Phenquestions
I dag er ordene 'kunstig intelligens' og 'maskinlæring' slike typer moteord at vi lytter til hver dag. Det er unødvendig å si at de ikke bare er vår nåtid, men de er også fremtiden for vår teknologidrevne verden. Med andre ord kan vi si at disse to er de mest fremtredende faktorene som bringer vitenskapen vår på et nytt nivå og gjør oss opptatt fra det virkelige liv til det virtuelle livet. Nesten alle innovative AI- og ML-selskaper bruker maskinlæringsalgoritmer for å gjøre vår opplevelse bedre og komfortabel. Selv om de fleste eksperter bruker dem om hverandre, er det et lite skille mellom kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML).
Kunstig intelligens vs maskinlæring
Kunstig intelligens er et brettkonsept som hjelper en maskin til å fungere uten ekspertveiledning. Maskinlæring er en utvidelse av AI som gjør en maskin eller enhet så intelligent at den kan lære, ta en beslutning og identifisere mønstre uten eksplisitt programmert. Nedenfor skisserer vi 15 iboende skill mellom kunstig intelligens og maskinlæring. Så la oss begynne.
1. Definisjon av kunstig intelligens og maskinlæring
Begge begrepene 'kunstig intelligent' og 'maskinlæring' er nesten nært beslektede. Artificial Intelligent er studiet av teori og utvikling av et datasystem som kan fungere som en menneskelig hjerne. Med ett ord kan vi si at AI er studiet av etterligninger av den menneskelige hjerne. Kunstig intelligens utvider det menneskelige hjernekonseptet og inkorporerer dette konseptet i maskinintelligens for å utføre eller utføre gitte oppgaver.
Tvert imot er maskinlæring studiet av algoritmer som utvikler en maskin, for eksempel en måte som kan lære uten eksplisitt programmert. Med studiet av ML kan en maskin eller enhet lære, ta en beslutning, identifisere mønstre og utføre en gitt oppgave automatisk. Den utvikler en autonom analytisk modell. Den bruker også data, matematiske og statistiske modeller for å gjøre en maskin autonom og intelligent.
2. Eksempel på kunstig intelligens og maskinlæring
Det er en betydelig forskjell mellom kunstig intelligens og maskinlæring i eksemplene deres. Feltet AI er kombinasjonen av flere andre områder som informatikk, ingeniørfag, matematikk. I denne teknologidrevne verdenen er AI en av de mest fantastiske teknologiene. Det fungerer på hvordan menneskelige aktiviteter, hvordan mennesker fungerer, og til slutt brukes disse konseptene til et AI-prosjekt.
Et eksempel på kunstig intelligens er en industriell robot. Det er en av de sofistikerte applikasjonene til AI. Denne roboten har en effektiv prosessor og en enorm mengde minne. Som en konsekvens kan den handle med et nytt eller ukjent miljø. Det kan også samle inn data ved hjelp av lyd, temperatur osv.
På den annen side er eksemplet på maskinlæring utvinning av følelser fra den gitte teksten. Det er en av de nye applikasjonene innen maskinlæring. Vårt virtuelle liv har vokst opp basert på studiet av maskinlæring. Vi kan se de fremtredende eksemplene på maskinlæring i vårt daglige liv som selvkjørende røye, chatbot og mange flere.
3. Likheter: Kunstig intelligens vs maskinlæring
Kunstig intelligens er studiet av vitenskap og teknologi. Og ML (maskinlæring) er en delmengde av AI. Så det er en likhet mellom kunstig intelligens og maskinlæring. Begge sporene brukes til å utvikle eller designe en sofistikert enhet eller et datasystem som kan utføre noen forhåndsdefinerte oppgaver eller en gitt oppgave.
En annen likhet mellom dem er kjellerfaget. Begge feltene er basert på statistikk og matematikk. Begge områdene kunstig intelligens og maskinlæring bruker en matematisk og statistisk modell for å bygge sin klassifiseringsmodell eller læringsmodell.
4. Funksjonaliteter: AI vs. Maskinlæring
Feltet AI er assosiert med menneskelig intelligens, som resonnement, problemløsning og læring. Unødvendig å si, fokuserer AI på intelligent maskinadferd. Et AI-system kan svare på generiske spørsmål. AI gir også brukervennlige og effektive programmer slik at et datasystem kan tenke eller oppføre seg som en menneskelig hjerne.
Tvert imot, med ML kan en maskin eller enhet lære eller identifisere mønstre eller klassifisere uten eksplisitte instruksjoner. Denne studien bruker data- og maskinlæringsalgoritmer for å trene modellen og deretter evaluere modellen med testdataene. For eksempel kan vi trene systemet ved hjelp av tilsyn med maskinlæringsalgoritmer i.e, Support Vector Machine (SVM), og så kan vi forutsi resultatet. Den primære funksjonen til ML er å fokusere på nøyaktighet.
5. Historie: AI vs. ML
Feltet maskinlæring er en delmengde av kunstig intelligens. Videre er det et hett forskningsproblem for forskere og et trendy tema for industrien. I 1950 ble verden kjent med begrepet maskinlæring. Arthur Samuel skrev det første programmet kjent som Samuels Checker som spilte for maskinlæring.
Tvert imot var begynnelsen på AI i London. I 1923 brukte Karel Čapek spiller først ordet robot på engelsk. Deretter oppfant John McCarthy Artificial Intelligence (AI) i 1956. Han var også oppfinner av LISP-programmeringsspråket for kunstig intelligens. Slik utvikler kunstig intelligens og maskinlæring seg dag for dag. Og vi får resultatet av disse to feltene.
6. Kategori: AI vs. Maskinlæring
En av de fremtredende skillene mellom kunstig intelligens vs. maskinlæring er i deres kategorisering. Den nyskapende teknologimaskinlæringen kan kategoriseres som veiledet læring, uten tilsyn læring og forsterkningslæring. På den annen side kan kunstig intelligens brukes og ikke anvendes eller generell.
7. Mål: Kunstig intelligens vs. Maskinlæring
Et annet betydelig skille mellom kunstig intelligent vs. maskinlæring ligger i deres mål. Det primære formålet med kunstig intelligens er å lage eller utvikle en datamaskin eller et datamaskibasert system eller en robot slik en intelligent eller oppføre seg som menneskekli tenker eller handler. De to hovedmålene med AI er: (1) å utvikle et ekspertsystem og (2) bruke menneskelig intelligens på en maskin eller enhet.
På den annen side fungerer maskinlæring på systemytelse eller nøyaktighet. Maskinlæring bruker data og algoritmer for å trene et system eller for å bygge en maskinlæringsmodell. Evaluer deretter denne modellen med testdataene for å måle systemets ytelse eller nøyaktighet.
8. Komponenter: AI vs. ML
Kunstig intelligens er et brettkonsept, og mange andre felt krysser dette tavleområdet. Imidlertid er kunstig intelligens en kombinasjon av maskinlæring, dyp læring, naturlig språkbehandling (NLP), datasyn, kognitiv databehandling og nevrale nettverk.
Tvert imot er ML feltet for å bygge en automatisk maskin eller enhet. Det starter med data. De typiske komponentene i maskinlæringskomponenter er problemforståelse, utforske data, utarbeide data, modellvalg, og trene systemet og til slutt evaluere systemet.
9. Fremtidig omfang
Kunstig intelligens har allerede begynt å vise sin skjønnhet i det virkelige liv så vel som i det virtuelle livet. I de kommende årene vil den dominere vitenskapen og teknologien. For tiden bruker nesten alle selskaper kunstig intelligens, og de er også klar over fordeler og ulemper. AI vil gjøre millioner av finansielle transaksjoner per sekund i vår nærmeste fremtid. Videre vil AI skape en rekke jobbmuligheter for CSE-kandidater.
I tillegg vil gründere ha nytte av kunstig intelligens. Med den raske veksten av kunstig intelligens og naturlig språkbehandling, vil AI-assistenter være mer effektive det kommende året. Og nesten alle selskaper vil bli brukt AI-assistenter som Google-assistenter.
På den annen side er maskinlæringsinnretninger autonome og intelligente. Disse enhetene kan også fungere i henhold til miljøet. Så maskinlæring har en bemerkelsesverdig innvirkning på det kommende året. I fremtiden vil maskinlæring bli brukt i utdanning og forskning enormt. Maskinlæring er et hett forskningsproblem. Det vil også bli brukt overdrevent i næringslivet, helsevesenet på grunn av dets selvlærende egenskap.
10. Søknader: Kunstig intelligens vs. Maskinlæring
Det er betydelige skiller mellom kunstig intelligens og maskinlæring i applikasjonene. I dag kan vi nyte ut av kunstig intelligens i vårt virkelige liv og virtuelle liv. En av de fremtredende anvendelsene av AI er Siri, det er Apples personlige assistent. Siri er en vennlig og stemmeaktivert assistent som hjelper oss med å finne ut informasjon og legger til hendelser i kalendere, sendte meldinger og så videre.
En annen viktig applikasjon av AI er et smarthus-knutepunkt, det vil si Alexa. Alexa er et fantastisk verktøy som bringer en revolusjon i teknologien vår. Hvis barnet ditt ber deg om å lytte til en eventyrhistorie, hjelper Alexa deg med å fortelle eventyrhistorien. En annen anvendelse av AI er Tesla.
I tillegg til disse applikasjonene har kunstig intelligens så mange spennende og fantastiske applikasjoner som Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest og mange flere. På den annen side har maskinlæring også så mange fantastiske bruksområder innen næringsliv, helsetjenester, forskning, sosiale medier, utdanning osv.
I tekstbehandling kan maskinlæringsmetoden klassifisere eller kategorisere tekst automatisk. Også maskinlæring kan trekke ut følelsene fra teksten, som er kjent som sentimentanalyse. Maskinlæring brukes også i dokumentklassifisering og nyhetsklassifisering.
En av de vanligste anvendelsene av maskinlæring er bildebehandling. I bildebehandling kan maskinlæring trekke ut funksjoner fra et bilde. Det kan også behandle medisinske bilder og analysere dem for videre bruk. Maskinlæring brukes også i ansiktsgjenkjenning, forfatteridentifikasjon, kjønnsidentifikasjon, røyegjenkjenning og så videre.
Maskinlæring har så mange innvirkninger i vårt daglige liv. Unødvendig å si er denne digitale tidsalderen den vakreste skapelsen av maskinlæring. Maskinlæring blir brukt i helsevesenet, værforutsigelse, salgsprognoser, salgsprognoser, talegjenkjenning, bildegjenkjenning, medisinsk diagnose, klassifisering og regresjon.
11. Datasett
For maskinlæring og kunstig intelligens er data makt. Vi trenger data fra treningsfasen og testfasen. Det er mange datasett tilgjengelig for kunstig intelligens og maskinlæring. Noen er nevnt her: LERA (Lower Extremity Xrays), MrNet, CheXpert (Chest Xrays), MURA, etc. Disse datasettene er for kunstig intelligens (AI). Dette er de medisinske datasettene.
På den annen side har ML så mange datasett for maskinlæring. Noen er nevnt her: ImageNet: det brukes datamaskinsynoppgave, Brystkreft Wisconsin (Diagnostic) Datasett: brukes til helsesystemet, Twitter sentimentanalysedatasett: brukes til naturlig språkbehandling, MNIST-datasett: brukes til tegngjenkjenning, Ansiktsbildedatasett , og så videre.
12. Programvare: AI vs. Maskinlæring
Uten å ha en programvare, en datamaskin eller en maskin eller en enhet er ingenting bare en tom boks. Det er mye programvare tilgjengelig for kunstig intelligens og maskinlæring. AI-programvare er et datamaskibasert program som ligner på menneskelig intelligens. For kunstig intelligens er noen nevnt her: Darwin, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360 og mange flere.
På den annen side, for maskinlæring, fremheves noe maskinlæringsprogramvare her: Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Net, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib, og så videre.
1. 3. Programmerings språk
I dag er kunstig intelligens og maskinlæring de mest lovende områdene. Kunstig intelligens er en simulering eller etterligner menneskelig intelligens. På maskinen er læring et av de trendy moteordene innen teknologi. Maskinlæring lar en maskin eller lure lære automatisk. For å utvikle en maskinlæringsmodell eller robot trenger vi å kunne et programmeringsspråk.
Det er mange programmeringsspråk tilgjengelig. For å utvikle et maskinlæringsprosjekt kan du lære programmeringsspråk Python, C / C ++, R eller Java. På den annen side, for å utvikle et kunstig intelligensprosjekt, kan du lære python, LISP programmeringsspråk, Java, Prolog eller C++.
14. Foretrukket ferdighet
Kunstig intelligens er et styrebegrep som er omfattet av flere områder. Hvis du er interessert i å bygge opp karrieren din som AI-ingeniør, må du kjenne begrepet maskinlæring, programmeringsspråk, datavitenskap, data mining, robotikk, matematikk, statistikk, etc.
Tvert imot, for å bygge opp karrieren din som maskinlæringsutvikler, må du kjenne maskinlæringsteknikker, programmeringsspråk: Java, C / C ++, R, matematikk, sannsynlighet og statistikk, åpen kildekode-prosjekter og rammer, open source-verktøy osv.
15. Natur: AI vs. Maskinlæring
Kunstig intelligens er konstruksjonen for å utvikle databaserte programmer eller maskiner som etterligner menneskelig intelligens. Det betyr at AI utvikler en maskin som kan tenke, handle, oppfatte som en menneskelig hjerne. Denne teknikken er en innkapsling av statistiske og matematiske modeller for klassifisering, regresjon, optimalisering, etc. Dette feltet kan brukes i en rekke applikasjoner som talegjenkjenning, robotikk, tekstgruvedrift, heuristikk, datasyn, medisinsk diagnose og så videre.
ML lærer maskinen å lære basert på data ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer som overvåket eller uten tilsyn. I overvåket maskinlæring utvikler læringsalgoritmen en læringsmodell ved hjelp av et treningsdatasett som har både input og output labels. I maskinlæring uten tilsyn er bare inngangsdata tilgjengelig; det er ingen tilsvarende outputvariabler.
Avslutte tanker
Feltet AI er integrasjonen av mange andre felt som informatikk, statistikk, matematikk, etc. Og feltet ML er den nyeste teknologien innen kunstig intelligens. Kjerneforskjellen mellom kunstig intelligens vs. maskinlæring er at AI er et teoribasert felt som handler basert på menneskets hjerne-konsept. På den annen side er maskinlæring basert på data og algoritmer for maskinlæring. Utvilsomt utvikler disse to ufattelige ting gjennom sitt magiske preg.
Du kan også sjekke ut våre tidligere artikler som handler om datavitenskap vs. ml og data mining vs. ml. Hvis du har noen meninger eller henvendelser, kan du sende en kommentar. Du kan også dele denne artikkelen via sosiale medier. Følg med.
