Verschillen tussen machinaal leren versus kunstmatige intelligentie
Machine Learning versus kunstmatige intelligentie zijn 2 hoog aangeschreven modewoorden meteen en lijken soms door elkaar te worden gebruikt.
Ze zijn echter de vrijwel constante factor, de perceptie dat er meestal enige verwarring zal ontstaan. Dus ging ik ervan uit dat het schrijven van een stuk een prijs zou zijn om het onderscheid te verduidelijken.
Zowel machinaal leren als kunstmatige intelligentie vinden vaak plaats zodra het onderwerp enorme kennis, analyse en daarom de bredere golven van technologische modificaties zijn die door onze wereld razen.
Kortom, het meest effectieve antwoord is:
Kunstmatige intelligentie is dat het bredere concept van machines het vermogen hebben om taken uit te voeren op een buitengewoon wijze waarmee we rekening zouden houden "slim".
We zijn allemaal gewend aan de term 'Kunstmatige intelligentie'. Eindelijk is het een populaire focus geweest in films zoals The Exterminator, The Matrix en Ex Machina (een persoonlijke favoriet van mij). U zult echter recentelijk gehoord hebben over alternatieve termen zoals "Machine Learning" en "Deep Learning", meestal uitwisselbaar met AI. Als gevolg hiervan is het onderscheid tussen AI, machine learning en diep leren vaak vreselijk onduidelijk.
Ik zal beginnen met een snelle verduidelijking van wat Machine Learning versus kunstmatige intelligentie echt betekent en de manier waarop ze totaal anders zijn. Dan zal ik echter AI delen en daarom is het web van dingen onlosmakelijk verward, met veel technologische ontwikkelingen allemaal direct verbonden met de muze voor geassocieerde AI en IoT-explosie.
Head-to-head vergelijking tussen machine learning versus kunstmatige intelligentie
Hieronder vindt u de top 8 verschillen tussen machinaal leren versus kunstmatige intelligentie
Belangrijkste verschillen tussen machinaal leren versus kunstmatige intelligentie
Zowel machinaal leren als kunstmatige intelligentie zijn populaire keuzes in de markt; laten we enkele van de belangrijkste verschillen tussen machine learning en kunstmatige intelligentie bespreken:
- Kunstmatige intelligentie wordt opgesplitst als "smalle AI", ontworpen om specifieke taken binnen een website uit te voeren, en "algemene AI", die taken overal kunnen leren en uitvoeren. Machine learning omdat de ontwikkeling van de nieuwste op statistieken gebaseerde algoritmen en modellen in de ingenieurswetenschappen wordt aangeduid als "narrow AI".
- Als zodanig omvat ML procedurestatistieken, toegepaste informatica en wiskundige optimalisatie, terwijl AI verschillende wetenschappen en technologieën aantrekt: technische wetenschappen, wiskunde, psychologie, taalkunde, filosofie, neurobiologie, natuurlijke filosofie, engineering, enz.
- AI heeft betrekking op het maken van intelligente systemen (die zullen begrijpen, leren, redeneren, plannen, waarnemen, taalkundige communicatie, handelen), waarbij machine-intelligentie, kunstmatig bewustzijn en intelligente gemeenschappen betrokken zijn. ML is eenvoudig machinegestuurde functie-engineering, leren van functies of leren van kennisafbeeldingen, om mechanisch de representaties te ontdekken die nodig zijn voor het detecteren of classificeren van functies op basis van informatie, of echte kennis als afbeeldingen, video en apparaatkennis.
- De krachtigste AI-systemen, zoals Watson (…) gebruiken technieken als diep leren als slechts één onderdeel van een zeer verfijnd geheel van technieken, beginnend bij de toegepaste wiskundige techniek van Bayesiaanse illusie tot abstract denken. ”Gezien het technologische wantrouwen naar ML-systemen, bijzonder overwegingen worden veroorzaakt door het toepassen van ML voor dodelijke autonome wapensystemen (LAWS).
- Kunstmatige intelligentie omvat alles waarmee computers zich als mensen kunnen gedragen. Als je met Siri op je telefoon praat en een antwoord krijgt, ben je al in de buurt. Machine Learning is de subset van kunstmatige intelligentie die zich bezighoudt met het extraheren van patronen uit gegevenssets. Dit betekent dat de machine regels voor optimaal gedrag kan vinden, maar zich ook kan aanpassen aan veranderingen in de wereld.
- Kortom, ML heeft heel weinig te proberen met Real AI, of General AI, met duidelijke logica, hoge veiligheid en beveiliging, transparantie en verantwoording, cruciaal voor het ontwikkelen van het AI-web van mensen dat het vertrouwen van mensen is.
Vergelijkingstabel machinaal leren versus kunstmatige intelligentie
Hieronder staan de lijst met punten, beschrijf de vergelijkingen tussen machine learning versus kunstmatige intelligentie
| KUNSTMATIGE INTELLIGENTIE | HET LEREN VAN DE MACHINE |
| AI staat voor kunstmatige intelligentie, waar intelligentie wordt geschetst acquisitie van data-intelligentie wordt geschetst als een vermogen om kennis te verzamelen en toe te passen. | ML staat voor Machine Learning dat wordt geschetst vanwege de acquisitie van gegevens of talent |
| Het doel is de kans op succes te vergroten en niet de nauwkeurigheid | Het doel is om de nauwkeurigheid te vergroten, maar het maakt niet uit over het succes |
| Het werkt als een worm die verstandig werkt | Het kan een gemakkelijke conceptiemachine zijn die kennis neemt en van kennis leert. |
| Het doel is om natuurlijke intelligentie te simuleren om een geavanceerd probleem op te lossen | Het doel is om op basis van kennis over een bepaalde taak te worden verteld om de prestaties van de machine bij deze taak te maximaliseren. |
| AI is een hoger cognitief proces. | Met ML kan het systeem nieuwe dingen worden verteld vanuit kennis. |
| Het resulteert in het ontwikkelen van een systeem om de mens na te bootsen om zich te gedragen in een buitengewone situatie. | Het gaat om het maken van zelflerende algoritmen. |
| AI kan ervoor kiezen het beste antwoord te vinden. | ML kan daarvoor alleen het antwoord kiezen, of het nu het beste is of niet. |
| AI resulteert in intelligentie of kennis. | ML resulteert in gegevens. |
Conclusie - Machinaal leren versus kunstmatige intelligentie
Kunstmatige intelligentie - en met name tegenwoordig bevat ML eigenlijk een hoop te leveren. Met zijn belofte om alledaagse taken te automatiseren en ook inzicht te bieden, profiteren industrieën in elke sector van bankieren tot aandacht en produceren van de voordelen. Het is dus noodzakelijk up-to-date dat machine learning en kunstmatige intelligentie een ander ding zijn … het zijn | ze) merchandise die wordt overschreven - systematisch en lucratief.
Machine Learning is eigenlijk als een kans overgenomen door marketeers. Als AI eenmaal zo lang bestaat, is het potentieel dat het begon te worden gezien als een ding dat is in hoe "oude hoed", zelfs voordat het potentieel ooit daadwerkelijk is bereikt. Er zijn veel valse starts op weg naar de "AI-revolutie", en daarom biedt de term Machine Learning marketeers feitelijk één ding nieuw, glanzend en, aanzienlijk, stevig gegrond in het hier en nu te bieden.
Het feit dat we uiteindelijk mensachtige AI gaan ontwikkelen, wordt door technologen doorgaans als een ding van associatieve zekerheid behandeld. Zeker, tegenwoordig hebben we de neiging dichterbij dan ooit te zijn en dat we met toenemende snelheid op weg zijn naar dat doel. Overvloed van de opwindende vooruitgang die we de afgelopen jaren hebben gezien, is vanwege de fundamentele veranderingen, maar we hebben de neiging om door mentale act AI te werken, die worden geleid door ML.
Aan het einde van dit verschil tussen post machinaal leren versus kunstmatige intelligentie, wil ik alleen vermelden dat beide technologieën een grote toekomst hebben en dat er veel verbeteringen zijn voor zowel machinaal leren versus kunstmatige intelligentie. De vraag hier is niet welke het beste is onder Machine Learning versus kunstmatige intelligentie? Maar de echte vraag is welke in de komende toekomst zal overleven?
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor het grootste verschil tussen machine learning versus kunstmatige intelligentie. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen Machine Learning en kunstmatige intelligentie met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Machine learning versus voorspellende modellen
- Data Scientist versus Machine Learning
- Data Science versus kunstmatige intelligentie
- Kunstmatige intelligentie versus bedrijfsinformatie