Maskinlæring vs kunstig intelligens - hvilken der er mere nyttig

Forskelle mellem maskinlæring og kunstig intelligens

Maskinlæring vs kunstig intelligens er 2 højt ansete buzzwords med det samme, og nogle gange ser det ud til at blive brugt om hverandre.

De er den næsten konstante faktor, men opfattelsen af, at der typisk vil medføre en vis forvirring. Således antog jeg, at det ville være pris at skrive en del for at afklare sondringen.

Både maskinlæring vs kunstig intelligens finder sted meget ofte, når emnet er enorm viden, analyse og derfor de bredere bølger af teknologisk modifikation, der fejrer gennem vores verden.

Kort sagt, det mest effektive svar er:

Kunstig intelligens er, at den bredere opfattelse af maskiner, der har evnen til at udelukke opgaver på en overordentlig metode, som vi vil tage højde for "smart".

Vi er alle vant til at bruge udtrykket “kunstig intelligens.” Endelig har det været et godt ønsket fokus i film som The Exterminator, The Matrix og Ex Machina (en personlig favorit af mine). Du har dog for nylig hørt om alternative udtryk som "Machine Learning" og "Deep Learning", der typisk bruges om hverandre med AI. Som et resultat er sondringen mellem AI, maskinlæring og dyb læring ofte frygtelig uklar.

Jeg vil begynde med at give en hurtig afklaring af, hvad Machine Learning vs Artificial Intelligence virkelig betyder, og hvordan de er helt forskellige. Derefter vil jeg dog dele AI, og derfor er tingenes web uløseligt sammenfiltreret, med mange teknologiske fremskridt, der alle er direkte forbundet med linjen til musen til tilknyttet AI- og IoT-eksplosion.

Sammenligning fra hoved til hoved mellem maskinlæring og kunstig intelligens

Nedenfor er de 8 øverste forskelle mellem maskinlæring og kunstig intelligens

De vigtigste forskelle mellem maskinlæring og kunstig intelligens

Både maskinlæring vs kunstig intelligens er populære valg på markedet; lad os diskutere nogle af de største forskelle mellem maskinlæring og kunstig intelligens:

Kunstig intelligens er delt som "smal AI", designet til at udføre specifikke opgaver på et websted, og "generel AI", som kan lære og udføre opgaver hvor som helst. Maskinlæring, fordi udviklingen af de nyeste statistikbaserede algoritmer og modeller inden for ingeniørvidenskab er angivet som ”snæver AI”.
Som sådan involverer ML procedurestatistikker, anvendt computing og matematisk optimering, hvorimod AI tiltrækker flere videnskaber og teknologier: ingeniørvidenskab, matematik, psykologi, lingvistik, filosofi, neurobiologi, naturfilosofi, ingeniørarbejde osv.
AI handler om at fremstille intelligente systemer (der vil forstå, lære, begrunde, planlægge, opfatte, metoden sproglig kommunikation, handle), der involverer maskineintelligens, kunstig bevidsthed og intelligente samfund. ML er simpelthen maskinstyret funktionsteknologi, funktionslæring eller videnillustrationslæring til mekanisk at opdage de repræsentationer, der kræves til funktionsdetektion eller klassificering fra information, eller den virkelige verden viden som billeder, video og enhedsviden.
De mest kraftfulde AI-systemer, ligesom Watson (…) bruger teknikker som dyb læring som kun en del af meget sofistikeret ensemble af teknikker, der starter fra den anvendte matematiksteknologi fra Bayesian illation til abstrakt tanke. ”I betragtning af den teknologiske mistillid til ML-systemer, speciel enorm overvejelser skyldes anvendelse af ML til dødbringende autonome våbensystemer (LAWS).
Kunstig intelligens dækker alt, der gør det muligt for computere at opføre sig som mennesker. Hvis du taler med Siri på din telefon og får et svar, er du allerede tæt. Machine Learning er undergruppen af kunstig intelligens, der beskæftiger sig med ekstraktion af mønstre fra datasæt. Dette betyder, at maskinen kan finde regler for optimal opførsel, men også kan tilpasse sig ændringer i verden.
Sammenfattende har ML meget lidt at prøve med Real AI eller General AI med klar logik, høj sikkerhed og sikkerhed, gennemsigtighed og svarbarhed, der er afgørende for at udvikle tilknyttet AI-web, som folkets tillid.

Machine Learning vs kunstig intelligens sammenligningstabel

Nedenfor er lister over punkter, der beskriver sammenligningerne mellem maskinlæring og kunstig intelligens

KUNSTIG INTELLIGENS	MASKINELÆRING
AI står for kunstig intelligens, uanset hvor intelligens er skitseret erhvervelse af data-intelligens skitseret som en evne til at akkumulere og anvende viden.	ML står for Machine Learning, der er skitseret på grund af erhvervelse af data eller talent
Målet er at udvide sandsynligheden for succes og ikke nøjagtighed	Målet er at udvide nøjagtigheden, men det er ligeglad med hensyn til succes
Det fungerer som en orm, der vil fornuftigt arbejde	Det kan være en nem undfangelsesmaskine tager viden og lære af viden.
Målet er at simulere naturlig intelligens for at løse et avanceret problem	Målet er at blive fortalt ud fra viden om sikker opgave for at maksimere maskinens ydelse på denne opgave.
AI er en højere kognitiv proces.	ML tillader, at systemet fortælles om nye ting fra viden.
Det resulterer i at udvikle et system til at efterligne mennesker til retort opfører sig under ekstremt omstændigheder.	Det involverer at fremstille selvlæringsalgoritmer.
AI kan vælge at finde det bedste svar.	ML kan udelukkende vælge svar på det, uanset om det er bedst eller ej.
AI resulterer i intelligens eller viden.	ML resulterer i data.

Konklusion - Machine Learning vs Artificial Intelligence

Kunstig intelligens - og især i disse dage indeholder ML faktisk en bunke at levere. Med sit løfte om at automatisere jordiske opgaver på samme måde som at give opfindsom indsigt høster industrier i hver sektor fra bank til opmærksomhed og produktion høsten. Så det er nødvendigt ajourført, at maskinindlæring og kunstig intelligens er en ting andet… de er | de er) varer, der overtegnes - systematisk og lukrativt.

Machine Learning er faktisk blevet overtaget som en chance af marketingfolk. Når AI først har eksisteret så længe, er det potentiale, at det begyndte at blive betragtet som en ting, der er i, hvordan "gammel hat" allerede før dets potentiale nogensinde faktisk er blevet opnået. Der er mange falske starter på vejen til "AI-revolutionen", og derfor giver udtrykket Machine Learning faktisk markedsførere en ting nyt, skinnende og, markant, fast forankret inden for her-og-nu, at tilbyde.

Det faktum, at vi i sidste ende vil udvikle menneskelignende AI, er typisk blevet behandlet som en ting af tilknyttet sikkerhed af teknologer. Bestemt, i disse dage har vi en tendens til at være nærmere end nogensinde, og at vi bevæger os mod dette mål med stigende hastighed. Overflod af de spændende fremskridt, vi har set i de senere år, skyldes de grundlæggende ændringer i, men vi har en tendens til at skabe ved mental handling AI-drift, som føres til af ML.

I slutningen af denne forskel mellem Machine Learning vs Artificial Intelligence post, vil jeg bare nævne, at begge disse teknologier har en stor fremtid fremover, og at der er mange forbedringsområder for både Machine Learning vs Artificial Intelligence. Spørgsmålet her er det ikke, hvilken der er bedst blandt maskinlæring vs kunstig intelligens? Men det virkelige spørgsmål er, hvilken der vil overleve i den kommende fremtid?

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til den største forskel mellem Machine Learning vs Artificial Intelligence. Her diskuterer vi også Machine Learning vs Artificial Intelligence nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -