Hauptunterschied – maschinelles Lernen vs. künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist ein weit gefasster Begriff. Selbstfahrende Autos, Smart Homes sind einige Beispiele für künstliche Intelligenz. Einige Länder haben intelligente Roboter in Bereichen wie Medizin, Fertigung, Militär, Landwirtschaft und Haush alt. Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz. Der Hauptunterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz besteht darin, dass maschinelles Lernen eine Art von künstlicher Intelligenz ist, die einem Computer die Fähigkeit verleiht, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden, und künstliche Intelligenz die Theorie und Entwicklung von Computersystemen ist, die in der Lage sind, Aufgaben auf intelligente Weise auszuführen ein Mensch. Maschinelles Lernen verwendet einen Algorithmus, um Daten zu parsen, 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 so intelligent wie ein Mensch ist.
Was ist maschinelles Lernen?
Ein Algorithmus ist eine Abfolge von Schritten, die den Computer anweisen, ein Problem zu lösen. Maschinelles Lernen ist eine Art von künstlicher Intelligenz. Es gibt Computern die Fähigkeit zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Sie sind verschiedene Algorithmen, die zur Lösung von Problemen des maschinellen Lernens zur Verfügung stehen. Je nach Art des Problems kann man einen geeigneten Machine-Learning-Algorithmus auswählen. Es konzentriert sich auf die Entwicklung von Computerprogrammen, die Ergebnisse liefern können, wenn sie neuen Daten ausgesetzt werden.
Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens. Sie sind überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Überwachtes Lernen verwendet einen bekannten Datensatz, um Vorhersagen zu treffen. Dem überwachten Lernalgorithmus wird ein Satz von Eingabedaten (X) und ein Satz von entsprechenden Antwortwerten oder Ausgaben (Y) gegeben. Dieser Datensatz wird als Trainingsdatensatz bezeichnet. Unter Verwendung dieses Datensatzes erstellt der Algorithmus ein Modell (Y=f(X)), sodass er einen Ausgabewert zur Vervollständigung eines neuen Datensatzes liefern kann.
Klassifizierung und Regression sind Algorithmen für überwachtes maschinelles Lernen. Die Klassifizierung wird verwendet, um einen Datensatz zu klassifizieren. Ein einfaches Beispiel ist „ob die Temperatur k alt ist“. Die Antwort kann entweder „Ja“oder „Nein“lauten. Es gibt eine bestimmte Anzahl von Auswahlmöglichkeiten, die klassifiziert werden müssen. Wenn es zwei Möglichkeiten gibt, handelt es sich um eine Zwei-Klassen-Klassifizierung. Wenn es mehr als zwei Auswahlmöglichkeiten gibt, handelt es sich um eine Mehrklassenklassifizierung. Regression wird verwendet, um die numerische Ausgabe zu berechnen. Zum Beispiel die Temperatur von morgen vorhersagen. Ein weiteres Beispiel wäre die Vorhersage des Wertes des Hauses.
Beim unbeaufsichtigten 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 unüberwachtes Lernen kategorisiert. Es trennt Daten in Gruppen oder Cluster, um die Interpretation der Daten zu erleichtern.
Abbildung 01: Maschinelles Lernen
Reinforcement Learning ist von der Verh altenspsychologie inspiriert. Es geht um die Maximierung einer Vorstellung von kumulativer Belohnung. Ein Beispiel für Reinforcement Learning ist, den Computer anzuweisen, Schach zu spielen. Es gibt so viele Schritte beim Schach lernen. Daher ist es nicht möglich, über jeden Schritt Anweisungen zu geben. Aber es ist 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 weiteres Beispiel ist ein automatischer Temperaturregler. Das System sollte die Temperatur je nach Anforderung erhöhen oder verringern. Reinforcement Learning ist gut für Systeme, die Entscheidungen ohne viel menschliche Anleitung treffen sollen.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz soll einen Computer, einen computergesteuerten Roboter oder eine Software dazu bringen, intelligent ähnlich wie ein Mensch zu denken. Es bezog sich auf das System, die Art und Weise, wie Menschen denken, wie Menschen lernen, entscheiden und Probleme lösen. Schließlich wird ein intelligentes und intelligentes System gebaut. Künstliche Intelligenz ist eine trendige Technologie in der modernen Welt. Es ist eine Kombination aus verschiedenen Disziplinen wie Informatik, Biologie, Mathematik und Ingenieurwissenschaften.
Abbildung 02: Künstliche Intelligenz
Es gibt viele Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI). Moderne Spieleanwendungen verwenden KI. Die KI-Forschung umfasst auch die Verarbeitung natürlicher Sprache. Es soll einem Computer oder einer Maschine die Fähigkeit verleihen, die von Menschen gesprochene natürliche Sprache zu verstehen und Aufgaben entsprechend auszuführen. Eine weitere Anwendung sind Industrieroboter. Es gibt ausgeklügeltere Roboter mit effizienten Prozessoren und einer riesigen Menge an Speicher. Sie können sich an eine neue Umgebung anpassen und Daten über Licht, Temperatur, Ton usw. sammeln. Sie werden in Bereichen wie Medizin und Fertigung eingesetzt. Künstliche Intelligenz wird auch in der optischen Zeichenerkennung, autonomen Fahrzeugen, Militärsimulationen und vielem mehr eingesetzt.
Was sind die Gemeinsamkeiten zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz?
- Beide können verwendet werden, um ausgeklügelte Systeme zu bauen, um bestimmte Aufgaben auszuführen.
- 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 vs. Künstliche Intelligenz |
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| Maschinelles Lernen ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die einem Computer die Fähigkeit verleiht, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. 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 Verh alten und die maximale Veränderung des Erfolgs. |
| Kategorisierung | |
| Machine Learning kann in Supervise Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning kategorisiert werden. | Auf künstlicher Intelligenz basierende Anwendungen können als angewandt oder allgemein kategorisiert werden. |
Zusammenfassung – Maschinelles Lernen vs. künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist ein Fortschritt und eine breite Disziplin. Es besteht aus vielen anderen Bereichen wie Ingenieurwesen, Mathematik, Informatik usw. Der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz besteht darin, dass maschinelles Lernen eine Art von künstlicher Intelligenz ist, die einem Computer die Fähigkeit verleiht, zu lernen, ohne explizit programmiert und künstlich zu sein Intelligenz ist die Theorie und Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben ähnlich wie ein Mensch intelligent auszuführen. Maschinelles Lernen ist die neue Spitzentechnologie der künstlichen Intelligenz.
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