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Oggi, le parole "Intelligenza artificiale" e "Apprendimento automatico" sono tali tipi di parole d'ordine che ascoltiamo nella nostra base quotidiana. Inutile dire che non sono solo il nostro presente, ma sono anche il futuro del nostro mondo guidato dalla tecnologia. In altre parole, possiamo dire che questi due sono i fattori più importanti che portano la nostra scienza a un nuovo livello e ci impegnano dalla vita reale alla vita virtuale. Quasi tutte le aziende innovative di AI e ML utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per rendere la nostra esperienza migliore e confortevole. Sebbene la maggior parte degli esperti li utilizzi in modo intercambiabile, esiste una leggera distinzione tra intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML).
Intelligenza artificiale vs Machine Learning
L'intelligenza artificiale è un concetto di scheda che aiuta una macchina a funzionare senza una guida esperta. L'apprendimento automatico è un'estensione dell'intelligenza artificiale che rende una macchina o un dispositivo così intelligente da essere in grado di apprendere, prendere decisioni e identificare schemi senza programmare esplicitamente. Di seguito stiamo delineando 15 distinzioni intrinseche tra Intelligenza Artificiale vs Machine Learning. Quindi iniziamo.
1. Definizione di Intelligenza Artificiale e Machine Learning
Entrambi i termini "Artificial Intelligent" e "Machine Learning" sono quasi strettamente correlati. L'intelligenza artificiale è lo studio della teoria e lo sviluppo di un sistema informatico in grado di agire come un cervello umano. In una parola, possiamo dire che l'IA è lo studio dei mimi del cervello umano. L'intelligenza artificiale estende il concetto di cervello umano e incorpora questo concetto nell'intelligenza della macchina per eseguire o eseguire determinati compiti.
Al contrario, l'apprendimento automatico è lo studio di algoritmi che sviluppano una macchina, come un modo che può apprendere senza programmare esplicitamente. Con lo studio del machine learning, una macchina o un dispositivo può apprendere, prendere una decisione, identificare schemi ed eseguire automaticamente un determinato compito. Sviluppa un modello analitico autonomo. Inoltre, utilizza dati, modelli matematici e statistici per rendere una macchina autonoma e intelligente.
2. Esempio di Intelligenza Artificiale e Machine Learning
C'è una differenza significativa tra l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico nei loro esempi. Il campo AI è la combinazione di diverse altre aree come Informatica, Ingegneria, Matematica. In questo mondo guidato dalla tecnologia, l'intelligenza artificiale è una delle tecnologie più splendide. Funziona su come le attività umane, come funziona l'uomo e, infine, questi concetti vengono applicati a un progetto di intelligenza artificiale.
Un esempio di intelligenza artificiale è un robot industriale. È una delle applicazioni sofisticate di AI. Questo robot ha un processore efficiente e una quantità colossale di memoria. Di conseguenza, può agire con un ambiente nuovo o sconosciuto. Inoltre, può raccogliere dati utilizzando il suono, la temperatura, ecc.
D'altra parte, l'esempio del machine learning è l'estrazione dell'emozione dal testo dato. È una delle applicazioni emergenti del machine learning. La nostra vita virtuale è cresciuta basandosi sullo studio del machine learning. Possiamo vedere i principali esempi di apprendimento automatico nella nostra vita quotidiana come char a guida autonoma, chatbot e molti altri.
3. Somiglianze: Intelligenza Artificiale vs Machine Learning
L'intelligenza artificiale è lo studio della scienza e della tecnologia. E ML (machine learning) è un sottoinsieme di AI. Quindi, c'è una somiglianza tra l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Entrambe le tracce vengono utilizzate per sviluppare o progettare un dispositivo sofisticato o un sistema informatico in grado di eseguire alcune attività predefinite o un determinato compito.
Un'altra somiglianza tra loro è il loro soggetto seminterrato. Entrambi i campi sono basati su Statistica e Matematica. Entrambe le aree dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico utilizzano un modello matematico e statistico per costruire il proprio modello di classificazione o modello di apprendimento.
4. Funzionalità: AI vs. Apprendimento automatico
Il campo dell'IA è associato all'intelligenza umana, come il ragionamento, la risoluzione dei problemi e l'apprendimento. Inutile dire che l'intelligenza artificiale si concentra sul comportamento intelligente delle macchine. Un sistema di intelligenza artificiale può rispondere a domande generiche. Inoltre, l'intelligenza artificiale fornisce programmi facili da usare ed efficienti in modo che un sistema informatico possa pensare o agire come un cervello umano.
Al contrario, con il ML, una macchina o un dispositivo può apprendere o identificare modelli o classificare senza istruzioni esplicite. Questo studio utilizza dati e algoritmi di apprendimento automatico per addestrare il modello e quindi valutare il modello con i dati di test test. Ad esempio, possiamo addestrare il sistema utilizzando algoritmi di apprendimento automatico supervisionato i.e, Support Vector Machine (SVM), e quindi possiamo prevedere il risultato. La funzione principale del machine learning è concentrarsi sulla precisione.
5. Storia: AI vs. ML
Il campo dell'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. Inoltre, è un tema di ricerca caldo per i ricercatori e un argomento di tendenza per gli industriali. Nel 1950, il mondo ha familiarizzato con il termine apprendimento automatico. Arthur Samuel ha scritto il primo programma noto come Samuel's Checker che suona per l'apprendimento automatico.
Al contrario, l'inizio dell'IA è stato a Londra. Nel 1923, Karel Čapek ha usato per la prima volta la parola robot in inglese. Poi, John McCarthy ha inventato l'intelligenza artificiale (AI) nel 1956. È stato anche un inventore del linguaggio di programmazione LISP per l'intelligenza artificiale. È così che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico si evolvono giorno dopo giorno. E stiamo ottenendo il risultato di questi due campi.
6. Categoria: AI vs. Apprendimento automatico
Una delle principali distinzioni di intelligenza artificiale vs. l'apprendimento automatico è nella loro categorizzazione. L'apprendimento automatico della tecnologia all'avanguardia può essere classificato come apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo. D'altra parte, l'intelligenza artificiale può essere applicata e non applicata o generale.
7. Obiettivo: Intelligenza Artificiale vs. Apprendimento automatico
Un'altra distinzione significativa tra intelligenza artificiale vs. l'apprendimento automatico risiede nel loro obiettivo. Lo scopo principale dell'intelligenza artificiale è quello di creare o sviluppare un computer o un sistema basato su computer o un robot così intelligente o agire come la crusca umana pensa o agisce. I due obiettivi principali dell'IA sono: (1) sviluppare un sistema esperto e (2) applicare l'intelligenza umana a una macchina o a un dispositivo.
D'altra parte, l'apprendimento automatico lavora sulle prestazioni o sull'accuratezza del sistema. L'apprendimento automatico utilizza dati e algoritmi per addestrare un sistema o per costruire un modello di apprendimento automatico. Quindi valutare questo modello con i dati del test per misurare le prestazioni o l'accuratezza del sistema.
8. Componenti: AI contro. ML
L'intelligenza artificiale è un concetto della scheda e molti altri campi si intersecano in questa area della scheda. Tuttavia, l'intelligenza artificiale è una combinazione di apprendimento automatico, apprendimento profondo, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), visione artificiale, calcolo cognitivo e rete neurale.
Al contrario, ML è il campo della costruzione di una macchina o dispositivo automatico. Si inizia con i dati. I componenti tipici dei componenti di apprendimento automatico sono la comprensione dei problemi, l'esplorazione dei dati, la preparazione dei dati, la selezione del modello e il training del sistema e infine la valutazione del sistema.
9. Ambito futuro
L'intelligenza artificiale ha già iniziato a mostrare la sua bellezza nella vita reale e virtuale. Nei prossimi anni dominerà la scienza e la tecnologia. Al momento, quasi tutte le aziende utilizzano l'intelligenza artificiale e sono anche consapevoli dei suoi pro e contro. L'intelligenza artificiale effettuerà milioni di transazioni finanziarie al secondo nel nostro prossimo futuro. Inoltre, l'IA creerà una varietà di opportunità di lavoro per i laureati CSE.
Inoltre, gli imprenditori trarranno vantaggio dall'intelligenza artificiale. Con la rapida crescita dell'intelligenza artificiale e dell'elaborazione del linguaggio naturale, gli assistenti AI saranno più efficaci nel prossimo anno. E quasi tutte le aziende utilizzeranno assistenti AI come gli assistenti di Google.
D'altra parte, i dispositivi di apprendimento automatico sono autonomi e intelligenti. Inoltre, questi dispositivi possono agire in base all'ambiente. Quindi, l'apprendimento automatico ha un impatto notevole sul prossimo anno. In futuro, l'apprendimento automatico verrà applicato enormemente nell'istruzione e nella ricerca. L'apprendimento automatico è un problema di ricerca caldo. Inoltre, verrà applicato eccessivamente negli affari, nella sanità a causa della sua caratteristica di autoapprendimento.
10. Applicazioni: Intelligenza Artificiale vs. Apprendimento automatico
Ci sono distinzioni significative tra intelligenza artificiale e apprendimento automatico nelle loro applicazioni. Oggi, possiamo goderci l'intelligenza artificiale nella nostra vita reale e nella vita virtuale. Una delle applicazioni di spicco dell'IA è Siri, l'assistente personale di Apple. Siri è un assistente amichevole e ad attivazione vocale che ci aiuta a trovare informazioni e aggiunge eventi a calendari, messaggi inviati e così via.
Un'altra applicazione significativa dell'intelligenza artificiale è un hub di casa intelligente, ovvero Alexa. Alexa è uno strumento fantastico che rivoluziona la nostra tecnologia. Se tuo figlio ti chiede di ascoltare una fiaba, allora Alexa ti aiuta a raccontargli la fiaba. Un'altra applicazione dell'IA è Tesla.
Oltre a queste applicazioni, l'intelligenza artificiale ha tante applicazioni entusiasmanti e splendide come Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest e molte altre. D'altra parte, l'apprendimento automatico ha anche tanti usi fantastici negli affari, nell'assistenza sanitaria, nella ricerca, nei social media, nell'istruzione, ecc.
Elaborazione nel testo, l'approccio di apprendimento automatico può classificare o categorizzare il testo automaticamente. Inoltre, l'apprendimento automatico può estrarre l'emozione dal testo, che è nota come analisi del sentimento. L'apprendimento automatico viene utilizzato anche nella classificazione dei documenti e nella classificazione delle notizie.
Una delle applicazioni più comuni dell'apprendimento automatico è l'elaborazione delle immagini. Nell'elaborazione delle immagini, l'apprendimento automatico può estrarre caratteristiche da un'immagine. Inoltre, può elaborare immagini mediche e analizzarle per un ulteriore utilizzo. L'apprendimento automatico viene utilizzato anche nel riconoscimento facciale, nell'identificazione dell'autore, nell'identificazione del genere, nel riconoscimento dei caratteri e così via.
L'apprendimento automatico ha così tanti impatti nella nostra vita quotidiana. Inutile dire che questa era digitale è la creazione più bella del machine learning. L'apprendimento automatico viene utilizzato nel sistema sanitario, nella previsione del tempo, nella previsione delle vendite, nelle previsioni delle vendite, nel riconoscimento vocale, nel riconoscimento delle immagini, nella diagnosi medica, nella classificazione e nella regressione.
11. Set di dati
Per l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, i dati sono potere. Abbiamo bisogno di dati per la fase di allenamento e la fase di test. Sono disponibili molti set di dati per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Alcuni sono menzionati qui: LERA (raggi X degli arti inferiori), MrNet, CheXpert (raggi X del torace), MURA, ecc. Questi set di dati sono per l'intelligenza artificiale (AI). Questi sono i set di dati medici.
D'altra parte, il machine learning ha così tanti set di dati di machine learning. Alcuni sono menzionati qui: ImageNet: viene utilizzato per l'attività di visione artificiale, Set di dati (Diagnostico) sul cancro al seno del Wisconsin: utilizzato per il sistema sanitario, Set di dati di analisi del sentiment di Twitter: utilizzato per l'elaborazione del linguaggio naturale, Set di dati MNIST: utilizzato per il riconoscimento dei caratteri, Set di dati di immagini facciali , e così via.
12. Software: AI vs. Apprendimento automatico
Senza avere un software, un computer, una macchina o un dispositivo non è niente solo una scatola vuota. Sono disponibili molti software per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Il software AI è un programma basato su computer simile all'intelligenza umana. Per l'intelligenza artificiale, alcuni sono menzionati qui: Darwin, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360 e molti altri.
D'altra parte, per il machine learning, qui sono evidenziati alcuni software di machine learning: Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Net, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib e così via.
13. Linguaggi di programmazione
Al giorno d'oggi, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono le aree più promettenti. L'intelligenza artificiale è una simulazione o imita l'intelligenza umana. Sulla macchina, l'apprendimento è una delle parole d'ordine alla moda della tecnologia. L'apprendimento automatico consente a una macchina o a un inganno di apprendere automaticamente. Per sviluppare un modello di apprendimento automatico o un robot, dobbiamo conoscere un linguaggio di programmazione.
Ci sono molti linguaggi di programmazione disponibili. Per sviluppare un progetto di machine learning, puoi imparare il linguaggio di programmazione Python, C/C++, R o Java. D'altra parte, per sviluppare un progetto di intelligenza artificiale, puoi imparare Python, il linguaggio di programmazione LISP, Java, Prolog o C++.
14. Abilità preferita
L'intelligenza artificiale è un termine del consiglio che è compreso in diverse aree. Se sei interessato a costruire la tua carriera come ingegnere di intelligenza artificiale, allora devi conoscere il concetto di apprendimento automatico, linguaggi di programmazione, scienza dei dati, data mining, robotica, matematica, statistica, ecc.
Al contrario, per costruire la tua carriera come sviluppatore di machine learning, devi conoscere tecniche di machine learning, linguaggi di programmazione: Java, C/C++, R, matematica, probabilità e statistica, progetti e framework open source, strumenti open source, ecc.
15. Natura: AI vs. Apprendimento automatico
L'intelligenza artificiale è l'ingegneria dello sviluppo di programmi o macchine basati su computer che imitano l'intelligenza umana. Ciò significa che l'intelligenza artificiale sviluppa una macchina in grado di pensare, agire, percepire come un cervello umano. Questa tecnica è un incapsulamento di modelli statistici e matematici per la classificazione, la regressione, l'ottimizzazione, ecc. Questo campo può essere utilizzato in una varietà di applicazioni come riconoscimento vocale, robotica, estrazione di testo, euristica, visione artificiale, diagnosi medica e così via.
Il machine learning insegna alla macchina ad apprendere in base ai dati utilizzando algoritmi di apprendimento automatico come tecniche supervisionate o non supervisionate. Nell'apprendimento automatico supervisionato, l'algoritmo di apprendimento sviluppa un modello di apprendimento utilizzando un set di dati di addestramento che ha etichette sia di input che di output. In un machine learning non supervisionato, sono disponibili solo i dati di input; non ci sono variabili di output corrispondenti.
Pensieri finali
Il campo AI è l'integrazione di molti altri campi come informatica, statistica, matematica, ecc. E il campo ML è la tecnologia all'avanguardia dell'intelligenza artificiale. La differenza fondamentale tra intelligenza artificiale vs. l'apprendimento automatico è che l'intelligenza artificiale è un campo basato sulla teoria che agisce in base al concetto di cervello umano. D'altra parte, il machine learning si basa su dati e algoritmi di machine learning. Indubbiamente, questi due sviluppano cose inimmaginabili attraverso il loro tocco magico.
Puoi anche dare un'occhiata ai nostri articoli precedenti su data science vs science. ml e data mining vs. ml. Se avete opinioni o richieste, lasciate un commento. Puoi anche condividere questo articolo tramite i social media. Rimanete sintonizzati.
