Ključna razlika – strojno učenje naspram umjetne inteligencije
Umjetna inteligencija je širok pojam. Automobili koji se sami voze, pametne kuće neki su od primjera umjetne inteligencije. Neke zemlje imaju inteligentne robote u područjima kao što su medicina, proizvodnja, vojska, poljoprivreda i kućanstvo. Strojno učenje je vrsta umjetne inteligencije. Ključna razlika između strojnog učenja i umjetne inteligencije je u tome što je strojno učenje vrsta umjetne inteligencije koja daje mogućnost računalu da uči bez eksplicitnog programiranja, a umjetna inteligencija je teorija i razvoj računalnih sustava sposobnih obavljati zadatke inteligentno slične čovjek. Strojno učenje koristi algoritam za analizu podataka, učenje iz njih i donošenje odluka u skladu s tim. To je razvoj algoritama koji sami uče, a umjetna inteligencija je znanost o razvoju sustava ili softvera koji je pametan kao čovjek.
Što je strojno učenje?
Algoritam je niz koraka koji govore računalu da riješi problem. Strojno učenje je vrsta umjetne inteligencije. Omogućuje računalima mogućnost učenja bez eksplicitnog programiranja. To su različiti algoritmi dostupni za rješavanje problema strojnog učenja. Ovisno o vrsti problema, može se odabrati odgovarajući algoritam strojnog učenja. Fokusiran je na razvoj računalnih programa koji mogu dati rezultate kada su izloženi novim podacima.
Postoje različite vrste strojnog učenja. To su nadzirano učenje, nenadzirano učenje i učenje s potkrepljenjem. Učenje pod nadzorom koristi poznati skup podataka za predviđanje. Skup ulaznih podataka (X) i skup odgovarajućih vrijednosti odgovora ili izlaza (Y) daju se algoritmu nadziranog učenja. Taj skup podataka poznat je kao skup podataka za obuku. Koristeći taj skup podataka, algoritam gradi model (Y=f(X)), tako da može dati izlaznu vrijednost za dovršavanje novog skupa podataka.
Klasifikacija i regresija su nadzirani algoritmi strojnog učenja. Klasifikacija se koristi za klasifikaciju zapisa. Jedan jednostavan primjer je "je li temperatura niska". Odgovor može biti "da" ili "ne". Postoji određeni broj izbora za klasifikaciju. Ako postoje dva izbora, to je klasifikacija u dvije klase. Ako postoji više od dva izbora, to je višerazredna klasifikacija. Regresija se koristi za izračun numeričkog rezultata. Na primjer, predviđanje sutrašnje temperature. Drugi primjer bi bio predviđanje vrijednosti kuće.
U nenadziranom učenju dani su samo ulazni podaci, a nema odgovarajućih izlaza. Umjesto toga, algoritam pronalazi uzorak ili strukturu kako bi naučio više o podacima. Grupiranje je kategorizirano kao učenje bez nadzora. Podatke dijeli u grupe ili klastere kako bi se olakšalo tumačenje podataka.
Slika 01: Strojno učenje
Reinforcement Learning inspirirano je biheviorističkom psihologijom. Odnosi se na maksimiziranje nekog pojma kumulativne nagrade. Jedan primjer učenja s pojačanjem je davanje uputa računalu da igra šah. Postoji toliko mnogo koraka u učenju šaha. Stoga nije moguće dati upute o svakom koraku. Ali moguće je reći je li određena radnja izvedena ispravno ili pogrešno. U učenju s pojačanjem, računalo će pokušati maksimizirati nagradu i učiti iz iskustva. Drugi primjer je automatski regulator temperature. Sustav bi trebao povećati ili smanjiti temperaturu prema zahtjevu. Učenje s pojačanjem dobro je za sustave koji bi trebali donositi odluke bez puno ljudskog vodstva.
Što je umjetna inteligencija?
Umjetna inteligencija je učiniti da računalo, računalno kontrolirani robot ili softver razmišljaju inteligentno slično čovjeku. Primijenilo se na sustav, način na koji ljudi razmišljaju, kako ljudi uče, odlučuju i rješavaju probleme. Konačno je izgrađen pametan i inteligentan sustav. Umjetna inteligencija je moderna tehnologija u modernom svijetu. To je kombinacija raznih disciplina kao što su informatika, biologija, matematika i inženjerstvo.
Slika 02: Umjetna inteligencija
Postoje mnoge primjene umjetne inteligencije (AI). Moderne aplikacije za igranje koriste AI. Istraživanje umjetne inteligencije također uključuje obradu prirodnog jezika. To je omogućiti računalu ili stroju razumijevanje prirodnog jezika kojim govore ljudi i izvršavanje zadataka u skladu s tim. Druga primjena su industrijski roboti. Postoje sofisticiraniji roboti s učinkovitim procesorima i ogromnom količinom memorije. Mogu se prilagoditi novom okruženju i prikupljati podatke pomoću svjetla, temperature, zvuka itd. Koriste se u područjima kao što su medicina i proizvodnja. Umjetna inteligencija također se primjenjuje u optičkom prepoznavanju znakova, autonomnim vozilima, vojnim simulacijama i još mnogo toga.
Koje su sličnosti između strojnog učenja i umjetne inteligencije?
- Oboje se može koristiti za izgradnju sofisticiranih sustava za obavljanje određenih zadataka.
- Obje se temelje na statistici i matematici.
- Strojno učenje nova je vrhunska tehnologija umjetne inteligencije.
Koja je razlika između strojnog učenja i umjetne inteligencije?
Strojno učenje protiv umjetne inteligencije |
|
| Strojno učenje je vrsta umjetne inteligencije koja daje mogućnost računalu da uči bez eksplicitnog programiranja. Koristi algoritam za analizu podataka, učenje iz njih i donošenje odluka u skladu s tim. | Umjetna inteligencija je teorija i razvoj računalnih sustava sposobnih obavljati zadatke inteligentno slično ljudskom biću. |
| Funkcionalnost | |
| Strojno učenje usmjereno je na točnost i uzorke. | Umjetna inteligencija fokusirana je na inteligentno ponašanje i maksimalnu promjenu uspjeha. |
| Kategorizacija | |
| Strojno učenje može se kategorizirati u nadzirano učenje, nenadzirano učenje i učenje za potkrepljivanje. | Aplikacije temeljene na umjetnoj inteligenciji mogu se kategorizirati kao primijenjene ili općenite. |
Sažetak – Strojno učenje nasuprot umjetne inteligencije
Umjetna inteligencija je napredak i široka disciplina. Sastoji se od mnogih drugih područja kao što su inženjerstvo, matematika, računalne znanosti, itd. Razlika između strojnog učenja i umjetne inteligencije je u tome što je strojno učenje vrsta umjetne inteligencije koja daje mogućnost računalu da uči bez da je eksplicitno programirano i umjetno Inteligencija je teorija i razvoj računalnih sustava sposobnih obavljati zadatke inteligentno slične ljudskim. Strojno učenje nova je vrhunska tehnologija umjetne inteligencije.
Preuzmite PDF verziju Strojno učenje protiv umjetne inteligencije
Možete preuzeti PDF verziju ovog članka i koristiti ga za izvanmrežne svrhe prema napomeni o citatu. Ovdje preuzmite PDF verziju Razlika između strojnog učenja i umjetne inteligencije
