Forskellen Mellem Maskinlæring Og Kunstig Intelligens

2024 Forfatter: Mildred Bawerman | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-16 08:37

Nøgleforskel - Maskinindlæring vs kunstig intelligens

Kunstig intelligens er et bredt koncept. Selvdrevne biler, smarte hjem er nogle eksempler på kunstig intelligens. Nogle lande har intelligente robotter inden for områder som medicin, fremstilling, militær, landbrug og husholdning. Machine Learning er en type kunstig intelligens. Hovedforskellen mellem maskinlæring og kunstig intelligens er, at maskinlæring er en type kunstig intelligens, der giver en computer mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret, og kunstig intelligens er teorien og udviklingen af computersystemer, der er i stand til at udføre opgaver, der ligner intelligent et menneske. Machine Learning bruger en algoritme til at analysere data, lære af dem og træffe beslutninger i overensstemmelse hermed. Det er en udvikling af selvlæringsalgoritmer,og kunstig intelligens er videnskaben om at udvikle et system eller software, der er smart som et menneske.

INDHOLD

1. Oversigt og nøgleforskel

2. Hvad er maskinindlæring

3. Hvad er kunstig intelligens

4. Ligheder mellem maskinindlæring og kunstig intelligens

5. Sammenligning side om side - maskinindlæring vs kunstig intelligens i tabelform

6. Resumé

Hvad er maskinindlæring?

En algoritme er en sekvens af trin, der beder computeren om at løse et problem. Machine Learning er en type kunstig intelligens. Det giver computere mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret. De er forskellige algoritmer til rådighed til løsning af maskinlæringsproblemer. Afhængigt af problemets type kan man vælge en passende maskinindlæringsalgoritme. Det fokuserer på at udvikle computerprogrammer, der kan give et resultat, når de udsættes for nye data.

Der findes forskellige typer maskinindlæring. De er overvåget læring, ikke-overvåget læring og styrkelse af læring. Supervised Learning bruger et kendt datasæt til at forudsige forudsigelser. Et sæt inputdata (X) og et sæt tilsvarende svarværdier eller output (Y) gives til den overvågede læringsalgoritme. Datasættet er kendt som et træningsdatasæt. Ved hjælp af dette datasæt bygger algoritmen en model (Y = f (X)), så den kan give en outputværdi til at fuldføre nyt datasæt.

Klassifikation og regression er overvågede maskinlæringsalgoritmer. Klassifikation bruges til at klassificere en post. Et simpelt eksempel er "om temperaturen er kold". Svaret kan være enten “ja” eller “nej”. Der er et specifikt antal valg, der skal klassificeres. Hvis der er to valg, er det en to-klassifikation. Hvis der er mere end to valg, er det en klassificering i flere klasser. Regression bruges til at beregne det numeriske output. For eksempel at forudsige morgendagens temperatur. Et andet eksempel ville være at forudsige husets værdi.

I Unsupervised Learning er der kun inputdata, og der er ingen tilsvarende output. I stedet finder algoritmen et mønster eller en struktur for at lære mere om dataene. Clustering er kategoriseret som Unsupervised Learning. Det adskiller data i grupper eller klynger for at lette fortolkningen af data.

Figur 01: Maskinindlæring

Forstærkningslæring er inspireret af behavioristisk psykologi. Det handler om at maksimere en forestilling om kumulativ belønning. Et eksempel på forstærkningslæring er ved at instruere computeren i at spille skak. Der er så mange trin i at lære skak. Derfor er det ikke muligt at instruere om hvert trin. Men det er muligt at fortælle, om den bestemte handling blev udført korrekt eller forkert. I forstærkningslæring vil computeren forsøge at maksimere belønningen og lære af erfaring. Et andet eksempel er en automatisk temperaturregulator. Systemet skal øge eller sænke temperaturen i henhold til kravet. Forstærkningslæring er god for systemer, der skal træffe beslutninger uden meget menneskelig vejledning.

Hvad er kunstig intelligens?

Kunstig intelligens er at få en computer, en computerstyret robot eller en software til at tænke intelligent som et menneske. Det blev anvendt på systemet, hvordan menneskene tænker, hvordan mennesker lærer, beslutter og løser problemer. Endelig er der bygget et smart og intelligent system. Kunstig intelligens er en trendy teknologi i den moderne verden. Det er en kombination af en række discipliner såsom datalogi, biologi, matematik og teknik.

Figur 02: Kunstig intelligens

Der er mange anvendelser af kunstig intelligens (AI). Moderne spilapplikationer bruger AI. AI-forskning inkluderer også Natural Language Processing. Det er at give en computer eller maskine mulighed for at forstå det naturlige sprog, der tales af mennesker, og udføre opgaver i overensstemmelse hermed. En anden applikation er Industrial Robots. Der er mere sofistikerede robotter med effektive processorer og en enorm mængde hukommelse. De kan tilpasse sig nyt miljø og indsamle data ved hjælp af lys, temperatur, lyd osv. De bruges inden for områder som medicin og fremstilling. Kunstig intelligens blev også anvendt i optisk karaktergenkendelse, autonome køretøjer, militære simuleringer og mange flere.

Hvad er ligheden mellem maskinlæring og kunstig intelligens?

• Begge kan bruges til at bygge sofistikerede systemer til at udføre bestemte opgaver.
• Begge er baseret på statistik og matematik.
• Machine Learning er den nye banebrydende teknologi inden for kunstig intelligens.

Hvad er forskellen mellem maskinlæring og kunstig intelligens?

Diff artikel midt foran bordet

Maskinindlæring vs kunstig intelligens
Machine Learning er en type kunstig intelligens, der giver computeren mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret. Den bruger en algoritme til at analysere data, lære af dem og træffe beslutninger i overensstemmelse hermed.	Kunstig intelligens er teorien og udviklingen af computersystemer, der er i stand til at udføre opgaver, der ligner et menneske intelligent.
Funktionalitet
Machine Learning fokuserer på nøjagtighed og mønstre.	Kunstig intelligens fokuserer på intelligent adfærd og den maksimale ændring af succes.
Kategorisering
Machine Learning kan kategoriseres til Supervise Learning, Unsupervised Learning og Reinforcement Learning.	Kunstige intelligensbaserede applikationer kan kategoriseres som anvendte eller generelle.

Resumé - Machine Learning vs Artificial Intelligence

Kunstig intelligens er et fremskridt og en bred disciplin. Den består af mange andre områder som ingeniørarbejde, matematik, datalogi osv. Forskellen mellem maskinindlæring og kunstig intelligens er, at maskinindlæring er en type kunstig intelligens, der giver computeren mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret og kunstig Intelligens er teorien og udviklingen af computersystemer, der er i stand til at udføre opgaver, der ligner et menneske intelligent. Machine Learning er den nye banebrydende teknologi inden for kunstig intelligens.

Download PDF-versionen af Machine Learning vs Artificial Intelligence

Du kan downloade PDF-version af denne artikel og bruge den til offlineformål som pr. Citatnote. Download venligst PDF-version her Forskellen mellem maskinlæring og kunstig intelligens