w

RÓŻNICA MIĘDZY SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ A UCZENIEM MASZYNOWYM

Co odróżnia sztuczną inteligencję od uczenia maszynowego?

Większość ludzi ma tendencję do używania terminów takich jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe jako synonimów i nie zna różnicy. Są to jednak dwa różne pojęcia, mimo że uczenie maszynowe jest w rzeczywistości częścią sztucznej inteligencji. Można powiedzieć, że sztuczna inteligencja to rozległy obszar tematyczny, którego niewielką część stanowi uczenie maszynowe. 

Oto najważniejsze różnice między nimi.

Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem systemów komputerowych, które mogą naśladować ludzką inteligencję. Składa się ona z dwóch słów: “sztuczna” i “inteligencja”, które oznaczają “siłę myślenia stworzoną przez człowieka”. System sztucznej inteligencji nie musi być wstępnie zaprogramowany, zamiast tego wykorzystuje algorytmy, które mogą pracować z własną inteligencją. Obejmuje to algorytmy uczenia maszynowego, takie jak algorytmy uczenia wzmacniającego i sieci neuronowe głębokiego uczenia. Z drugiej strony, uczenie maszynowe umożliwia systemowi komputerowemu przewidywanie lub podejmowanie decyzji na podstawie danych historycznych bez konieczności wyraźnego programowania. Uczenie maszynowe wykorzystuje ogromną ilość ustrukturyzowanych i półstrukturalnych danych, dzięki czemu model uczenia maszynowego może generować dokładne wyniki lub podawać przewidywania na podstawie tych danych. Uczenie maszynowe opiera się na algorytmie, który uczy się samodzielnie, wykorzystując dane historyczne. 

Działa ono tylko w określonych dziedzinach, np. jeśli tworzymy model uczenia maszynowego do wykrywania zdjęć psów, to będzie on podawał wyniki tylko dla zdjęć psów, ale jeśli dostarczymy nowe dane, np. zdjęcie kota, to nie będzie reagował. Uczenie maszynowe jest wykorzystywane w różnych miejscach, np. w systemach rekomendacji online, algorytmach wyszukiwania Google, filtrach spamu w poczcie elektronicznej, sugestiach oznaczania znajomych na Facebooku itp.

Sztuczna inteligencja jest słabo zdefiniowanym terminem, co przyczynia się do mylenia jej z uczeniem maszynowym. Sztuczna inteligencja to zasadniczo system, który wydaje się inteligentny. Nie jest to jednak zbyt dobra definicja, ponieważ to tak, jakby powiedzieć, że coś jest “zdrowe”. Do takich zachowań należą na przykład rozwiązywanie problemów, uczenie się i planowanie, które osiąga się poprzez analizowanie danych i identyfikowanie wzorców w celu odtworzenia tych zachowań. Z drugiej strony, uczenie maszynowe jest rodzajem sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja to ogólne wrażenie bycia inteligentnym, natomiast uczenie maszynowe polega na tym, że maszyny pobierają dane i uczą się o świecie rzeczy, które byłyby trudne do wykonania dla człowieka. ML może wykraczać poza ludzką inteligencję. Uczenie maszynowe jest przede wszystkim wykorzystywane do szybkiego przetwarzania dużych ilości danych przy użyciu algorytmów, które zmieniają się z czasem i stają się coraz lepsze w tym, co mają robić. Zakład produkcyjny może zbierać dane z maszyn i czujników w swojej sieci w ilościach znacznie przekraczających możliwości przetwarzania ich przez człowieka. Uczenie maszynowe jest wykorzystywane do wykrywania wzorców i identyfikowania anomalii, które mogą wskazywać na istnienie problemu, którym może zająć się człowiek. Uczenie maszynowe to technika, która pozwala maszynom uzyskać informacje, których człowiek nie jest w stanie uzyskać. Tak naprawdę nie wiemy, jak działają nasze systemy wizyjne i językowe – trudno to wyrazić w prosty sposób. Z tego powodu polegamy na danych i przekazujemy je komputerom, aby mogły symulować to, co ich zdaniem robimy. Tym właśnie zajmuje się uczenie maszynowe.

Sztuczna inteligencja to technologia, która umożliwia maszynie symulowanie ludzkiego zachowania. Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, który umożliwia maszynie automatyczne uczenie się na podstawie danych z przeszłości bez konieczności programowania. Celem sztucznej inteligencji jest stworzenie inteligentnego systemu komputerowego podobnego do ludzkiego, który będzie rozwiązywał złożone problemy. Celem ML jest umożliwienie maszynom uczenia się na podstawie danych, tak aby mogły dawać dokładne wyniki. W AI tworzymy inteligentne systemy, które wykonują dowolne zadanie tak jak człowiek. W ML uczymy maszyny na podstawie danych, jak wykonywać określone zadania i uzyskiwać dokładne wyniki. Uczenie maszynowe i głębokie uczenie to dwa główne podzbiory AI. Głębokie uczenie jest głównym podzbiorem uczenia maszynowego. AI ma bardzo szeroki zakres. Uczenie maszynowe ma ograniczony zakres. AI pracuje nad stworzeniem inteligentnego systemu, który może wykonywać różne złożone zadania. Uczenie maszynowe ma na celu stworzenie maszyn, które mogą wykonywać tylko te konkretne zadania, do których zostały przeszkolone. System AI dba o maksymalizację szans na sukces. Uczenie maszynowe zajmuje się głównie dokładnością i wzorcami. Główne zastosowania sztucznej inteligencji to Siri, obsługa klienta za pomocą katarynki, systemy eksperckie, gry online, inteligentne roboty humanoidalne itp. Główne zastosowania uczenia maszynowego to system rekomendacji online, algorytmy wyszukiwania Google, sugestie automatycznego oznaczania znajomych na Facebooku itp.

Źródło: www.analyticsinsight.net

Zdjęcie: GettyImages

Ten wpis został stworzony w naszym świetnym, łatwym do używania formularzu przesyłania wpisów. Stwórz swój wpis!

Zgłoś nadużycie

Co myślisz?

Dodaj komentarz

2023 BMW Alpina B3 sedan i kombi odświeżone, ale nadal niedostępne w USA.

Mój jest ten kawałek podłogi…