkov.
Slika 01: Strojno učenje
Reinforcement Learning se zgleduje po bihevioristični psihologiji. Gre za maksimiziranje nekega pojma kumulativne nagrade. Eden od primerov okrepitvenega učenja je ukaz računalniku za igranje šaha. Pri učenju šaha je toliko korakov. Zato ni mogoče dati navodil za vsak korak. Vendar je mogoče ugotoviti, ali je bilo določeno dejanje izvedeno pravilno ali narobe. Pri učenju s podkrepitvijo bo računalnik poskušal povečati nagrado in se učiti iz izkušenj. Drug primer je samodejni regulator temperature. Sistem mora zvišati ali znižati temperaturo glede na zahteve. Učenje s krepitvijo je dobro za sisteme, ki bi morali sprejemati odločitve brez veliko človeškega vodenja.
Kaj je umetna inteligenca?
Umetna inteligenca omogoča, da računalnik, računalniško voden robot ali programska oprema razmišljajo podobno kot človek. Veljalo je za sistem, način človeškega razmišljanja, kako se ljudje učijo, odločajo in rešujejo probleme. Končno je zgrajen pameten in inteligenten sistem. Umetna inteligenca je moderna tehnologija v sodobnem svetu. Je kombinacija različnih disciplin, kot so računalništvo, biologija, matematika in inženiring.
Slika 02: Umetna inteligenca
Obstaja veliko aplikacij umetne inteligence (AI). Sodobne igralne aplikacije uporabljajo AI. Raziskave AI vključujejo tudi obdelavo naravnega jezika. Računalniku ali stroju omogočiti razumevanje naravnega jezika, ki ga govorijo ljudje, in ustrezno izvajanje nalog. Druga aplikacija so industrijski roboti. Obstajajo bolj izpopolnjeni roboti z učinkovitimi procesorji in ogromno količino pomnilnika. Lahko se prilagodijo novemu okolju in zbirajo podatke z uporabo svetlobe, temperature, zvoka itd. Uporabljajo se na področjih, kot sta medicina in proizvodnja. Umetna inteligenca se uporablja tudi pri optičnem prepoznavanju znakov, avtonomnih vozilih, vojaških simulacijah in mnogih drugih.
Kakšne so podobnosti med strojnim učenjem in umetno inteligenco?
- Oboje je mogoče uporabiti za izgradnjo sofisticiranih sistemov za izvajanje določenih nalog.
- Oba temeljita na statistiki in matematiki.
- Strojno učenje je nova vrhunska tehnologija umetne inteligence.
Kakšna je razlika med strojnim učenjem in umetno inteligenco?
Strojno učenje proti umetni inteligenci |
|
| Strojno učenje je vrsta umetne inteligence, ki računalniku omogoča učenje, ne da bi bil izrecno programiran. Uporablja algoritem za razčlenjevanje podatkov, učenje iz njih in sprejemanje ustreznih odločitev. | Umetna inteligenca je teorija in razvoj računalniških sistemov, ki lahko izvajajo naloge, inteligentno podobne človeškim bitjem. |
| Funkcionalnost | |
| Strojno učenje se osredotoča na natančnost in vzorce. | Umetna inteligenca se osredotoča na inteligentno vedenje in največjo spremembo uspeha. |
| Kategorizacija | |
| Strojno učenje je mogoče kategorizirati na nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje in okrepitveno učenje. | Aplikacije, ki temeljijo na umetni inteligenci, lahko kategoriziramo kot uporabne ali splošne. |
Povzetek – strojno učenje proti umetni inteligenci
Umetna inteligenca je napredna in široka disciplina. Sestavljeno je iz številnih drugih področij, kot so inženiring, matematika, računalništvo itd. Razlika med strojnim učenjem in umetno inteligenco je v tem, da je strojno učenje vrsta umetne inteligence, ki daje računalniku možnost učenja, ne da bi bil izrecno programiran in umetno Inteligenca je teorija in razvoj računalniških sistemov, ki lahko inteligentno opravljajo naloge, podobne človeškim. Strojno učenje je nova vrhunska tehnologija umetne inteligence.
Prenesite PDF različico Strojno učenje proti umetni inteligenci
Lahko prenesete PDF različico tega članka in jo uporabite za namene brez povezave v skladu z opombo o citiranju. Prenesite PDF različico tukaj Razlika med strojnim učenjem in umetno inteligenco
