Ključna razlika – mašinsko učenje naspram veštačke inteligencije
Veštačka inteligencija je širok koncept. Automobili koji se sami voze, pametne kuće su neki od primjera umjetne inteligencije. Neke zemlje imaju inteligentne robote u oblastima kao što su medicina, proizvodnja, vojska, poljoprivreda i domaćinstvo. Mašinsko učenje je vrsta umjetne inteligencije. Ključna razlika između mašinskog učenja i veštačke inteligencije je u tome što je mašinsko učenje vrsta veštačke inteligencije koja daje mogućnost računaru da uči bez eksplicitnog programiranja, a veštačka inteligencija je teorija i razvoj računarskih sistema koji su sposobni da izvršavaju zadatke inteligentno slične covek. Mašinsko učenje koristi algoritam za raščlanjivanje podataka, učenje iz njih i donošenje odluka u skladu s tim. To je razvoj algoritama koji se samouče, a umjetna inteligencija je nauka o razvoju sistema ili softvera koji je pametan kao čovjek.
Šta je mašinsko učenje?
Algoritam je niz koraka koji govore kompjuteru da riješi problem. Mašinsko učenje je vrsta umjetne inteligencije. Pruža kompjuterima mogućnost učenja bez eksplicitnog programiranja. To su različiti algoritmi dostupni za rješavanje problema strojnog učenja. U zavisnosti od vrste problema, može se izabrati odgovarajući algoritam mašinskog učenja. Fokusira se na razvoj kompjuterskih programa koji mogu dati rezultat kada su izloženi novim podacima.
Postoje različite vrste mašinskog učenja. To su učenje pod nadzorom, učenje bez nadzora i učenje s pojačanjem. Učenje pod nadzorom koristi poznati skup podataka za predviđanje. Skup ulaznih podataka (X) i skup odgovarajućih vrijednosti odgovora ili izlaza (Y) daju se algoritmu nadziranog učenja. Taj skup podataka je poznat kao skup podataka za obuku. Koristeći taj skup podataka, algoritam gradi model (Y=f(X)), tako da može dati izlaznu vrijednost za kompletiranje novog skupa podataka.
Klasifikacija i regresija su nadzirani algoritmi mašinskog učenja. Klasifikacija se koristi za klasifikaciju zapisa. Jedan jednostavan primjer je „da li je temperatura niska“. Odgovor može biti ili “da” ili “ne”. Postoji određeni broj izbora za klasifikaciju. Ako postoje dva izbora, radi se o dvoklasnoj klasifikaciji. Ako postoji više od dva izbora, radi se o višeklasnoj klasifikaciji. Regresija se koristi za izračunavanje numeričkog izlaza. Na primjer, predviđanje temperature sutra. Drugi primjer bi bilo predviđanje vrijednosti kuće.
U nenadgledanom učenju daju se samo ulazni podaci i nema odgovarajućih izlaza. Umjesto toga, algoritam pronalazi obrazac ili strukturu kako bi saznao više o podacima. Grupiranje je kategorizirano kao učenje bez nadzora. Odvaja podatke u grupe ili klastere kako bi se olakšala interpretacija podataka.
Slika 01: Mašinsko učenje
Učenje s pojačanjem inspirisano je biheviorističkom psihologijom. Radi se o maksimiziranju nekog pojma kumulativne nagrade. Jedan primjer učenja s pojačavanjem je davanje instrukcija kompjuteru da igra šah. Postoji toliko mnogo koraka u učenju šaha. Stoga nije moguće dati upute o svakom koraku. Ali moguće je reći da li je određena radnja izvršena ispravno ili pogrešno. U učenju s pojačavanjem, računar će pokušati da maksimizira nagradu i uči iz iskustva. Drugi primjer je automatski regulator temperature. Sistem bi trebao povećati ili smanjiti temperaturu u skladu sa zahtjevima. Učenje s pojačanjem je dobro za sisteme koji bi trebali donositi odluke bez mnogo ljudskog vođenja.
Šta je umjetna inteligencija?
Veštačka inteligencija je da učini da računar, kompjuterski kontrolisan robot ili softver razmišljaju inteligentno slično ljudskom. Primjenjivalo se na sistem, način na koji ljudi razmišljaju, kako ljudi uče, odlučuju i rješavaju probleme. Konačno, izgrađen je pametan i inteligentan sistem. Umjetna inteligencija je moderna tehnologija u modernom svijetu. To je kombinacija različitih disciplina kao što su računarstvo, biologija, matematika i inženjerstvo.
Slika 02: Umjetna inteligencija
Postoje mnoge primjene umjetne inteligencije (AI). Moderne aplikacije za igre koriste AI. Istraživanje AI takođe uključuje obradu prirodnog jezika. To je davanje sposobnosti kompjuteru ili mašini da razume prirodni jezik koji govore ljudi i izvršavanje zadataka u skladu sa tim. Druga aplikacija su industrijski roboti. Postoje sofisticiraniji roboti sa efikasnim procesorima i ogromnom količinom memorije. Mogu se prilagoditi novom okruženju i prikupljati podatke koristeći svjetlost, temperaturu, zvuk itd. Koriste se u poljima kao što su medicina i proizvodnja. Umjetna inteligencija se također primjenjuje u optičkom prepoznavanju karaktera, autonomnim vozilima, vojnim simulacijama i još mnogo toga.
Koje su sličnosti između mašinskog učenja i veštačke inteligencije?
- Oba se mogu koristiti za izgradnju sofisticiranih sistema za obavljanje određenih zadataka.
- Oba su zasnovana na statistici i matematici.
- Machine Learning je nova vrhunska tehnologija umjetne inteligencije.
Koja je razlika između mašinskog učenja i veštačke inteligencije?
Mašinsko učenje vs umjetna inteligencija |
|
| Mašinsko učenje je vrsta vještačke inteligencije koja daje mogućnost kompjuteru da uči bez eksplicitnog programiranja. Koristi algoritam da analizira podatke, uči iz njih i donosi odluke u skladu s tim. | Umjetna inteligencija je teorija i razvoj kompjuterskih sistema sposobnih za obavljanje zadataka inteligentno sličnih ljudskom biću. |
| Funkcionalnost | |
| Mašinsko učenje se fokusira na tačnost i obrasce. | Umjetna inteligencija se fokusira na inteligentno ponašanje i maksimalnu promjenu uspjeha. |
| Kategorizacija | |
| Mašinsko učenje se može kategorizirati na učenje pod nadzorom, učenje bez nadzora i učenje s pojačanjem. | Aplikacije zasnovane na umjetnoj inteligenciji mogu se kategorizirati kao primijenjene ili općenite. |
Sažetak – Mašinsko učenje vs umjetna inteligencija
Umjetna inteligencija je napredak i široka disciplina. Sastoji se od mnogih drugih oblasti kao što su inženjerstvo, matematika, računarstvo, itd. Razlika između mašinskog učenja i veštačke inteligencije je u tome što je mašinsko učenje vrsta veštačke inteligencije koja daje mogućnost računaru da uči bez eksplicitnog programiranja i veštačke inteligencije. Inteligencija je teorija i razvoj kompjuterskih sistema sposobnih za obavljanje zadataka inteligentno sličnih čovjeku. Mašinsko učenje je nova vrhunska tehnologija umjetne inteligencije.
Preuzmite PDF verziju Machine Learning vs Artificial Intelligence
Možete preuzeti PDF verziju ovog članka i koristiti ga za vanmrežne svrhe prema napomeni o citatu. Molimo preuzmite PDF verziju ovdje Razlika između mašinskog učenja i umjetne inteligencije
