Искусственный интеллект — это технология, которая позволяет машине имитировать поведение человека.
Машинное обучение — это разновидность ИИ, которая позволяет машине автоматически обучаться на основе прошлых данных без явного программирования.
Цель искусственного интеллекта – сделать умную компьютерную систему похожей на человека для решения сложных задач.
Цель машинного обучения — позволить машинам учиться на данных, чтобы они могли выдавать точные результаты.
С помощью искусственного интеллекта мы создаем интеллектуальные системы, способные выполнять любые задачи так же, как человек.
В машинном обучении мы обучаем машины с помощью данных выполнять определенную задачу и давать точный результат.
Машинное обучение и глубокое обучение — это две основные части ИИ.
Глубокое обучение — это основная часть машинного обучения.
ИИ имеет очень широкий спектр возможностей.
Машинное обучение имеет ограниченную область применения.
ИИ работает над созданием интеллектуальной системы, способной выполнять различные сложные задачи.
Машинное обучение работает над созданием машин, способных выполнять только те конкретные задачи, для которых они обучены.
Система ИИ заботится о максимизации шансов на успех.
Машинное обучение в основном связано с точностью и закономерностями.
Основными приложениями ИИ являются Siri, поддержка клиентов с помощью кэтботов, экспертная система, онлайн-игры, интеллектуальные роботы-гуманоиды и т. д.
Основными приложениями машинного обучения являются онлайн-рекомендательная система, алгоритмы поиска Google, рекомендации по автоматической пометке друзей в Facebook и т. д..
В зависимости от возможностей ИИ можно разделить на три типа: Слабый ИИ, Общий ИИ и Сильный ИИ. .
Машинное обучение также можно разделить на три основных типа: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
Это включает в себя обучение, рассуждения и самоисправление.
Он включает в себя обучение и самокоррекцию при знакомстве с новыми данными.
ИИ полностью обрабатывает структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные.
Машинное обучение работает со структурированными и частично структурированными данными.
