Perbezaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kepintaran Buatan

Perbezaan Utama - Pembelajaran Mesin vs Perisikan Buatan

Kecerdasan Buatan adalah konsep yang luas. Kereta yang didorong sendiri, rumah pintar adalah beberapa contoh Kepintaran Artificial. Sesetengah negara mempunyai robot pintar dalam bidang seperti perubatan, pembuatan, tentera, pertanian, dan isi rumah. Pembelajaran Mesin adalah sejenis Kepintaran Artificial. The perbezaan utama antara Pembelajaran Mesin dan Kepintaran Artificial adalah bahawa Pembelajaran Mesin adalah sejenis Kepintaran Artificial yang memberikan keupayaan komputer untuk belajar tanpa diprogram secara teratur dan Kecerdasan Buatan adalah teori dan perkembangan sistem komputer yang mampu melaksanakan tugas yang bijak seperti manusia. Pembelajaran Mesin menggunakan algoritma untuk mengurai data, belajar dari itu dan membuat keputusan dengan sewajarnya. Ia adalah perkembangan algoritma pembelajaran kendiri, dan Kecerdasan Buatan adalah sains untuk membangunkan sistem atau perisian yang bijak sebagai manusia.

KANDUNGAN

1. Gambaran Keseluruhan dan Perbezaan Utama
2. Apakah Pembelajaran Mesin
3. Apakah Kecerdasan Buatan
4. Kesamaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kepintaran Buatan
5. Perbandingan Side by Side - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan dalam Borang Tabular
6. Ringkasan

Apakah Pembelajaran Mesin??

Algoritma adalah urutan langkah-langkah yang memberitahu komputer untuk menyelesaikan masalah. Pembelajaran Mesin adalah sejenis Kepintaran Artificial. Ia menyediakan komputer keupayaan untuk belajar tanpa diprogram secara jelas. Mereka adalah pelbagai algoritma yang tersedia untuk menyelesaikan masalah Pembelajaran Mesin. Bergantung kepada jenis masalah, seseorang boleh memilih algoritma Pembelajaran Mesin yang sesuai. Ia memberi tumpuan kepada membangunkan program komputer yang dapat memberi hasil apabila terdedah kepada data baru.

Terdapat pelbagai jenis Pembelajaran Mesin. Mereka adalah Pembelajaran Terperinci, Pembelajaran Pembelajaran dan Pemantapan Tidak Bertalian. Pembelajaran Terperinci menggunakan set data yang diketahui untuk membuat ramalan. Satu set data input (X) dan set nilai tindak balas yang sepadan atau output (Y) diberikan kepada algoritma pembelajaran yang diselia. Dataset itu dikenali sebagai dataset latihan. Menggunakan dataset itu, algoritma membina model (Y = f (X)), sehingga dapat memberikan nilai output untuk menyelesaikan dataset baru.

Klasifikasi dan Regresi adalah algoritma Pembelajaran Mesin yang Diawasi. Klasifikasi digunakan untuk mengklasifikasikan rekod. Satu contoh mudah ialah "sama ada suhu sejuk". Jawapannya sama ada "ya" atau "tidak". Terdapat beberapa pilihan tertentu untuk dikelaskan. Sekiranya terdapat dua pilihan, ia adalah klasifikasi dua kelas. Sekiranya terdapat lebih daripada dua pilihan, ia adalah pengelasan pelbagai kelas. Regresi digunakan untuk mengira output angka. Contohnya, meramalkan suhu esok. Contoh lain akan meramalkan nilai rumah.

Dalam Pembelajaran Tak Ditugaskan, hanya data masukan yang diberikan, dan tiada output yang sama. Sebaliknya, algoritma mendapati corak atau struktur untuk mengetahui lebih lanjut mengenai data. Pengklasifikasian dikategorikan sebagai Pembelajaran Tidak Bertalian. Ia memisahkan data ke dalam kumpulan atau cluster untuk memudahkan penafsiran data.

Rajah 01: Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Peneguhan diilhami oleh psikologi behavioris. Ia merangkumi untuk memaksimumkan beberapa tanggapan ganjaran kumulatif. Satu contoh Pembelajaran Penguatkuasaan adalah dengan memerintahkan komputer untuk bermain catur. Terdapat banyak langkah dalam belajar catur. Oleh itu, tidak mungkin untuk memberi arahan mengenai setiap langkah. Tetapi adalah mungkin untuk memberitahu sama ada tindakan tertentu telah dilakukan dengan betul atau salah. Dalam Pengukuhan Penguatkuasaan, komputer akan cuba memaksimumkan ganjaran dan belajar dari pengalaman. Contoh lain ialah Pengawal Suhu Automatik. Sistem ini perlu meningkatkan atau mengurangkan suhu mengikut keperluan. Pembelajaran peneguhan adalah baik untuk sistem yang perlu membuat keputusan tanpa bimbingan manusia.

Apakah Perisikan Buatan?

Kecerdasan Buatan adalah untuk membuat komputer, robot yang dikawal komputer, atau perisian berfikir secara bijak serupa dengan manusia. Ia digunakan untuk sistem, cara berfikir manusia, bagaimana manusia belajar, menentukan dan menyelesaikan masalah. Akhirnya, sistem pintar dan cerdas dibina. Kecerdasan Buatan adalah teknologi yang bergaya di dunia moden. Ia adalah gabungan pelbagai disiplin seperti Sains Komputer, Biologi, Matematik dan Kejuruteraan.

Rajah 02: Kepintaran Buatan

Terdapat banyak aplikasi Intelligence Artificial (AI). Aplikasi Gaming moden menggunakan AI. Kajian AI juga termasuk Pemprosesan Bahasa Asli. Ia adalah untuk memberi keupayaan untuk komputer atau mesin untuk memahami bahasa semulajadi yang diucapkan oleh manusia dan melaksanakan tugas dengan sewajarnya. Permohonan lain adalah Robot Perindustrian. Terdapat robot yang lebih canggih dengan pemproses yang cekap dan memori yang besar. Mereka boleh menyesuaikan diri dengan persekitaran baru dan mengumpul data menggunakan cahaya, suhu, bunyi dan lain-lain. Ia digunakan dalam bidang seperti ubat dan pembuatan. Kecerdasan Buatan juga digunakan dalam pengecaman aksara optik, kenderaan autonomi, simulasi tentera, dan banyak lagi.

Apakah Kesamaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kepintaran Artificial?

Kedua-duanya boleh digunakan untuk membina sistem yang canggih untuk melaksanakan tugas-tugas tertentu.
Kedua-duanya berdasarkan Statistik dan Matematik.
Pembelajaran Mesin adalah teknologi canggih Inteligensi Buatan baru.

Apakah Perbezaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kepintaran Artificial?

Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan
Pembelajaran Mesin adalah sejenis Kepintaran Artificial yang memberikan keupayaan komputer untuk belajar tanpa diprogram secara jelas. Ia menggunakan algoritma untuk mengurai data, belajar dari itu, dan membuat keputusan dengan sewajarnya.	Kecerdasan Buatan adalah teori dan perkembangan sistem komputer yang mampu melaksanakan tugas yang bijak sama dengan manusia.
Fungsi
Pembelajaran Mesin memberi tumpuan kepada ketepatan dan corak.	Kecerdasan buatan berfokus pada tingkah laku pintar dan perubahan kejayaan maksimum.
Pengkategorian
Pembelajaran Mesin boleh dikategorikan untuk Mengawasi Pembelajaran, Pembelajaran Tanpa Pengawasan, dan Peneguhan Penguatkuasaan.	Aplikasi berdasarkan perisikan Buatan boleh dikategorikan sebagai digunakan atau umum.

Ringkasan - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan adalah pendahuluan dan disiplin yang luas. Ia terdiri daripada banyak bidang lain seperti Kejuruteraan, Matematik, Sains Komputer, dan lain-lain. Perbezaan antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Artificial adalah Pembelajaran Mesin adalah sejenis Kepintaran Artificial yang memberikan keupayaan komputer untuk belajar tanpa secara eksplisit diprogramkan dan Buatan Perisikan adalah teori dan perkembangan sistem komputer yang mampu melaksanakan tugas yang bijak seperti manusia. Pembelajaran Mesin adalah teknologi canggih Inteligensi Buatan baru.

Muat turun Versi PDF Mesin Belajar vs Kecerdasan Buatan

Anda boleh memuat turun versi PDF artikel ini dan menggunakannya untuk tujuan luar talian seperti nota kutipan. Sila muat turun versi PDF di sini Perbezaan antara Pembelajaran Mesin dan Kepintaran Artifikal

Rujukan:

1.edurekaIN. Algoritma Pembelajaran Mesin | Tutorial Pembelajaran Mesin | Latihan Sains Data | Eureka, Eureka !, 21 Mei 2017. Boleh didapati di sini
2.15 Perbezaan Antara Ai (Kecerdasan Buatan) Dan Pembelajaran Mesin, Patel Vidhu, 14 Julai 2017. Boleh didapati di sini
3.DigitalOcean. "Kandungan." Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin | DigitalOcean, DigitalOcean, 11 Disember 2017. Boleh didapati di sini
4. "Algoritma Pembelajaran Mesin yang Diawasi dan Tidak Ditugaskan." Pembelajaran Pembelajaran Mesin, 21 Sept 2016. Boleh didapati di sini
5.tutorialspoint.com. "Pembelajaran Mesin Mahout." Tujuan itu. Terdapat di sini

Image Courtesy:

1.'2729781 'oleh GDJ / 2440 imej (Domain Awam) melalui pixabay
2.'Artificial.intelligence'By Alejandro Zorrilal Cruz, (Public Domain) melalui Wikimedia Commons

Teknologi