Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz

Hauptunterschied - Maschinelles Lernen gegen künstliche Intelligenz
 

Künstliche Intelligenz ist ein breites Konzept. Selbstfahrende Autos, intelligente Häuser sind einige Beispiele für künstliche Intelligenz. In einigen Ländern gibt es intelligente Roboter in Bereichen wie Medizin, Fertigung, Militär, Landwirtschaft und Haushalt. Maschinelles Lernen ist eine Art künstliche Intelligenz. Das Hauptunterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ist das Maschinelles Lernen ist eine Art künstliche Intelligenz, die es einem Computer ermöglicht, ohne explizite Programmierung zu lernen, und künstliche Intelligenz ist die Theorie und Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die einem Menschen ähnlich sind. Maschinelles Lernen verwendet einen Algorithmus, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen und entsprechende Entscheidungen zu treffen. Es ist eine Entwicklung selbstlernender Algorithmen, und künstliche Intelligenz ist die Wissenschaft der Entwicklung eines Systems oder einer Software, die als Mensch intelligent ist.

INHALT

1. Übersicht und Schlüsseldifferenz
2. Was ist maschinelles Lernen?
3. Was ist künstliche Intelligenz?
4. Ähnlichkeiten zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz
5. Side-by-Side-Vergleich - Maschinelles Lernen vs. künstliche Intelligenz in Tabellenform
6. Zusammenfassung

Was ist maschinelles Lernen??

Ein Algorithmus ist eine Folge von Schritten, die den Computer anweisen, ein Problem zu lösen. Maschinelles Lernen ist eine Art künstliche Intelligenz. Es bietet Computern die Möglichkeit, ohne explizite Programmierung zu lernen. Es gibt verschiedene Algorithmen, die zur Lösung von Machine Learning-Problemen zur Verfügung stehen. Je nach Art des Problems kann ein geeigneter Machine Learning-Algorithmus ausgewählt werden. Es konzentriert sich auf die Entwicklung von Computerprogrammen, die ein Ergebnis liefern können, wenn sie neuen Daten ausgesetzt werden.

Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens. Sie sind überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärktes Lernen. Überwachtes Lernen verwendet einen bekannten Datensatz, um Vorhersagen zu treffen. Ein Satz von Eingangsdaten (X) und ein Satz von entsprechenden Antwortwerten oder Ausgaben (Y) werden an den überwachten Lernalgorithmus gegeben. Dieser Datensatz wird als Trainingsdatensatz bezeichnet. Unter Verwendung dieses Datensatzes erstellt der Algorithmus ein Modell (Y = f (X)), sodass er einen Ausgabewert zum Vervollständigen eines neuen Datensatzes angeben kann.

Klassifizierung und Regression sind überwachte Algorithmen für maschinelles Lernen. Klassifizierung wird verwendet, um einen Datensatz zu klassifizieren. Ein einfaches Beispiel ist "ob die Temperatur kalt ist". Die Antwort kann entweder "Ja" oder "Nein" sein. Es gibt eine bestimmte Anzahl von Auswahlmöglichkeiten. Wenn es zwei Möglichkeiten gibt, handelt es sich um eine Klassifizierung mit zwei Klassen. Wenn es mehr als zwei Auswahlmöglichkeiten gibt, handelt es sich um eine Klassifizierung mit mehreren Klassen. Die Regression wird zur Berechnung der numerischen Ausgabe verwendet. Zum Beispiel die Temperatur von morgen vorhersagen. Ein anderes Beispiel wäre die Vorhersage des Wertes des Hauses.

Beim nicht überwachten Lernen werden nur die Eingabedaten angegeben, und es gibt keine entsprechenden Ausgaben. Stattdessen findet der Algorithmus ein Muster oder eine Struktur, um mehr über die Daten zu erfahren. Clustering wird als nicht überwachtes Lernen eingestuft. Es trennt Daten in Gruppen oder Cluster, um die Interpretation der Daten zu erleichtern.

Abbildung 01: Maschinelles Lernen

Verstärktes Lernen wird von der Verhaltenspsychologie inspiriert. Es geht darum, die Vorstellung von kumulativer Belohnung zu maximieren. Ein Beispiel für "Reinforcement Learning" ist das Anweisen des Computers, Schach zu spielen. Es gibt so viele Schritte, um Schach zu lernen. Daher ist es nicht möglich, zu jedem Schritt eine Anweisung zu erteilen. Es ist jedoch möglich zu sagen, ob die bestimmte Aktion richtig oder falsch ausgeführt wurde. Beim Reinforcement Learning versucht der Computer, die Belohnung zu maximieren und aus Erfahrung zu lernen. Ein anderes Beispiel ist ein automatischer Temperaturregler. Das System sollte die Temperatur je nach Anforderung erhöhen oder verringern. Verstärktes Lernen eignet sich gut für Systeme, die Entscheidungen ohne viel menschliches Zutun treffen sollten.

Was ist künstliche Intelligenz??

Künstliche Intelligenz besteht darin, einen Computer, einen computergesteuerten Roboter oder eine Software so zu denken, dass sie einem Menschen ähnlich denken. Es gilt für das System, die Art, wie Menschen denken, wie Menschen lernen, Entscheidungen treffen und Probleme lösen. Schließlich wird ein intelligentes und intelligentes System aufgebaut. Künstliche Intelligenz ist eine moderne Technologie in der modernen Welt. Es ist eine Kombination verschiedener Disziplinen wie Informatik, Biologie, Mathematik und Ingenieurwissenschaften.

Abbildung 02: Künstliche Intelligenz

Es gibt viele Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI). Moderne Gaming-Anwendungen verwenden AI. Die KI-Forschung umfasst auch Natural Language Processing. Es ist die Fähigkeit, einem Computer oder einer Maschine die Fähigkeit zu geben, die von Menschen gesprochene natürliche Sprache zu verstehen und Aufgaben entsprechend auszuführen. Eine andere Anwendung sind Industrieroboter. Es gibt komplexere Roboter mit effizienten Prozessoren und sehr viel Speicher. Sie können sich an die neue Umgebung anpassen und Daten mithilfe von Licht, Temperatur, Ton usw. sammeln. Sie werden in Bereichen wie Medizin und Fertigung verwendet. Künstliche Intelligenz wurde auch bei der optischen Zeichenerkennung, bei autonomen Fahrzeugen, bei militärischen Simulationen und vielen anderen angewendet.

Was sind die Gemeinsamkeiten zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz??

• Mit beiden können ausgefeilte Systeme für bestimmte Aufgaben erstellt werden.
• Beide basieren auf Statistik und Mathematik.
• Maschinelles Lernen ist die neue Spitzentechnologie der Künstlichen Intelligenz.

Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz??

Maschinelles Lernen gegen künstliche Intelligenz
Maschinelles Lernen ist eine Art künstlicher Intelligenz, die es einem Computer ermöglicht, ohne explizite Programmierung zu lernen. Es verwendet einen Algorithmus, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen und entsprechende Entscheidungen zu treffen.	Künstliche Intelligenz ist die Theorie und Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben ähnlich wie ein Mensch intelligent auszuführen.
Funktionalität
Maschinelles Lernen konzentriert sich auf Genauigkeit und Muster.	Künstliche Intelligenz konzentriert sich auf intelligentes Verhalten und die maximale Veränderung des Erfolgs.
Kategorisierung
Maschinelles Lernen kann in Supervise Learning, Unüberwachtes Lernen und Reinforcement Learning unterteilt werden.	Anwendungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, können als anwendbar oder allgemein kategorisiert werden.

Zusammenfassung - Maschinelles Lernen gegen künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist ein Fortschritt und eine breite Disziplin. Es besteht aus vielen anderen Bereichen wie Ingenieurwissenschaften, Mathematik, Informatik usw. Der Unterschied zwischen Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz besteht darin, dass Maschinelles Lernen eine Art künstlicher Intelligenz ist, die es einem Computer ermöglicht, zu lernen, ohne explizit programmiert und künstlich zu sein Intelligenz ist die Theorie und Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben ähnlich einem Menschen intelligent auszuführen. Maschinelles Lernen ist die neue Spitzentechnologie der Künstlichen Intelligenz.

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Referenz:

1.edurekaIN. Algorithmen zum maschinellen Lernen | Lernprogramm für maschinelles Lernen | Data Science Training | Eureka, Eureka !, 21. Mai 2017. Hier verfügbar
2.15 Unterschied zwischen Ai (künstliche Intelligenz) und maschinellem Lernen, Patel Vidhu, 14. Juli 2017. Hier verfügbar 
3.DigitalOcean. "Inhalt". Eine Einführung in das maschinelle Lernen | DigitalOcean, DigitalOcean, 11. Dezember 2017. Hier verfügbar 
4. „Überwachte und nicht überwachte Algorithmen zum maschinellen Lernen“. Maschinelles Lernen, 21. September 2016. Hier verfügbar 
5.Tutorialspoint.com. "Mahout Machine Learning" Die Stelle. Hier verfügbar 

Bildhöflichkeit:

1.'2729781 'von GDJ / 2440-Bildern (Public Domain) über Pixabay
2.'Artificial.intelligence'von Alejandro Zorrilal Cruz (Public Domain) über Commons Wikimedia