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Heute sind die Wörter 'Künstliche Intelligenz' und 'Maschinelles Lernen' solche Schlagworte, die wir täglich hören we. Selbstverständlich sind sie nicht nur unsere Gegenwart, sondern auch die Zukunft unserer technologiegetriebenen Welt. Mit anderen Worten, wir können sagen, dass diese beiden die wichtigsten Faktoren sind, die unsere Wissenschaft auf eine neue Ebene bringen und uns vom realen Leben ins virtuelle Leben beschäftigen. Fast alle innovativen KI- und ML-Unternehmen verwenden maschinelle Lernalgorithmen, um unsere Erfahrung besser und komfortabler zu machen. Obwohl die meisten Experten sie synonym verwenden, gibt es einen leichten Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML).
Künstliche Intelligenz vs. maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz ist ein Board-Konzept, das einer Maschine hilft, ohne fachkundige Anleitung zu arbeiten. Maschinelles Lernen ist eine Erweiterung der KI, die eine Maschine oder ein Gerät so intelligent macht, dass es ohne explizite Programmierung lernen, Entscheidungen treffen und Muster erkennen kann. Im Folgenden skizzieren wir 15 inhärente Unterschiede zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. So lass uns anfangen.
1. Definition von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen
Die beiden Begriffe 'Künstliche Intelligenz' und 'Maschinelles Lernen' sind fast eng verwandt. Künstliche Intelligenz ist das Studium der Theorie und Entwicklung eines Computersystems, das in der Lage ist, sich wie ein menschliches Gehirn zu verhalten. Mit einem Wort können wir sagen, dass KI das Studium der Nachahmung des menschlichen Gehirns ist. Künstliche Intelligenz erweitert das Konzept des menschlichen Gehirns und integriert dieses Konzept in die maschinelle Intelligenz, um bestimmte Aufgaben auszuführen oder zu erfüllen.
Im Gegenteil, maschinelles Lernen ist das Studium von Algorithmen, die eine Maschine entwickeln, z. B. eine Methode, die ohne explizite Programmierung lernen kann. Mit dem Studium von ML kann eine Maschine oder ein Gerät lernen, eine Entscheidung treffen, Muster erkennen und eine bestimmte Aufgabe automatisch ausführen. Es entwickelt ein autonomes analytisches Modell. Außerdem verwendet es Daten, mathematische und statistische Modelle, um eine Maschine autonom und intelligent zu machen.
2. Beispiel für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
In ihren Beispielen gibt es einen signifikanten Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Der Bereich KI ist die Kombination mehrerer anderer Bereiche wie Informatik, Ingenieurwissenschaften, Mathematik. In dieser technologiegetriebenen Welt ist KI eine der großartigsten Technologien. Es arbeitet daran, wie menschliche Aktivitäten, wie Menschen funktionieren, und schließlich werden diese Konzepte auf ein KI-Projekt angewendet.
Ein Beispiel für künstliche Intelligenz ist ein Industrieroboter. Es ist eine der anspruchsvollsten Anwendungen von KI. Dieser Roboter hat einen effizienten Prozessor und eine riesige Menge an Speicher. Infolgedessen kann es mit einer neuen oder unbekannten Umgebung agieren. Es kann auch Daten mit Ton, Temperatur usw. sammeln.
Andererseits ist das Beispiel des maschinellen Lernens die Extraktion von Emotionen aus dem gegebenen Text. Es ist eine der aufstrebenden Anwendungen des maschinellen Lernens. Unser virtuelles Leben ist auf der Grundlage des Studiums des maschinellen Lernens entstanden. Wir können die prominenten Beispiele für maschinelles Lernen in unserem täglichen Leben sehen, wie selbstfahrende Chars, Chatbots und viele mehr.
3. Ähnlichkeiten: Künstliche Intelligenz vs. Machine Learning
Künstliche Intelligenz ist das Studium von Wissenschaft und Technik. Und ML (Maschinelles Lernen) ist eine Teilmenge von KI. Es gibt also eine Ähnlichkeit zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Beide Tracks werden verwendet, um ein ausgeklügeltes Gerät oder Computersystem zu entwickeln oder zu entwerfen, das einige vordefinierte Aufgaben oder eine bestimmte Aufgabe ausführen kann.
Eine weitere Ähnlichkeit zwischen ihnen ist ihr Kellerthema. Beide Felder basieren auf Statistik und Mathematik. Beide Bereiche der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens verwenden ein mathematisch-statistisches Modell, um ihr Klassifizierungsmodell oder Lernmodell zu erstellen.
4. Funktionalitäten: KI vs. Maschinelles Lernen
Der Bereich der KI wird mit menschlicher Intelligenz wie Denken, Problemlösung und Lernen in Verbindung gebracht. Es versteht sich von selbst, dass sich KI auf intelligentes Maschinenverhalten konzentriert. Ein KI-System kann allgemeine Fragen beantworten. Außerdem bietet KI einfach zu bedienende und effiziente Programme, damit ein Computersystem wie ein menschliches Gehirn denken oder handeln kann.
Im Gegenteil, mit der ML kann eine Maschine oder ein Gerät ohne explizite Anweisungen lernen oder Muster erkennen oder klassifizieren. In dieser Studie werden Daten und maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um das Modell zu trainieren und das Modell dann mit den Testdaten zu evaluieren. Zum Beispiel können wir das System mit überwachten maschinellen Lernalgorithmen trainieren i.e, Support Vector Machine (SVM), und dann können wir das Ergebnis vorhersagen. Die Hauptfunktion von ML besteht darin, sich auf die Genauigkeit zu konzentrieren.
5. Geschichte: KI vs. ML
Der Bereich des maschinellen Lernens ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz. Darüber hinaus ist es ein heißes Forschungsthema für Forscher und ein Trendthema für die Industrie. 1950 wurde die Welt mit dem Begriff maschinelles Lernen vertraut familiar. Arthur Samuel hat das erste Programm namens Samuel's Checker geschrieben, das für maschinelles Lernen spielt.
Im Gegenteil, der Anfang von KI war in London. Im Jahr 1923 verwendete Karel Čapek zum ersten Mal das Wort Roboter auf Englisch. Dann erfand John McCarthy 1956 die Künstliche Intelligenz (KI). Er war auch Erfinder der Programmiersprache LISP für künstliche Intelligenz. So entwickeln sich Künstliche Intelligenz und Machine Learning Tag für Tag weiter. Und wir erhalten das Ergebnis dieser beiden Felder.
6. Kategorie: KI vs. Maschinelles Lernen
Einer der prominentesten Unterschiede zwischen künstlicher Intelligenz vs. maschinelles Lernen ist in ihrer Kategorisierung. Die Spitzentechnologie maschinelles Lernen kann in überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen eingeteilt werden. Andererseits kann künstliche Intelligenz angewandt und nicht angewendet oder allgemein sein or.
7. Ziel: Künstliche Intelligenz vs. Maschinelles Lernen
Ein weiterer wichtiger Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz vs. maschinelles Lernen liegt in ihrem Ziel. Der Hauptzweck der künstlichen Intelligenz besteht darin, einen Computer oder ein computerbasiertes System oder einen Roboter so intelligent zu machen oder zu entwickeln oder so zu handeln, wie Menschen denken oder handeln or. Die beiden Hauptziele der KI sind: (1) ein Expertensystem zu entwickeln und (2) menschliche Intelligenz auf eine Maschine oder ein Gerät anzuwenden.
Auf der anderen Seite arbeitet maschinelles Lernen mit der Systemleistung oder -genauigkeit. Maschinelles Lernen verwendet Daten und Algorithmen, um ein System zu trainieren oder ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen. Bewerten Sie dann dieses Modell mit den Testdaten, um die Systemleistung oder -genauigkeit zu messen.
8. Komponenten: KI vs. ML
Künstliche Intelligenz ist ein Board-Konzept, und viele andere Felder überschneiden sich in diesem Board-Bereich. Künstliche Intelligenz ist jedoch eine Kombination aus maschinellem Lernen, Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Cognitive Computing und neuronalen Netzwerken.
Im Gegenteil, ML ist der Bereich des Baus einer automatischen Maschine oder Vorrichtung. Es beginnt mit Daten. Die typischen Komponenten von Machine-Learning-Komponenten sind Problemverständnis, Datenerkundung, Datenaufbereitung, Modellauswahl, Training des Systems und abschließende Bewertung des Systems.
9. Zukünftiger Anwendungsbereich
Künstliche Intelligenz hat bereits begonnen, ihre Schönheit sowohl im realen als auch im virtuellen Leben zu zeigen. In den kommenden Jahren wird es Wissenschaft und Technik dominieren. Derzeit nutzen fast alle Unternehmen künstliche Intelligenz und sind sich auch der Vor- und Nachteile bewusst. KI wird in naher Zukunft Millionen von Finanztransaktionen pro Sekunde durchführen. Darüber hinaus wird KI eine Vielzahl von Beschäftigungsmöglichkeiten für CSE-Absolventen schaffen.
Darüber hinaus profitieren Unternehmer von künstlicher Intelligenz. Mit dem rasanten Wachstum von künstlicher Intelligenz und natürlicher Sprachverarbeitung werden KI-Assistenten im kommenden Jahr effektiver sein. Und fast alle Unternehmen werden KI-Assistenten wie Google-Assistenten verwenden.
Auf der anderen Seite sind Geräte für maschinelles Lernen autonom und intelligent. Außerdem können diese Geräte je nach Umgebung agieren. Maschinelles Lernen hat also einen bemerkenswerten Einfluss auf das kommende Jahr. Künftig wird maschinelles Lernen in Bildung und Forschung enorm zum Einsatz kommen. Maschinelles Lernen ist ein heißes Forschungsthema. Außerdem wird es aufgrund seiner selbstlernenden Eigenschaften in der Wirtschaft und im Gesundheitswesen übermäßig angewendet.
10. Anwendungen: Künstliche Intelligenz vs. Maschinelles Lernen
In ihren Anwendungen gibt es erhebliche Unterschiede zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Heute können wir die Vorteile der künstlichen Intelligenz in unserem realen und virtuellen Leben genießen. Eine der bekanntesten Anwendungen von KI ist Siri, der persönliche Assistent von Apple Apple. Siri ist ein freundlicher und sprachaktivierter Assistent, der uns hilft, Informationen zu finden und Termine zu Kalendern, gesendeten Nachrichten usw. hinzuzufügen.
Eine weitere bedeutende Anwendung von KI ist ein Smart Home Hub, also Alexa. Alexa ist ein fantastisches Tool, das unsere Technologie revolutioniert. Wenn Ihr Kind Sie bittet, sich eine Märchengeschichte anzuhören, dann hilft Ihnen Alexa, ihm die Märchengeschichte zu erzählen. Eine weitere Anwendung von KI ist Tesla.
Neben diesen Anwendungen hat künstliche Intelligenz so viele spannende und großartige Anwendungen wie Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest und viele mehr. Auf der anderen Seite hat maschinelles Lernen auch so viele fantastische Anwendungen in der Wirtschaft, im Gesundheitswesen, in der Forschung, in sozialen Medien, im Bildungswesen usw.
In-Text-Verarbeitung, der maschinelle Lernansatz kann Text automatisch klassifizieren oder kategorisieren. Außerdem kann maschinelles Lernen die Emotionen aus dem Text extrahieren, was als Sentimentanalyse bekannt ist. Maschinelles Lernen wird auch bei der Dokumentenklassifizierung und Nachrichtenklassifizierung verwendet.
Eine der häufigsten Anwendungen des maschinellen Lernens ist die Bildverarbeitung. In der Bildverarbeitung kann maschinelles Lernen Merkmale aus einem Bild extrahieren. Außerdem kann es medizinische Bilder verarbeiten und für die weitere Verwendung analysieren. Maschinelles Lernen wird auch bei der Gesichtserkennung, der Autorenidentifikation, der Geschlechtsidentifikation, der Zeichenerkennung usw. verwendet.
Maschinelles Lernen hat so viele Auswirkungen auf unser tägliches Leben. Unnötig zu erwähnen, dass dieses digitale Zeitalter die schönste Schöpfung des maschinellen Lernens ist. Maschinelles Lernen wird im Gesundheitswesen, Wettervorhersage, Absatzvorhersage, Absatzprognose, Spracherkennung, Bilderkennung, medizinische Diagnose, Klassifizierung und Regression eingesetzt.
11. Datensätze
Für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind Daten Macht. Wir brauchen Daten aus der Trainings- und Testphase. Es gibt viele Datensätze für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Einige werden hier erwähnt: LERA (Untere Extremitäten-Röntgen), MrNet, CheXpert (Brust-Röntgen), MURA, etc. Diese Datensätze sind für künstliche Intelligenz (KI). Das sind die medizinischen Datensätze.
Andererseits hat ML so viele Datensätze für maschinelles Lernenmachine. Einige werden hier erwähnt: ImageNet: Es wird für Computer Vision Task verwendet, Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set: Verwendet für das Gesundheitssystem, Twitter Sentiment Analysis Dataset: Verwendet für die Verarbeitung natürlicher Sprache, MNIST-Dataset: Verwendet für die Zeichenerkennung, Facial Image Dataset , und so weiter.
12. Software: KI vs. Maschinelles Lernen
Ohne eine Software, einen Computer oder eine Maschine oder ein Gerät zu haben, ist nichts nur eine leere Schachtel. Es gibt viele Software für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. KI-Software ist ein computerbasiertes Programm, das der menschlichen Intelligenz ähnelt. Für künstliche Intelligenz seien hier einige genannt: Darwin, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360 und viele mehr.
Auf der anderen Seite wird hier für maschinelles Lernen einige Software für maschinelles Lernen hervorgehoben: Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Net, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib und so weiter.
13. Programmiersprachen
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind heute die vielversprechendsten Bereiche. Künstliche Intelligenz ist eine Simulation oder ahmt die menschliche Intelligenz nach. An der Maschine ist Lernen eines der angesagten Schlagworte der Technologie. Maschinelles Lernen ermöglicht es einer Maschine oder Täuschung, automatisch zu lernen. Um ein maschinelles Lernmodell oder einen Roboter zu entwickeln, müssen wir eine Programmiersprache beherrschen.
Es stehen viele Programmiersprachen zur Verfügung. Um ein Machine-Learning-Projekt zu entwickeln, können Sie die Programmiersprache Python, C/C++, R oder Java lernen. Auf der anderen Seite können Sie Python, die Programmiersprache LISP, Java, Prolog oder C . lernen, um ein Projekt für künstliche Intelligenz zu entwickeln++.
14. Bevorzugte Fähigkeit
Künstliche Intelligenz ist ein Fachbegriff, der in mehreren Bereichen enthalten ist. Wenn Sie daran interessiert sind, Ihre Karriere als KI-Ingenieur aufzubauen, müssen Sie das Konzept des maschinellen Lernens, der Programmiersprachen, der Datenwissenschaft, des Data Mining, der Robotik, der Mathematik, der Statistik usw. kennen.
Im Gegenteil, um Ihre Karriere als Entwickler für maschinelles Lernen aufzubauen, müssen Sie maschinelle Lerntechniken, Programmiersprachen: Java, C/C++, R, Mathematik, Wahrscheinlichkeit und Statistik, Open-Source-Projekte und -Frameworks, Open-Source-Tools usw. kennen.
fünfzehn. Natur: KI vs. Maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz ist die Technik zur Entwicklung computerbasierter Programme oder Maschinen, die die menschliche Intelligenz nachahmen. Das heißt, KI entwickelt eine Maschine, die als menschliches Gehirn denken, handeln und wahrnehmen kann. Diese Technik ist eine Kapselung statistischer und mathematischer Modelle zur Klassifizierung, Regression, Optimierung usw. Dieses Feld kann in einer Vielzahl von Anwendungen wie Spracherkennung, Robotik, Text Mining, Heuristik, Computer Vision, medizinische Diagnose usw. verwendet werden.
ML bringt der Maschine das Lernen auf der Grundlage von Daten bei, indem Algorithmen des maschinellen Lernens wie überwachte oder unüberwachte Techniken verwendet werden. Beim überwachten maschinellen Lernen entwickelt der Lernalgorithmus ein Lernmodell unter Verwendung eines Trainingsdatensatzes, der sowohl Eingabe- als auch Ausgabebezeichnungen enthält. Bei einem unüberwachten maschinellen Lernen stehen nur die Eingabedaten zur Verfügung; es gibt keine entsprechenden Ausgabevariablen.
Gedanken beenden
Der Bereich KI ist die Integration vieler anderer Bereiche wie Informatik, Statistik, Mathematik usw. Und das Feld ML ist die Spitzentechnologie der künstlichen Intelligenz. Der Hauptunterschied zwischen künstlicher Intelligenz vs. maschinelles Lernen ist, dass KI ein theoriebasiertes Feld ist, das auf dem Konzept des menschlichen Gehirns basiert. Andererseits basiert maschinelles Lernen auf Daten und Algorithmen für maschinelles Lernen. Zweifellos entwickeln diese beiden durch ihre magische Berührung unvorstellbare Dinge.
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