Differenza tra Machine Learning e Intelligenza Artificiale

Differenza fondamentale - Apprendimento automatico vs Intelligenza artificiale
 

L'intelligenza artificiale è un concetto ampio. Auto-guidate, case intelligenti sono alcuni esempi di Intelligenza Artificiale. Alcuni paesi hanno robot intelligenti in campi come la medicina, la produzione, i militari, l'agricoltura e la famiglia. Machine Learning è un tipo di Intelligenza Artificiale. Il differenza fondamentale tra Machine Learning e Intelligenza Artificiale è quello Machine Learning è un tipo di Intelligenza Artificiale che dà la possibilità a un computer di apprendere senza essere programmato esplicitamente e l'Intelligenza Artificiale è la teoria e lo sviluppo di sistemi informatici in grado di eseguire compiti in modo intelligente simile a un umano. Machine Learning utilizza un algoritmo per analizzare i dati, imparare da esso e prendere decisioni di conseguenza. È uno sviluppo di algoritmi di autoapprendimento e l'Intelligenza Artificiale è la scienza di sviluppare un sistema o un software che sia intelligente come un essere umano.

CONTENUTO

1. Panoramica e differenza chiave
2. Cos'è l'apprendimento automatico
3. Cos'è l'intelligenza artificiale
4. Somiglianze tra apprendimento automatico e intelligenza artificiale
5. Confronto affiancato - Apprendimento automatico vs Intelligenza artificiale in forma tabulare
6. Sommario

Cos'è l'apprendimento automatico?

Un algoritmo è una sequenza di passaggi che dicono al computer di risolvere un problema. Machine Learning è un tipo di Intelligenza Artificiale. Fornisce ai computer la possibilità di apprendere senza essere programmato esplicitamente. Sono vari algoritmi disponibili per risolvere i problemi di Machine Learning. A seconda del tipo di problema, si può scegliere un algoritmo di Machine Learning adatto. Si concentra sullo sviluppo di programmi per computer che possono dare un risultato se esposti a nuovi dati.

Esistono diversi tipi di Machine Learning. Sono apprendimento supervisionato, apprendimento senza supervisione e apprendimento di rinforzo. Apprendimento supervisionato utilizza un set di dati noto per fare previsioni. Un set di dati di input (X) e un insieme di valori di risposta o uscite corrispondenti (Y) sono dati all'algoritmo di apprendimento supervisionato. Questo set di dati è noto come set di dati di addestramento. Utilizzando questo set di dati, l'algoritmo costruisce un modello (Y = f (X)), quindi può fornire un valore di output per completare il nuovo set di dati.

Classificazione e regressione sono algoritmi di Machine Learning supervisionati. La classificazione è usata per classificare un record. Un semplice esempio è "se la temperatura è fredda". La risposta può essere "sì" o "no". C'è un numero specifico di scelte da classificare. Se ci sono due scelte, è una classificazione a due classi. Se ci sono più di due scelte, è una classificazione multi-classe. La regressione viene utilizzata per calcolare l'output numerico. Ad esempio, prevedendo la temperatura di domani. Un altro esempio potrebbe prevedere il valore della casa.

Nell'apprendimento non supervisionato, vengono forniti solo i dati di input e non ci sono output corrispondenti. Invece, l'algoritmo trova un pattern o una struttura per saperne di più sui dati. Il clustering è classificato come apprendimento senza supervisione. Separa i dati in gruppi o cluster per facilitare l'interpretazione dei dati.

Figura 01: Machine Learning

Rinforzo L'apprendimento è ispirato dalla psicologia comportamentista. Riguarda la massimizzazione della nozione di ricompensa cumulativa. Un esempio di Reinforcement Learning è istruire il computer a giocare a scacchi. Ci sono così tanti passaggi nell'apprendimento degli scacchi. Pertanto, non è possibile istruire su ogni passaggio. Ma è possibile dire se la determinata azione è stata eseguita corretta o sbagliata. In Reinforcement Learning, il computer cercherà di massimizzare la ricompensa e imparare dall'esperienza. Un altro esempio è un termoregolatore automatico. Il sistema dovrebbe aumentare o diminuire la temperatura in base al requisito. L'apprendimento di rinforzo è utile per i sistemi che dovrebbero prendere decisioni senza molta guida umana.

Cos'è l'intelligenza artificiale?

L'Intelligenza Artificiale consiste nel fare in modo che un computer, un robot controllato da un computer o un software pensino in modo intelligente simile a un essere umano. Si applica al sistema, al modo in cui l'uomo pensa, al modo in cui gli esseri umani imparano, decide e risolve i problemi. Alla fine, viene creato un sistema intelligente e intelligente. L'intelligenza artificiale è una tecnologia di tendenza nel mondo moderno. È una combinazione di una varietà di discipline come Computer Science, Biology, Mathematics and Engineering.

Figura 02: Intelligenza Artificiale

Ci sono molte applicazioni di Intelligenza Artificiale (AI). Le moderne applicazioni di gioco utilizzano l'intelligenza artificiale. La ricerca AI include anche l'elaborazione del linguaggio naturale. Dare la possibilità a un computer o una macchina di comprendere la lingua naturale parlata dagli umani e svolgere le attività di conseguenza. Un'altra applicazione è Robot industriali. Ci sono robot più sofisticati con processori efficienti e un'enorme quantità di memoria. Possono adattarsi al nuovo ambiente e raccogliere dati utilizzando luce, temperatura, suono, ecc. Sono utilizzati in campi come la medicina e la produzione. L'Intelligenza Artificiale si applica anche al riconoscimento ottico dei caratteri, ai veicoli autonomi, alle simulazioni militari e molto altro ancora.

Quali sono le somiglianze tra Machine Learning e Intelligenza Artificiale?

• Entrambi possono essere utilizzati per costruire sistemi sofisticati per eseguire determinate attività.
• Entrambi sono basati su statistiche e matematica.
• Machine Learning è la nuova tecnologia d'avanguardia dell'Intelligenza Artificiale.

Qual è la differenza tra Machine Learning e Intelligenza Artificiale?

Machine Learning vs Artificial Intelligence
Machine Learning è un tipo di Intelligenza Artificiale che dà la possibilità a un computer di apprendere senza essere programmato esplicitamente. Usa un algoritmo per analizzare i dati, imparare da esso e prendere decisioni di conseguenza.	L'intelligenza artificiale è la teoria e lo sviluppo di sistemi informatici in grado di eseguire compiti in modo intelligente simile a un essere umano.
Funzionalità
Focus sull'apprendimento automatico per precisione e modelli.	L'intelligenza artificiale si concentra sul comportamento intelligente e sul massimo cambiamento di successo.
categorizzazione
L'apprendimento automatico può essere suddiviso in categorie per supervisionare l'apprendimento, l'apprendimento senza supervisione e l'apprendimento del rinforzo.	Le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale possono essere classificate come applicate o generali.

Sommario - Machine Learning vs Artificial Intelligence

L'intelligenza artificiale è un progresso e una vasta disciplina. Si compone di molti altri campi come Ingegneria, Matematica, Informatica, ecc. La differenza tra Machine Learning e Intelligenza Artificiale è che Machine Learning è un tipo di Intelligenza Artificiale che dà la possibilità a un computer di apprendere senza essere programmato esplicitamente e Artificiale L'intelligenza è la teoria e lo sviluppo di sistemi informatici in grado di eseguire compiti in modo intelligente simile a quello umano. Machine Learning è la nuova tecnologia d'avanguardia dell'Intelligenza Artificiale.

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Riferimento:

1.edurekaIN. Algoritmi di apprendimento automatico | Tutorial di Machine Learning | Data Science Training | Eureka, Eureka !, 21 maggio 2017. Disponibile qui
2.15 Differenza tra Ai (Intelligenza Artificiale) e Machine Learning, Patel Vidhu, 14 luglio 2017. Disponibile qui 
3.DigitalOcean. "Contenuti". Introduzione all'apprendimento automatico | DigitalOcean, DigitalOcean, 11 dic. 2017. Disponibile qui 
4. "Algoritmi di apprendimento automatico supervisionati e non supervisionati." Machine Learning Mastery, 21 settembre 2016. Disponibile qui 
5.tutorialspoint.com. "Mahout Machine Learning". Il punto. Disponibile qui 

Cortesia dell'immagine:

1. '2729781 'di GDJ / 2440 immagini (dominio pubblico) tramite pixabay
2. "Artificial.intelligence" di Alejandro Zorrilal Cruz, (dominio pubblico) via Commons Wikimedia