Sự khác biệt giữa học máy và trí tuệ nhân tạo

Sự khác biệt chính - Học máy so với trí tuệ nhân tạo
 

Trí tuệ nhân tạo là một khái niệm rộng. Xe tự lái, nhà thông minh là một số ví dụ về Trí tuệ nhân tạo. Một số quốc gia có robot thông minh trong các lĩnh vực như y học, sản xuất, quân sự, nông nghiệp và hộ gia đình. Machine Learning là một loại Trí tuệ nhân tạo. Các sự khác biệt chính giữa Machine Learning và Artificial Intelligence là thế Machine Learning là một loại Trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính có thể học mà không cần lập trình rõ ràng và Trí tuệ nhân tạo là lý thuyết và sự phát triển của hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ tương tự như con người. Machine Learning sử dụng thuật toán để phân tích dữ liệu, học hỏi từ nó và đưa ra quyết định phù hợp. Đó là sự phát triển của các thuật toán tự học và Trí tuệ nhân tạo là khoa học phát triển một hệ thống hoặc phần mềm thông minh như con người.

NỘI DUNG

1. Tổng quan và sự khác biệt chính
2. Học máy là gì
3. Trí tuệ nhân tạo là gì
4. Điểm tương đồng giữa học máy và trí tuệ nhân tạo
5. So sánh cạnh nhau - Học máy và trí tuệ nhân tạo ở dạng bảng
6. Tóm tắt

Học máy là gì?

Một thuật toán là một chuỗi các bước để báo cho máy tính giải quyết vấn đề. Machine Learning là một loại Trí tuệ nhân tạo. Nó cung cấp cho máy tính khả năng học mà không cần lập trình rõ ràng. Chúng là các thuật toán khác nhau có sẵn để giải quyết các vấn đề về Machine Learning. Tùy thuộc vào loại vấn đề, người ta có thể chọn một thuật toán Machine Learning phù hợp. Nó tập trung vào phát triển các chương trình máy tính có thể mang lại kết quả khi tiếp xúc với dữ liệu mới.

Có nhiều loại khác nhau của Machine Learning. Họ là học tập có giám sát, học tập không giám sát và học tập củng cố. Supervised Learning sử dụng một bộ dữ liệu đã biết để đưa ra dự đoán. Một tập hợp dữ liệu đầu vào (X) và tập hợp các giá trị phản hồi hoặc đầu ra tương ứng (Y) được cung cấp cho thuật toán học có giám sát. Tập dữ liệu đó được gọi là tập dữ liệu huấn luyện. Sử dụng tập dữ liệu đó, thuật toán xây dựng một mô hình (Y = f (X)), để nó có thể đưa ra một giá trị đầu ra để hoàn thành tập dữ liệu mới.

Phân loại và hồi quy là các thuật toán Machine Learning được giám sát. Phân loại được sử dụng để phân loại một hồ sơ. Một ví dụ đơn giản là, liệu nhiệt độ có lạnh hay không. Câu trả lời có thể là hoặc có Có một số lựa chọn cụ thể để phân loại. Nếu có hai lựa chọn, đó là phân loại hai lớp. Nếu có nhiều hơn hai lựa chọn, đó là phân loại nhiều lớp. Hồi quy được sử dụng để tính toán đầu ra số. Ví dụ, dự đoán nhiệt độ của ngày mai. Một ví dụ khác là dự đoán giá trị của ngôi nhà.

Trong Học tập không giám sát, chỉ có dữ liệu đầu vào được đưa ra và không có đầu ra tương ứng. Thay vào đó, thuật toán tìm thấy một mẫu hoặc cấu trúc để tìm hiểu thêm về dữ liệu. Phân cụm được phân loại là Học tập không giám sát. Nó phân tách dữ liệu thành các nhóm hoặc cụm để dễ dàng giải thích dữ liệu.

Hình 01: Học máy

Học tăng cường được lấy cảm hứng từ tâm lý học hành vi. Nó quan tâm đến việc tối đa hóa một số khái niệm về phần thưởng tích lũy. Một ví dụ về Học tăng cường là bằng cách hướng dẫn máy tính chơi cờ. Có rất nhiều bước trong việc học cờ vua. Do đó, không thể hướng dẫn về từng bước. Nhưng có thể nói, liệu hành động nhất định đã được thực hiện đúng hay sai. Trong Học tăng cường, máy tính sẽ cố gắng tối đa hóa phần thưởng và học hỏi kinh nghiệm. Một ví dụ khác là Bộ điều khiển nhiệt độ tự động. Hệ thống nên tăng hoặc giảm nhiệt độ theo yêu cầu. Học tăng cường là tốt cho các hệ thống nên đưa ra quyết định mà không cần nhiều hướng dẫn của con người.

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo là tạo ra một máy tính, robot điều khiển máy tính hoặc một phần mềm có suy nghĩ thông minh tương tự như con người. Nó áp dụng cho hệ thống, cách suy nghĩ của con người, cách con người học hỏi, quyết định và giải quyết vấn đề. Cuối cùng, một hệ thống thông minh và thông minh được xây dựng. Trí tuệ nhân tạo là một công nghệ hợp thời trang trong thế giới hiện đại. Nó là sự kết hợp của một loạt các ngành như Khoa học Máy tính, Sinh học, Toán học và Kỹ thuật.

Hình 02: Trí tuệ nhân tạo

Có rất nhiều ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo (AI). Các ứng dụng chơi game hiện đại sử dụng AI. Nghiên cứu AI cũng bao gồm Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Đó là cung cấp cho máy tính hoặc máy tính khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà con người nói và thực hiện các nhiệm vụ tương ứng. Một ứng dụng khác là Robot công nghiệp. Có những robot tinh vi hơn với bộ xử lý hiệu quả và bộ nhớ lớn. Chúng có thể điều chỉnh theo môi trường mới và thu thập dữ liệu bằng ánh sáng, nhiệt độ, âm thanh, vv Chúng được sử dụng trong các lĩnh vực như y học và sản xuất. Trí tuệ nhân tạo cũng được áp dụng trong nhận dạng ký tự quang học, xe tự hành, mô phỏng quân sự và nhiều thứ khác.

Điểm tương đồng giữa học máy và trí tuệ nhân tạo là gì?

• Cả hai có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống tinh vi để thực hiện các nhiệm vụ nhất định.
• Cả hai đều dựa trên Thống kê và Toán học.
• Machine Learning là công nghệ tiên tiến mới của Trí tuệ nhân tạo.

Sự khác biệt giữa học máy và trí tuệ nhân tạo là gì?

Học máy và trí tuệ nhân tạo
Machine Learning là một loại Trí tuệ nhân tạo cung cấp khả năng cho máy tính học mà không cần lập trình rõ ràng. Nó sử dụng một thuật toán để phân tích dữ liệu, học hỏi từ nó và đưa ra quyết định phù hợp.	Trí tuệ nhân tạo là lý thuyết và sự phát triển của hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ một cách thông minh tương tự như con người.
Chức năng
Machine Learning tập trung vào độ chính xác và các mẫu.	Trí tuệ nhân tạo tập trung vào hành vi thông minh và sự thay đổi tối đa của thành công.
Phân loại
Học máy có thể được phân loại thành Học tập giám sát, Học tập không giám sát và Học tập củng cố.	Các ứng dụng dựa trên Trí tuệ nhân tạo có thể được phân loại thành ứng dụng hoặc chung.

Tóm lược - Học máy và trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo là một sự tiến bộ và một kỷ luật rộng. Nó bao gồm nhiều lĩnh vực khác như Kỹ thuật, Toán học, Khoa học Máy tính, v.v ... Điểm khác biệt giữa Machine Learning và Artificial Intelligence là Machine Learning là một loại Trí tuệ nhân tạo mang lại khả năng cho máy tính học mà không cần lập trình rõ ràng và nhân tạo Trí thông minh là lý thuyết và sự phát triển của các hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ thông minh tương tự như con người. Machine Learning là công nghệ tiên tiến mới của Trí tuệ nhân tạo.

Tải xuống phiên bản PDF của Machine Learning vs Artificial Intelligence

Bạn có thể tải xuống phiên bản PDF của bài viết này và sử dụng nó cho mục đích ngoại tuyến theo ghi chú trích dẫn. Vui lòng tải xuống phiên bản PDF tại đây Sự khác biệt giữa Học máy và Trí thông minh nhân tạo

Tài liệu tham khảo:

1.edurekaIN. Thuật toán học máy | Hướng dẫn học máy | Đào tạo khoa học dữ liệu | Eureka, Eureka!, 21 tháng 5 năm 2017. Có sẵn ở đây
2.15 Sự khác biệt giữa Ai (Trí tuệ nhân tạo) và Học máy, Patel Vidhu, 14 tháng 7 năm 2017. Có sẵn tại đây 
3. Kỹ thuật số. Nội dung Giới thiệu về Machine Learning | DigitalOcean, DigitalOcean, ngày 11 tháng 12 năm 2017. Có sẵn tại đây 
4. Các thuật toán học máy được giám sát và không giám sát. Machine Learning Mastery, ngày 21 tháng 9 năm 2016. Có sẵn tại đây 
5.tutorialspoint.com. Học Mahout Máy Học. Điểm. Có sẵn ở đây 

Hình ảnh lịch sự:

1.'2729781 'bởi hình ảnh GDJ / 2440 (Miền công cộng) qua pixabay
2.'Artnterest.intellect'By Alejandro Zorrilal Cruz, (Tên miền công cộng) qua Commons Wikimedia