Частью машинного обучения друг с другом является искусственный интеллект и машинное обучение. Обе эти инновации являются самыми современными технологиями, используемыми для построения интеллектуальных систем.

Хотя обе технологии представляют собой две похожие технологии и часто используются людьми как синонимы, они также являются двумя отдельными терминами в различных ситуациях. Искусственный интеллект и машинное обучение — это более широкие определения для создания интеллектуальных машин, которые имитируют мысли и действия человека. Напротив, машинное обучение — это алгоритм или подмножество IA, которое позволяет устройствам учиться на данных без программирования.

Ниже приведены несколько существенных различий между ИИ и машинным обучением, а также описание машинного обучения и элементов искусственного интеллекта.

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект — это область ИТ, которая создает компьютерную машину, способную имитировать человеческий интеллект. Термины «искусственный» и «разумный» означают «силу мысли, созданную человеком». Таким образом, мы можем описать его как способность человеческого мышления».

Искусственный интеллект — это технология, которая помогает нам создавать интеллектуальные системы, способные имитировать человеческий интеллект.

Вместо того, чтобы использовать алгоритмы, которые работают с их интеллектом, система искусственного интеллекта не должна быть предварительно запрограммирована. Он включает в себя алгоритмы машинного обучения, в том числе улучшающие алгоритмы обучения и нейронные сети. Глубокое обучение. Работает ли ИИ в других областях, таких как Siri и Google? S AlphaGo, ИИ играл в шахматы и т.д.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение для начинающих требует обработки данных из информации. Это определяется как,

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая помогает компьютерам, не программируясь напрямую, учиться на предыдущих данных и опыте.

Машинное обучение помогает компьютерной системе моделировать или делать такой выбор без прямого программирования исторических свидетельств. Машинное обучение использует множество организованных и полукруглых данных для получения надежного результата или моделирования на основе данных.

Работает ли компьютерный анализ с алгоритмом, который учится на нем? Исторические записи используются с собственными. Он работает только в таких областях, например, если мы создадим модель обучения для изображений собак, но только если мы предоставим результаты для изображений собак, он не будет реагировать, если мы создадим новые данные, такие как кошка.

Машинное обучение используется во многих случаях, таких как онлайн-рекомендации, поисковые алгоритмы для Google, сканеры спама в электронной почте, автоматические рекомендации друзей для пометки Facebook и т. д.

Разница между искусственным интеллектом и машинным обучением

  • Искусственный интеллект — это технология имитации действий человека компьютером.
  • Машинное обучение — это подкласс ИИ, который автоматически помогает машине учиться на прошлых данных без специального программирования.
  • ИИ направлен на создание интеллектуальной компьютерной машины, такой как люди, для решения сложных задач.
  • Цель ML — дать машинам возможность собирать данные для достижения надежной работы.
  • В ИИ мы создаем интеллектуальные системы, которые выполняют такие задачи, как люди. В ML мы учим процессоры данных выполнять заданную задачу и генерировать точный ответ.
  • Двумя основными подмножествами ИИ являются машинное обучение и глубокое обучение. Глубокое понимание является принципиальной чертой искусственного знания.
  • Сфера применения ИИ относительно широка.
  • Есть небольшое пространство для машинного обучения.
  • ИИ работает над созданием умной машины, способной выполнять множество сложных задач.
  • Машинное обучение работает для создания компьютеров, на которых они могут выполнять только определенные конкретные задачи.
  • Платформа машинного обучения ИИ заботится об оптимизации вероятности успеха. Машинное обучение в первую очередь связано с точностью и тенденциями.
  • Siris, обслуживание клиентов на катере, экспертная структура, игроки, умные роботы-гуманоиды и т. д. являются основными приложениями для ИИ. Реализации машинного обучения — это структура веб-рекомендаций, алгоритмы поиска Google и предложения по автоматической отметке друзей в Facebook.
  • ИИ можно разделить на три формы: слабый ИИ, общий ИИ и сильный ИИ. Машинное обучение также можно разделить на три в основном контролируемых, неконтролируемых и улучшенных режима обучения.
  • Это требует исследований, размышлений и самокоррекции.
  • При реализации с новыми данными он включает обучение и самокоррекцию.
  • Структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные полностью управлялись искусственным интеллектом.
  • Компьютерное исследование обсуждает структурированные и полуструктурированные данные.

Нейронные сети и глубокое обучение

Введение в глубокое обучение — это один из подмножеств машинного обучения, в котором используются алгоритмы глубокого обучения для неявного вывода на основе входных данных.

Глубокое обучение, как правило, осуществляется автоматически или частично под наблюдением. Глубокое знание основано на учении о представлении. Он учится на репрезентативных экземплярах вместо использования алгоритмов для конкретных задач. Например, вам нужно создать базу данных, содержащую несколько разных фотографий кошек, чтобы создать модель, которая распознает кошек по видам.

Основные архитектуры глубокого обучения:

  • Новаторские нейронные сети
  • Постоянные нейронные сети
  • Сеть генеративных противников
  • Рекурсивные нейронные сети
  • Далее в этом тексте мы обратимся к ним более подробно.

Лазурная мл студия

Вы будете использовать Студию машинного обучения Azure, рабочую среду для машинного обучения на основе браузера, для поддержки обоих этих действий. Для ряда функций приложения машинного обучения Azure вы можете создать бесплатную учетную запись. Например, максимальная емкость бесплатной учетной записи составляет 10 ГБ, а в платной учетной записи ограничения нет. Помимо ограничения емкости, бесплатная версия выполняется на одном узле, а платежное заявление направляется на несколько узлов. Помимо этих ограничений, для подписки на Azure не требуется наличие бесплатной учетной записи.

Контролируемое машинное обучение:

Контролируемое обучение — это подход к искусственному интеллекту (ИИ), при котором в программное обеспечение передаются помеченные входные данные и прогнозируемые выходные результаты. Он определяет систему ИИ, поэтому модель обучается до того, как будут установлены основные тенденции и взаимосвязи, что дает хорошие результаты с беспрецедентными данными.

Контролируемое обучение — отличный способ классифицировать группу, к которой относится новость, или оценить объемы продаж на конкретную дату в будущем. В контролируемом исследовании цель состоит в том, чтобы объяснить данные в направлении этих шагов. Процесс обучения без учителя, который пытается осмыслить сами данные, противоположен обучению с учителем. Нет никаких внешних показателей или руководств; алгоритм хочет получить данные и определить корреляции или сходства.

Если вы изучаете работу под наблюдением, кто-то может решить, будет ли предложен правильный ответ. Точно так же полный сбор данных при выполнении алгоритма используется в обучении с учителем.

Полная маркировка означает, что ответ на алгоритм помечен для каждого примера в наборе обучающих данных. Набор данных с изображением цветов с тегами будет использоваться для разработки дизайна, в котором изображения состоят из розовых, маргариток и тошноты. Модель сравнивает его с тренировочными фрагментами, чтобы предсказать правильное название при появлении новой концепции.

Подробнее:- Разница между разработкой для iOS и Android

Пожалуйста, подпишитесь на нас и поставьте лайк:

Первоначально опубликовано на https://iphtechnologies.com 18 ноября 2020 г.