Искусственный интеллект и машинное обучение
Искусственный интеллект и машинное обучение являются частью соответствующей информатики. Эти две технологии являются наиболее сложной технологией, используемой для создания интеллектуальных программ.
Хотя это две связанные технологии, и иногда люди используют их как одно и то же имя, это два разных слова в разных контекстах.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ-
Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, которая создает компьютерную программу, которая может имитировать человеческий интеллект. В нем два слова «искусственный» и «интеллект», что означает «искусственные мыслительные способности».
Систему искусственного интеллекта не нужно предварительно программировать, вместо этого они используют такие алгоритмы, которые могут работать с их изобретательностью. Включает методы машинного обучения, такие как алгоритм обучения с подкреплением и нейронные сети углубленного обучения. ИИ используется во многих местах, таких как Siri, Google AlphaGo, ИИ, играющий в шахматы и т. д.
Хорошей чертой искусственного интеллекта является его способность измерять и выполнять меры, которые имеют хорошие шансы на достижение конкретной цели. Подмножество искусственного интеллекта в машинном обучении, которое относится к идее о том, что компьютерные программы могут автоматически обучаться и адаптироваться к новым данным без помощи человека. Методы углубленного обучения обеспечивают автоматическое обучение за счет поглощения больших объемов неформальной информации, такой как текст, изображения или видео.
По мере развития технологий стенды, которые объясняли искусственный интеллект, устарели. Например, машины, которые вычисляют базовые функции или обнаруживают текст, распознавая физические символы, больше не считаются связанными с искусственным интеллектом, потому что теперь эту функцию легко рассматривать как функцию компьютера.
ИИ постоянно развивается, чтобы принести пользу многим различным отраслям. Кабельные машины используют дисциплинарный подход, основанный на математике, информатике, лингвистике, психологии и многом другом.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА-
Применение искусственного интеллекта бесконечно. Технологии могут использоваться во многих областях и отраслях. ИИ тестируется и используется в сфере здравоохранения путем включения лекарств в лечение и альтернативное лечение пациентов, а также хирургических процедур в операционной.
Другие примеры искусственного интеллекта включают компьютеры, играющие в шахматы, и беспилотные автомобили. Каждая из этих машин должна оценивать последствия любого своего действия, поскольку каждое действие влияет на конечный результат. В шахматах побеждает окончательный результат. В беспилотных транспортных средствах компьютерная система должна отслеживать все внешние данные и измерять их, чтобы действовать таким образом, чтобы предотвратить столкновения.
Искусственный интеллект также находит применение в финансовой индустрии, где он используется для поиска и пометки работы в банках и финансах, например необычного использования банковских карт и депозитов на крупных счетах, — все это помогает отделу банковского мошенничества. Приложения ИИ также используются, чтобы упростить и упростить торговлю. Это делается путем обеспечения доступности, спроса и безопасности цен.
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ-
Машинное обучение (ML) — это форма искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет программным приложениям быть более точными в предсказуемых результатах без явного планирования этого. Алгоритмы машинного обучения используют исторические данные, такие как входные данные, для прогнозирования новых выходных значений.
Механизмы рекомендаций — распространенный способ использования учебных материалов. Другие популярные области применения включают обнаружение мошенничества, фильтрацию спама, обнаружение вредоносных программ, автоматизированный бизнес-процесс (BPA) и исправление спекуляций.
ВАЖНОСТЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ-
Машинное обучение важно, потому что оно дает предприятиям представление о тенденциях в поведении клиентов и моделях эффективности бизнеса, а также поддерживает разработку новых продуктов. Многие современные ведущие компании, такие как Facebook, Google и Uber, сделали машинное обучение неотъемлемой частью своей деятельности. Машинное обучение стало основным конкурентом во многих компаниях.
РАЗЛИЧНЫЕ ТИПЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Контролируемое обучение. В этом типе машинного обучения специалисты по обработке и анализу данных предоставляют алгоритмам помеченные обучающие данные и определяют переменные, которые требуют алгоритма для проверки интеграции. Алгоритмы ввода и вывода определены.
Обучение без учителя. В этом типе машинного обучения используются алгоритмы, которые обучают метки без данных. Алгоритм сканирует наборы данных, которые требуют какого-либо значимого соединения. Данные, которые используют алгоритмы обучения, а также прогнозы или рекомендации, которые вы делаете, предопределены.
Полуконтролируемое обучение: этот метод машинного обучения включает в себя комбинацию двух предыдущих типов. Специалисты по данным могут снабдить алгоритм с несколькими данными обучающей меткой, но модель может самостоятельно тестировать данные и улучшать свое понимание данных.
Обучение с подкреплением. Специалисты по обработке и анализу данных используют усовершенствование обучения, чтобы научить машину выполнять многоэтапный процесс с четко определенными правилами. Специалисты по данным разрабатывают алгоритм для выполнения задачи, а затем дают ему положительные или отрицательные индикаторы того, как выполнить задачу. Но по большей части алгоритм сам решает, какие шаги предпринять.
ПОЛЬЗОВАТЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ЕГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ-
Сегодня машинное обучение используется во многих типах приложений. Возможно, одним из самых известных примеров эффективного машинного обучения является механизм рекомендаций, который позволяет использовать новостные ленты Facebook.
Facebook использует машинное обучение, чтобы настроить доставку ленты каждого участника. Если участник часто останавливается, чтобы прочитать сообщение группы, механизм рекомендаций начнет показывать больше того, что делает эта группа, прежде чем кормить.
За кулисами движок пытается усилить известные модели поведения пользователей в сети. Если участник может изменить шаблоны и не сможет прочитать сообщения из этой группы в ближайшие недели, новостная лента будет соответствующим образом скорректирована.
РАЗНИЦА МЕЖДУ ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ И МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ-
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Изобретательность технологии имплантации позволяет машине имитировать поведение человека.
Машинное обучение — это разновидность ИИ, которая позволяет машине автоматически считывать прошлые данные без явного редактирования.
В ИИ мы строим разумные планы для выполнения любой задачи, похожей на человеческую.
В зависимости от возможностей ИИ можно разделить на три типа: слабый ИИ, общий ИИ и сильный ИИ.
В ML мы учим машины данных выполнять конкретную задачу и давать точный результат.
Машинное обучение также можно разделить на три типа, особенно чтение с учителем, чтение без учителя и чтение с подкреплением.
Машинное обучение и углубленное обучение — два основных подмножества ИИ.
Углубленное обучение является основной основой для машинного обучения.
ИИ имеет очень широкий диапазон
Машинное обучение ограничено.
ИИ работает над созданием интеллектуальной системы, способной выполнять множество сложных задач.
Машинное обучение работает над созданием машин, которые могут выполнять только те конкретные задачи, для которых они обучены.
Система ИИ заботится о повышении шансов на успех
Машинное обучение очень важно для точности и закономерностей.
Основными приложениями ИИ являются Siri, поддержка клиентов с использованием круизных лодок, системный специалист, интернет-игры, мощный интеллектуальный робот и т. д.
Ключевые приложения для системы онлайн-рекомендаций машинного обучения, поисковых алгоритмов Google, предложений тегов друзей Facebook и т. д.
Как мы знаем сегодня, искусственный интеллект представлен гаджетами взаимодействия человека и искусственного интеллекта в виде Google Home, Siri и Alexa, компьютерной системы прогнозирования видео, которая поддерживает Netflix, Amazon и YouTube. Эти технологические достижения становятся все более важными в нашей повседневной жизни. Это умные помощники, которые развивают наши человеческие и профессиональные навыки, что позволяет нам работать более продуктивно.
В отличие от машинного обучения, ИИ — это движущаяся цель, и его значение меняется по мере того, как его технологические достижения становятся более продвинутыми. Возможно, через несколько десятилетий современная разработка ИИ должна считаться для нас такой же мелочью, как телефоны-раскладушки.
