Βασική διαφορά – Μηχανική μάθηση έναντι Τεχνητής Νοημοσύνης
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια ευρεία έννοια. Τα αυτοκινούμενα αυτοκίνητα, τα έξυπνα σπίτια είναι μερικά παραδείγματα Τεχνητής Νοημοσύνης. Ορισμένες χώρες διαθέτουν έξυπνα ρομπότ σε τομείς όπως η ιατρική, η μεταποίηση, ο στρατός, η γεωργία και το νοικοκυριό. Η μηχανική μάθηση είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης. Η βασική διαφορά μεταξύ της μηχανικής μάθησης και της τεχνητής νοημοσύνης είναι ότι η μηχανική μάθηση είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης που δίνει τη δυνατότητα σε έναν υπολογιστή να μαθαίνει χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένος και η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η θεωρία και η ανάπτυξη συστημάτων υπολογιστών ικανών να εκτελούν εργασίες έξυπνα παρόμοιες με ένας άνθρωπος. Η Μηχανική Μάθηση χρησιμοποιεί έναν αλγόριθμο για να αναλύει δεδομένα, να μαθαίνει από αυτά και να παίρνει αποφάσεις ανάλογα. Είναι μια ανάπτυξη αλγορίθμων αυτομάθησης και η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η επιστήμη της ανάπτυξης ενός συστήματος ή λογισμικού που είναι έξυπνο σαν άνθρωπος.
Τι είναι η Μηχανική Μάθηση;
Ο αλγόριθμος είναι μια ακολουθία βημάτων που λένε στον υπολογιστή να λύσει ένα πρόβλημα. Η μηχανική μάθηση είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης. Παρέχει στους υπολογιστές τη δυνατότητα να μαθαίνουν χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι. Είναι διάφοροι αλγόριθμοι διαθέσιμοι για την επίλυση προβλημάτων Μηχανικής Μάθησης. Ανάλογα με τον τύπο του προβλήματος, μπορεί κανείς να επιλέξει έναν κατάλληλο αλγόριθμο Machine Learning. Επικεντρώνεται στην ανάπτυξη προγραμμάτων υπολογιστών που μπορούν να δώσουν ένα αποτέλεσμα όταν εκτεθούν σε νέα δεδομένα.
Υπάρχουν διαφορετικοί τύποι Μηχανικής Εκμάθησης. Είναι η εποπτευόμενη μάθηση, η μάθηση χωρίς επίβλεψη και η μάθηση ενίσχυσης. Η εποπτευόμενη μάθηση χρησιμοποιεί ένα γνωστό σύνολο δεδομένων για να κάνει προβλέψεις. Ένα σύνολο δεδομένων εισόδου (X) και ένα σύνολο αντίστοιχων τιμών απόκρισης ή εξόδων (Y) δίνονται στον εποπτευόμενο αλγόριθμο εκμάθησης. Αυτό το σύνολο δεδομένων είναι γνωστό ως σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης. Χρησιμοποιώντας αυτό το σύνολο δεδομένων, ο αλγόριθμος δημιουργεί ένα μοντέλο (Y=f(X)), ώστε να μπορεί να δώσει μια τιμή εξόδου για να συμπληρώσει το νέο σύνολο δεδομένων.
Η ταξινόμηση και η παλινδρόμηση είναι αλγόριθμοι εποπτευόμενης μηχανικής εκμάθησης. Η ταξινόμηση χρησιμοποιείται για την ταξινόμηση μιας εγγραφής. Ένα απλό παράδειγμα είναι «αν η θερμοκρασία είναι κρύα». Η απάντηση μπορεί να είναι είτε «ναι» ή «όχι». Υπάρχει ένας συγκεκριμένος αριθμός επιλογών για ταξινόμηση. Εάν υπάρχουν δύο επιλογές, είναι μια ταξινόμηση δύο τάξεων. Εάν υπάρχουν περισσότερες από δύο επιλογές, είναι μια ταξινόμηση πολλαπλών τάξεων. Η παλινδρόμηση χρησιμοποιείται για τον υπολογισμό της αριθμητικής εξόδου. Για παράδειγμα, η πρόβλεψη της θερμοκρασίας του αύριο. Ένα άλλο παράδειγμα θα ήταν η πρόβλεψη της αξίας του σπιτιού.
Στη μάθηση χωρίς επίβλεψη, δίνονται μόνο τα δεδομένα εισόδου και δεν υπάρχουν αντίστοιχες έξοδοι. Αντίθετα, ο αλγόριθμος βρίσκει ένα μοτίβο ή μια δομή για να μάθει περισσότερα για τα δεδομένα. Η ομαδοποίηση κατηγοριοποιείται ως μάθηση χωρίς επίβλεψη. Διαχωρίζει τα δεδομένα σε ομάδες ή συμπλέγματα για να διευκολύνει την ερμηνεία των δεδομένων.
Εικόνα 01: Μηχανική μάθηση
Η Ενισχυτική Μάθηση είναι εμπνευσμένη από τη συμπεριφοριστική ψυχολογία. Αφορά τη μεγιστοποίηση κάποιας έννοιας της σωρευτικής ανταμοιβής. Ένα παράδειγμα Ενισχυτικής Μάθησης είναι η εντολή στον υπολογιστή να παίξει σκάκι. Υπάρχουν τόσα πολλά βήματα στην εκμάθηση του σκακιού. Επομένως, δεν είναι δυνατό να δοθούν οδηγίες για κάθε βήμα. Αλλά είναι δυνατόν να πούμε εάν η συγκεκριμένη ενέργεια εκτελέστηκε σωστά ή λάθος. Στο Reinforcement Learning, ο υπολογιστής θα προσπαθήσει να μεγιστοποιήσει την ανταμοιβή και να μάθει από την εμπειρία. Ένα άλλο παράδειγμα είναι ένας αυτόματος ελεγκτής θερμοκρασίας. Το σύστημα θα πρέπει να αυξάνει ή να μειώνει τη θερμοκρασία σύμφωνα με τις απαιτήσεις. Η ενισχυτική μάθηση είναι καλή για συστήματα που θα πρέπει να λαμβάνουν αποφάσεις χωρίς πολλή ανθρώπινη καθοδήγηση.
Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;
Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι να κάνεις έναν υπολογιστή, ένα ρομπότ που ελέγχεται από υπολογιστή ή ένα λογισμικό να σκέφτεται έξυπνα παρόμοια με έναν άνθρωπο. Εφαρμόστηκε στο σύστημα, στον τρόπο που σκέφτεται ο άνθρωπος, στο πώς οι άνθρωποι μαθαίνουν, αποφασίζουν και λύνουν προβλήματα. Τέλος, κατασκευάζεται ένα έξυπνο και έξυπνο σύστημα. Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι μια μοντέρνα τεχνολογία στον σύγχρονο κόσμο. Είναι ένας συνδυασμός μιας ποικιλίας κλάδων όπως η Επιστήμη των Υπολογιστών, η Βιολογία, τα Μαθηματικά και η Μηχανική.
Εικόνα 02: Τεχνητή Νοημοσύνη
Υπάρχουν πολλές εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης (AI). Οι σύγχρονες εφαρμογές Gaming χρησιμοποιούν AI. Η έρευνα AI περιλαμβάνει επίσης την Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας. Είναι να δώσει τη δυνατότητα σε έναν υπολογιστή ή ένα μηχάνημα να κατανοεί τη φυσική γλώσσα που ομιλείται από τους ανθρώπους και να εκτελεί εργασίες ανάλογα. Μια άλλη εφαρμογή είναι τα Industrial Robots. Υπάρχουν πιο εξελιγμένα ρομπότ με αποδοτικούς επεξεργαστές και τεράστια ποσότητα μνήμης. Μπορούν να προσαρμοστούν στο νέο περιβάλλον και να συλλέγουν δεδομένα χρησιμοποιώντας φως, θερμοκρασία, ήχο κ.λπ. Χρησιμοποιούνται σε τομείς όπως η ιατρική και η μεταποίηση. Η τεχνητή νοημοσύνη εφαρμόζεται επίσης σε οπτική αναγνώριση χαρακτήρων, αυτόνομα οχήματα, στρατιωτικές προσομοιώσεις και πολλά άλλα.
Ποιες είναι οι ομοιότητες μεταξύ της μηχανικής μάθησης και της τεχνητής νοημοσύνης;
- Μπορούν να χρησιμοποιηθούν και τα δύο για την κατασκευή εξελιγμένων συστημάτων για την εκτέλεση συγκεκριμένων εργασιών.
- Και τα δύο βασίζονται σε Στατιστικά και Μαθηματικά.
- Η Μηχανική Μάθηση είναι η νέα τεχνολογία αιχμής της Τεχνητής Νοημοσύνης.
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ της μηχανικής μάθησης και της τεχνητής νοημοσύνης;
Μηχανική μάθηση εναντίον Τεχνητής Νοημοσύνης |
|
| Η Μηχανική Μάθηση είναι ένας τύπος Τεχνητής Νοημοσύνης που δίνει τη δυνατότητα σε έναν υπολογιστή να μαθαίνει χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένος. Χρησιμοποιεί έναν αλγόριθμο για να αναλύει δεδομένα, να μαθαίνει από αυτά και να παίρνει αποφάσεις ανάλογα. | Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η θεωρία και η ανάπτυξη συστημάτων υπολογιστών ικανών να εκτελούν εργασίες έξυπνα παρόμοιες με έναν άνθρωπο. |
| Λειτουργικότητα | |
| Μηχανική μάθηση εστίαση στην ακρίβεια και τα μοτίβα. | Η Τεχνητή Νοημοσύνη εστιάζει στην ευφυή συμπεριφορά και στη μέγιστη αλλαγή της επιτυχίας. |
| Κατηγοριοποίηση | |
| Η Μηχανική μάθηση μπορεί να κατηγοριοποιηθεί σε Επίβλεψη μάθησης, Μάθηση χωρίς επίβλεψη και Ενισχυτική Μάθηση. | Οι εφαρμογές που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να κατηγοριοποιηθούν ως εφαρμοσμένες ή γενικές. |
Σύνοψη – Μηχανική Μάθηση εναντίον Τεχνητής Νοημοσύνης
Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι μια πρόοδος και ένας ευρύς κλάδος. Αποτελείται από πολλά άλλα πεδία όπως Μηχανική, Μαθηματικά, Επιστήμη Υπολογιστών κ.λπ. Η διαφορά μεταξύ της Μηχανικής Μάθησης και της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι ότι η Μηχανική Μάθηση είναι ένας τύπος Τεχνητής Νοημοσύνης που δίνει τη δυνατότητα σε έναν υπολογιστή να μαθαίνει χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένος και τεχνητής Η νοημοσύνη είναι η θεωρία και η ανάπτυξη συστημάτων υπολογιστών ικανών να εκτελούν εργασίες έξυπνα παρόμοιες με έναν άνθρωπο. Η Machine Learning είναι η νέα τεχνολογία αιχμής της Τεχνητής Νοημοσύνης.
Λήψη της έκδοσης PDF του Machine Learning vs Artificial Intelligence
Μπορείτε να κατεβάσετε την έκδοση PDF αυτού του άρθρου και να τη χρησιμοποιήσετε για σκοπούς εκτός σύνδεσης σύμφωνα με τη σημείωση παραπομπής. Κάντε λήψη της έκδοσης PDF εδώ Διαφορά μεταξύ μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης
