Вештачка интелигенција и машинско учење су део рачунарске науке који су међусобно повезани. Ове две технологије су најмодерније технологије које се користе за креирање интелигентних система.
Иако су то две повезане технологије и понекад их људи користе као синоним једни за друге, ипак су оба два различита појма у различитим случајевима.
На ширем нивоу, можемо разликовати и АИ и МЛ као:
ред и приоритетни ред у Јави
АИ је већи концепт за стварање интелигентних машина које могу симулирати способност људског размишљања и понашања, док је машинско учење апликација или подскуп АИ који омогућава машинама да уче из података без експлицитног програмирања.
Испод су неке главне разлике између вештачке интелигенције и машинског учења, заједно са прегледом вештачке интелигенције и машинског учења.
Вештачка интелигенција
Вештачка интелигенција је област рачунарске науке која прави компјутерски систем који може да опонаша људску интелигенцију. Састоји се од две речи ' Вештачки ' и ' интелигенција ', што значи 'људска мисаона моћ.' Стога га можемо дефинисати као,
Вештачка интелигенција је технологија помоћу које можемо да креирамо интелигентне системе који могу да симулирају људску интелигенцију.
Систем вештачке интелигенције не захтева претходно програмирање, већ користе такве алгоритме који могу да раде са сопственом интелигенцијом. Укључује алгоритме машинског учења као што су алгоритам учења за појачање и неуронске мреже дубоког учења. АИ се користи на више места као што су Сири, Гоогле АлпхаГо, АИ у игрању шаха, итд.
преордер траверсал
На основу могућности, АИ се може класификовати у три типа:
Тренутно радимо са слабом вештачком интелигенцијом и општом вештачком интелигенцијом. Будућност АИ је јака АИ за коју се каже да ће бити интелигентнија од људи.
Машинско учење
Машинско учење је извлачење знања из података. Може се дефинисати као,
Машинско учење је подобласт вештачке интелигенције, која омогућава машинама да уче из прошлих података или искустава без експлицитног програмирања.
Машинско учење омогућава рачунарском систему да предвиђа или доноси неке одлуке користећи историјске податке без експлицитног програмирања. Машинско учење користи огромну количину структурираних и полуструктурираних података тако да модел машинског учења може да генерише тачне резултате или да предвиђа предвиђања на основу тих података.
турбо ц++ преузимање
Машинско учење ради на алгоритму који учи сам користећи историјске податке. Ради само за одређене домене, као што је ако креирамо модел машинског учења за откривање слика паса, то ће дати резултат само за слике паса, али ако пружимо нове податке као што је слика мачке онда ће престати да реагује. Машинско учење се користи на различитим местима, као што су систем за препоруке на мрежи, за алгоритме Гоогле претраге, филтер за нежељену е-пошту, предлог за означавање Фацебоок Ауто пријатеља итд.
Може се поделити на три типа:
Кључне разлике између вештачке интелигенције (АИ) и машинског учења (МЛ):
| Вештачка интелигенција | Машинско учење |
|---|---|
| Вештачка интелигенција је технологија која омогућава машини да симулира људско понашање. | Машинско учење је подскуп АИ који омогућава машини да аутоматски учи из прошлих података без експлицитног програмирања. |
| Циљ вештачке интелигенције је да направи паметан рачунарски систем попут људи за решавање сложених проблема. | Циљ МЛ-а је да омогући машинама да уче из података како би могле да дају тачан излаз. |
| У вештачкој интелигенцији правимо интелигентне системе за обављање било ког задатка попут човека. | У МЛ-у, учимо машине са подацима да обаве одређени задатак и дају тачан резултат. |
| Машинско учење и дубоко учење су два главна подскупа АИ. | Дубоко учење је главни подскуп машинског учења. |
| АИ има веома широк опсег домета. | Машинско учење има ограничен домет. |
| АИ ради на стварању интелигентног система који може да обавља различите сложене задатке. | Машинско учење ради на стварању машина које могу да обављају само оне специфичне задатке за које су обучене. |
| Систем вештачке интелигенције брине о максимизирању шанси за успех. | Машинско учење је углавном забринуто за тачност и обрасце. |
| Главне примене АИ су Сири, корисничка подршка користећи чамце за мачке , Експертски систем, онлајн игре, интелигентни хуманоидни робот, итд. | Главне примене машинског учења су Систем онлајн препорука , Алгоритми Гоогле претраге , Предлози за аутоматско означавање Фацебоок пријатеља , итд. |
| На основу способности, АИ се може поделити у три типа, а то су: Слаб АИ , Генерал АИ , и Јака АИ . | Машинско учење се такође може поделити на углавном три типа који су Учење под надзором , Учење без надзора , и Учење са појачањем . |
| То укључује учење, расуђивање и самоисправљање. | Укључује учење и самоисправљање када се упозна са новим подацима. |
| АИ се у потпуности бави структурираним, полуструктурираним и неструктурираним подацима. | Машинско учење се бави структурираним и полуструктурираним подацима. |