Inteligența artificială și învățarea automată sunt o parte a informaticii care sunt corelate între ele. Aceste două tehnologii sunt cele mai populare tehnologii care sunt utilizate pentru crearea de sisteme inteligente.
Deși acestea sunt două tehnologii înrudite și uneori oamenii le folosesc ca sinonime unul pentru celălalt, totuși ambii sunt cei doi termeni diferiți în diferite cazuri.
La un nivel larg, putem diferenția atât AI, cât și ML ca:
care este cazul în sql
AI este un concept mai amplu pentru a crea mașini inteligente care pot simula capacitatea și comportamentul de gândire umană, în timp ce învățarea automată este o aplicație sau un subset de AI care permite mașinilor să învețe din date fără a fi programate în mod explicit.
Mai jos sunt câteva diferențe principale dintre AI și învățarea automată, împreună cu prezentarea generală a inteligenței artificiale și a învățării automate.
Inteligenţă artificială
Inteligența artificială este un domeniu al informaticii care creează un sistem informatic care poate imita inteligența umană. Este compus din două cuvinte ' Artificial ' și ' inteligență ', ceea ce înseamnă 'o putere de gândire creată de om'. Prin urmare, o putem defini ca,
Inteligența artificială este o tehnologie prin care putem crea sisteme inteligente care pot simula inteligența umană.
Sistemul de inteligență artificială nu necesită preprogramare, în loc de asta, folosesc astfel de algoritmi care pot funcționa cu propria lor inteligență. Acesta implică algoritmi de învățare automată, cum ar fi algoritmul de învățare prin întărire și rețelele neuronale de învățare profundă. AI este folosit în mai multe locuri, cum ar fi Siri, AlphaGo de la Google, AI în jocul de șah etc.
Pe baza capacităților, AI poate fi clasificată în trei tipuri:
În prezent, lucrăm cu IA slabă și AI generală. Viitorul AI este Strong AI pentru care se spune că va fi inteligent decât oamenii.
împărțirea unui șir în c++
Învățare automată
Învățarea automată se referă la extragerea cunoștințelor din date. Poate fi definit ca,
Învățarea automată este un subdomeniu al inteligenței artificiale, care permite mașinilor să învețe din datele sau experiențele anterioare fără a fi programate în mod explicit.
Învățarea automată permite unui sistem informatic să facă predicții sau să ia anumite decizii folosind date istorice fără a fi programat în mod explicit. Învățarea automată folosește o cantitate masivă de date structurate și semi-structurate, astfel încât un model de învățare automată poate genera rezultate precise sau poate oferi predicții pe baza acestor date.
Învățarea automată funcționează pe un algoritm care învață de unul singur folosind date istorice. Funcționează numai pentru anumite domenii, cum ar fi dacă creăm un model de învățare automată pentru a detecta imaginile câinilor, va da rezultate numai pentru imaginile câinilor, dar dacă furnizăm date noi, cum ar fi imaginea pisicii, atunci aceasta nu va mai răspunde. Învățarea automată este utilizată în diferite locuri, cum ar fi pentru sistemul de recomandare online, pentru algoritmii de căutare Google, filtrul de spam prin e-mail, sugestia de etichetare automată a prietenilor Facebook etc.
Poate fi împărțit în trei tipuri:
diagrama modelului e-r
Diferențele cheie între inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML):
| Inteligenţă artificială | Învățare automată |
|---|---|
| Inteligența artificială este o tehnologie care permite unei mașini să simuleze comportamentul uman. | Învățarea automată este un subset al AI care permite unei mașini să învețe automat din datele anterioare fără a programa în mod explicit. |
| Scopul AI este de a crea un sistem informatic inteligent ca oamenii pentru a rezolva probleme complexe. | Scopul ML este de a permite mașinilor să învețe din date, astfel încât să poată oferi rezultate precise. |
| În AI, realizăm sisteme inteligente pentru a îndeplini orice sarcină ca un om. | În ML, învățăm mașinile cu date să îndeplinească o anumită sarcină și să ofere un rezultat precis. |
| Învățarea automată și învățarea profundă sunt cele două subseturi principale ale AI. | Învățarea profundă este un subset principal al învățării automate. |
| AI are o gamă foarte largă de domenii. | Învățarea automată are un domeniu limitat. |
| AI lucrează pentru a crea un sistem inteligent care poate îndeplini diverse sarcini complexe. | Învățarea automată lucrează pentru a crea mașini care pot îndeplini doar acele sarcini specifice pentru care sunt instruiți. |
| Sistemul AI este preocupat de maximizarea șanselor de succes. | Învățarea automată se preocupă în principal de precizie și modele. |
| Principalele aplicații ale AI sunt Siri, asistență pentru clienți folosind catboats , Sistem expert, Jocuri online, robot umanoid inteligent etc. | Principalele aplicații ale învățării automate sunt Sistem de recomandare online , Algoritmi de căutare Google , Sugestii de etichetare automată a prietenilor Facebook , etc. |
| Pe baza capacităților, AI poate fi împărțită în trei tipuri, care sunt: AI slabă , AI general , și Strong AI . | Învățarea automată poate fi, de asemenea, împărțită în principal în trei tipuri care sunt Învățare supravegheată , Învățare nesupravegheată , și Consolidarea învățării . |
| Include învățarea, raționamentul și autocorecția. | Include învățarea și autocorecția atunci când este introdus cu date noi. |
| AI se ocupă complet de date structurate, semi-structurate și nestructurate. | Învățarea automată se ocupă de date structurate și semi-structurate. |