Tekoäly ja koneoppiminen ovat osa tietojenkäsittelyä, jotka korreloivat keskenään. Nämä kaksi tekniikkaa ovat trendikkäimpiä tekniikoita, joita käytetään älykkäiden järjestelmien luomiseen.
Vaikka nämä ovat kaksi toisiinsa liittyvää tekniikkaa ja joskus ihmiset käyttävät niitä synonyymeinä toisilleen, molemmat ovat silti kaksi eri termiä eri tapauksissa.
Laajalla tasolla voimme erottaa sekä tekoälyn että ML:n seuraavasti:
käyttöjärjestelmäesimerkkejä
Tekoäly on suurempi konsepti luoda älykkäitä koneita, jotka voivat simuloida ihmisen ajattelukykyä ja käyttäytymistä, kun taas koneoppiminen on tekoälyn sovellus tai osajoukko, jonka avulla koneet voivat oppia tiedosta ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu.
Alla on joitain tärkeimpiä eroja tekoälyn ja koneoppimisen välillä sekä yleiskatsaus tekoälystä ja koneoppimisesta.
Tekoäly
Tekoäly on tietojenkäsittelytieteen ala, joka tekee tietokonejärjestelmän, joka voi jäljitellä ihmisen älyä. Se koostuu kahdesta sanasta ' Keinotekoinen ' ja ' älykkyyttä ', mikä tarkoittaa 'ihmisen luomaa ajatteluvoimaa'. Siksi voimme määritellä sen seuraavasti
Tekoäly on tekniikka, jonka avulla voimme luoda älykkäitä järjestelmiä, jotka voivat simuloida ihmisälyä.
Tekoälyjärjestelmä ei vaadi esiohjelmointia, sen sijaan he käyttävät sellaisia algoritmeja, jotka voivat toimia oman älynsä kanssa. Se sisältää koneoppimisalgoritmeja, kuten vahvistusoppimisalgoritmin ja syvän oppimisen hermoverkot. Tekoälyä käytetään useissa paikoissa, kuten Siri, Googlen AlphaGo, AI in Chess pelissä jne.
b+ puu
Tekoäly voidaan ominaisuuksien perusteella luokitella kolmeen tyyppiin:
Tällä hetkellä työskentelemme heikon tekoälyn ja yleisen tekoälyn kanssa. Tekoälyn tulevaisuus on vahva tekoäly, jonka sanotaan olevan älykkäämpi kuin ihmiset.
Koneoppiminen
Koneoppiminen on tiedon poimimista tiedoista. Se voidaan määritellä mm.
Koneoppiminen on tekoälyn alakenttä, jonka avulla koneet voivat oppia aiemmasta tiedosta tai kokemuksista ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu.
Koneoppimisen avulla tietokonejärjestelmä voi tehdä ennusteita tai tehdä joitain päätöksiä historiallisen tiedon perusteella ilman, että sitä on erikseen ohjelmoitu. Koneoppiminen käyttää valtavaa määrää strukturoitua ja puolistrukturoitua dataa, jotta koneoppimismalli voi tuottaa tarkan tuloksen tai antaa ennusteita datan perusteella.
java geneeriset tuotteet
Koneoppiminen toimii algoritmilla, joka oppii itsenäisesti käyttämällä historiallisia tietoja. Se toimii vain tietyillä verkkotunnuksilla, kuten jos luomme koneoppimismallia koirien kuvien havaitsemiseksi, se antaa tuloksen vain koirakuville, mutta jos annamme uusia tietoja, kuten kissan kuvan, se ei reagoi. Koneoppimista käytetään monissa paikoissa, kuten online-suosittelujärjestelmässä, Google-hakualgoritmeissa, sähköpostin roskapostisuodattimessa, Facebook Auto -kaverimerkintäehdotuksessa jne.
Se voidaan jakaa kolmeen tyyppiin:
Tärkeimmät erot tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) välillä:
| Tekoäly | Koneoppiminen |
|---|---|
| Tekoäly on tekniikka, jonka avulla kone voi simuloida ihmisen käyttäytymistä. | Koneoppiminen on tekoälyn osajoukko, jonka avulla kone voi oppia automaattisesti menneistä tiedoista ilman nimenomaista ohjelmointia. |
| Tekoälyn tavoitteena on tehdä ihmisten kaltainen älykäs tietokonejärjestelmä ratkaisemaan monimutkaisia ongelmia. | ML:n tavoitteena on antaa koneiden oppia tiedoista, jotta ne voivat antaa tarkan tulosteen. |
| Tekoälyssä teemme älykkäitä järjestelmiä suorittamaan mitä tahansa tehtäviä ihmisen tavoin. | ML:ssä opetamme dataa sisältävät koneet suorittamaan tietyn tehtävän ja antamaan tarkan tuloksen. |
| Koneoppiminen ja syväoppiminen ovat tekoälyn kaksi pääosaa. | Syväoppiminen on koneoppimisen tärkein osajoukko. |
| Tekoälyllä on hyvin laaja ulottuvuus. | Koneoppimisen laajuus on rajallinen. |
| Tekoäly pyrkii luomaan älykkään järjestelmän, joka pystyy suorittamaan erilaisia monimutkaisia tehtäviä. | Koneoppiminen pyrkii luomaan koneita, jotka voivat suorittaa vain ne tehtävät, joihin heidät on koulutettu. |
| Tekoälyjärjestelmä on huolissaan menestymismahdollisuuksien maksimoimisesta. | Koneoppiminen on lähinnä huolissaan tarkkuudesta ja kuvioista. |
| Tekoälyn pääsovellukset ovat Siri, kissaveneitä käyttävä asiakastuki , Expert System, Online-pelien pelaaminen, älykäs humanoidirobotti jne. | Koneoppimisen tärkeimmät sovellukset ovat Online-suosittelujärjestelmä , Googlen hakualgoritmit , Facebookin automaattinen kaverimerkintäehdotukset , jne. |
| Tekoäly voidaan ominaisuuksien perusteella jakaa kolmeen tyyppiin, jotka ovat Heikko AI , Kenraali AI , ja Vahva AI . | Koneoppiminen voidaan myös jakaa pääasiassa kolmeen tyyppiin, jotka ovat Ohjattu oppiminen , Ohjaamaton oppiminen , ja Vahvistusoppiminen . |
| Se sisältää oppimisen, päättelyn ja itsensä korjaamisen. | Se sisältää oppimisen ja itsekorjauksen, kun se lisätään uuteen dataan. |
| Tekoäly käsittelee täysin strukturoitua, puolistrukturoitua ja strukturoimatonta dataa. | Koneoppiminen käsittelee strukturoitua ja puolistrukturoitua dataa. |