Klíčový rozdíl – strojové učení vs umělá inteligence
Umělá inteligence je široký pojem. Auta s vlastním pohonem, chytré domácnosti jsou některé příklady umělé inteligence. Některé země mají inteligentní roboty v oblastech, jako je medicína, výroba, armáda, zemědělství a domácnost. Strojové učení je druh umělé inteligence. Klíčový rozdíl mezi strojovým učením a umělou inteligencí je v tom, že strojové učení je typ umělé inteligence, který umožňuje počítači učit se, aniž by byl výslovně naprogramován, a umělá inteligence je teorie a vývoj počítačových systémů schopných provádět úkoly inteligentně podobné člověk. Strojové učení používá algoritmus k analýze dat, učení se z nich a přijímání příslušných rozhodnutí. Jde o vývoj samoučících se algoritmů a umělá inteligence je věda o vývoji systému nebo softwaru, který je chytrý jako člověk.
Co je strojové učení?
Algoritmus je sekvence kroků, které počítači říkají, aby vyřešil problém. Strojové učení je druh umělé inteligence. Poskytuje počítačům schopnost učit se, aniž by byly výslovně naprogramovány. Jsou to různé algoritmy dostupné pro řešení problémů strojového učení. V závislosti na typu problému lze zvolit vhodný algoritmus strojového učení. Zaměřuje se na vývoj počítačových programů, které mohou poskytnout výsledek, když jsou vystaveny novým datům.
Existují různé typy strojového učení. Jsou to učení pod dohledem, učení bez dozoru a posilování. Supervised Learning používá známou datovou sadu k vytváření předpovědí. Sada vstupních dat (X) a sada odpovídajících hodnot odezvy nebo výstupů (Y) jsou předány algoritmu učení pod dohledem. Tato datová sada je známá jako tréninková datová sada. Pomocí této datové sady sestaví algoritmus model (Y=f(X)), takže může poskytnout výstupní hodnotu pro dokončení nové datové sady.
Klasifikace a regrese jsou algoritmy strojového učení pod dohledem. Klasifikace se používá ke klasifikaci záznamu. Jedním jednoduchým příkladem je „zda je teplota nízká“. Odpověď může být buď „ano“nebo „ne“. Existuje určitý počet možností klasifikace. Pokud existují dvě možnosti, jedná se o klasifikaci dvou tříd. Pokud existují více než dvě možnosti, jedná se o vícetřídní klasifikaci. Regrese se používá k výpočtu číselného výstupu. Například předpovídání teploty zítřka. Dalším příkladem může být předpovídání hodnoty domu.
V učení bez dozoru jsou zadána pouze vstupní data a neexistují žádné odpovídající výstupy. Místo toho algoritmus najde vzor nebo strukturu, aby se o datech dozvěděl více. Shlukování je kategorizováno jako učení bez dozoru. Rozděluje data do skupin nebo shluků, aby se usnadnila interpretace dat.
Obrázek 01: Strojové učení
Reinforcement Learning je inspirován behavioristickou psychologií. Týká se to maximalizace určité představy o kumulativní odměně. Jedním z příkladů posilovacího učení je instruování počítače, aby hrál šachy. V učení šachů je tolik kroků. Proto není možné instruovat o každém kroku. Je však možné říci, zda byla určitá akce provedena správně nebo špatně. V posilovacím učení se počítač pokusí maximalizovat odměnu a učit se ze zkušeností. Dalším příkladem je automatický regulátor teploty. Systém by měl zvýšit nebo snížit teplotu podle požadavku. Posílené učení je dobré pro systémy, které by se měly rozhodovat bez velkého lidského vedení.
Co je umělá inteligence?
Umělá inteligence má přimět počítač, počítačem řízený robot nebo software myslet inteligentně podobně jako člověk. Vztahovalo se na systém, způsob lidského myšlení, jak se lidé učí, rozhodují a řeší problémy. Nakonec je vybudován chytrý a inteligentní systém. Umělá inteligence je moderní technologie v moderním světě. Jedná se o kombinaci různých oborů, jako je informatika, biologie, matematika a inženýrství.
Obrázek 02: Umělá inteligence
Existuje mnoho aplikací umělé inteligence (AI). Moderní herní aplikace využívají umělou inteligenci. Výzkum AI také zahrnuje zpracování přirozeného jazyka. Je to dát počítači nebo stroji schopnost porozumět přirozenému jazyku, kterým mluví lidé, a podle toho plnit úkoly. Další aplikací jsou průmyslové roboty. Existují sofistikovanější roboti s výkonnými procesory a obrovským množstvím paměti. Mohou se přizpůsobit novému prostředí a shromažďovat data pomocí světla, teploty, zvuku atd. Používají se v oblastech, jako je medicína a výroba. Umělá inteligence se také používá při optickém rozpoznávání znaků, autonomních vozidlech, vojenských simulacích a mnoha dalších.
Jaké jsou podobnosti mezi strojovým učením a umělou inteligencí?
- Oba lze použít k sestavení sofistikovaných systémů pro provádění určitých úkolů.
- Oba jsou založeny na statistice a matematice.
- Strojové učení je nová špičková technologie umělé inteligence.
Jaký je rozdíl mezi strojovým učením a umělou inteligencí?
Strojové učení vs umělá inteligence |
|
| Strojové učení je typ umělé inteligence, který umožňuje počítači učit se, aniž by byl výslovně naprogramován. Používá algoritmus k analýze dat, učení se z nich a přijímání příslušných rozhodnutí. | Umělá inteligence je teorie a vývoj počítačových systémů schopných vykonávat úkoly inteligentně podobné lidské bytosti. |
| Funkčnost | |
| Strojové učení se zaměřte na přesnost a vzory. | Umělá inteligence se zaměřuje na inteligentní chování a maximální změnu úspěchu. |
| Kategorizace | |
| Strojové učení lze rozdělit na supervizi učení, učení bez dozoru a posilování učení. | Aplikace založené na umělé inteligenci lze kategorizovat jako aplikované nebo obecné. |
Shrnutí – strojové učení vs umělá inteligence
Umělá inteligence je pokrok a široká disciplína. Skládá se z mnoha dalších oborů, jako je strojírenství, matematika, informatika atd. Rozdíl mezi strojovým učením a umělou inteligencí je v tom, že strojové učení je typ umělé inteligence, který dává počítači schopnost učit se, aniž by byl výslovně naprogramován a umělý. Inteligence je teorie a vývoj počítačových systémů schopných vykonávat úkoly inteligentně podobné jako člověk. Strojové učení je nová špičková technologie umělé inteligence.
Stáhněte si PDF verzi strojového učení vs umělá inteligence
Můžete si stáhnout PDF verzi tohoto článku a použít ji pro offline účely podle citace. Stáhněte si PDF verzi zde Rozdíl mezi strojovým učením a umělou inteligencí
