Հիմնական տարբերություն – Մեքենայի ուսուցումն ընդդեմ արհեստական ինտելեկտի
Արհեստական ինտելեկտը լայն հասկացություն է: Ինքնավար մեքենաները, խելացի տները արհեստական ինտելեկտի որոշ օրինակներ են: Որոշ երկրներ ունեն խելացի ռոբոտներ այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են բժշկությունը, արտադրությունը, ռազմական, գյուղատնտեսությունը և տնային տնտեսությունը: Մեքենայի ուսուցումը արհեստական ինտելեկտի տեսակ է: Մեքենայի ուսուցման և արհեստական ինտելեկտի միջև հիմնական տարբերությունն այն է, որ մեքենայական ուսուցումը արհեստական ինտելեկտի մի տեսակ է, որը համակարգչին հնարավորություն է տալիս սովորել առանց հստակ ծրագրավորված լինելու, իսկ Արհեստական ինտելեկտը համակարգչային համակարգերի տեսությունն է և զարգացումը, որոնք կարող են խելամտորեն նման առաջադրանքներ կատարել: մարդ. Մեքենայի ուսուցումն օգտագործում է ալգորիթմ՝ տվյալների վերլուծության, դրանցից սովորելու և համապատասխան որոշումներ կայացնելու համար: Դա ինքնուսուցման ալգորիթմների մշակումն է, իսկ Արհեստական ինտելեկտը մարդու պես խելացի համակարգ կամ ծրագրաշար մշակելու գիտություն է:
Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը:
Ալգորիթմը քայլերի հաջորդականություն է, որը համակարգչին հուշում է լուծել խնդիրը: Մեքենայի ուսուցումը արհեստական ինտելեկտի տեսակ է: Այն համակարգիչներին տալիս է սովորելու հնարավորություն՝ առանց հստակ ծրագրավորված լինելու: Դրանք տարբեր ալգորիթմներ են, որոնք հասանելի են մեքենայական ուսուցման խնդիրները լուծելու համար: Կախված խնդրի տեսակից՝ կարելի է ընտրել մեքենայական ուսուցման համապատասխան ալգորիթմ: Այն կենտրոնանում է համակարգչային ծրագրերի մշակման վրա, որոնք կարող են արդյունք տալ, երբ ենթարկվում են նոր տվյալների:
Գոյություն ունեն մեքենայական ուսուցման տարբեր տեսակներ: Դրանք են՝ վերահսկվող ուսուցումը, չվերահսկվող ուսուցումը և ուժեղացման ուսուցումը: Վերահսկվող ուսուցումն օգտագործում է հայտնի տվյալների բազա՝ կանխատեսումներ անելու համար:Վերահսկվող ուսուցման ալգորիթմին տրվում է մուտքային տվյալների (X) և համապատասխան պատասխանի արժեքների կամ ելքերի (Y) հավաքածու: Այդ տվյալների շտեմարանը հայտնի է որպես ուսումնական տվյալների հավաքածու: Օգտագործելով այդ տվյալների շտեմարանը՝ ալգորիթմը կառուցում է մոդել (Y=f(X)), այնպես որ կարող է ելքային արժեք տալ նոր տվյալների բազան լրացնելու համար:
Դասակարգումը և ռեգրեսիան վերահսկվող մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ են: Դասակարգումը օգտագործվում է գրառումը դասակարգելու համար: Պարզ օրինակներից մեկն է՝ «ջերմաստիճանը ցուրտ է»: Պատասխանը կարող է լինել կամ «այո» կամ «ոչ»: Դասակարգելու համար ընտրության որոշակի քանակ կա: Եթե կա երկու ընտրություն, ապա դա երկու դասի դասակարգում է: Եթե երկուսից ավելի ընտրություն կա, ապա դա բազմադասակարգ դասակարգում է: Թվային արդյունքը հաշվարկելու համար օգտագործվում է ռեգրեսիա: Օրինակ՝ վաղվա ջերմաստիճանի կանխատեսումը։ Մեկ այլ օրինակ կարող է լինել տան արժեքը կանխատեսելը:
Չվերահսկվող ուսուցման մեջ տրվում են միայն մուտքային տվյալները, և չկան համապատասխան ելքեր: Փոխարենը, ալգորիթմը գտնում է օրինաչափություն կամ կառուցվածք՝ տվյալների մասին ավելին իմանալու համար:Կլաստերավորումը դասակարգվում է որպես չվերահսկվող ուսուցում: Այն բաժանում է տվյալները խմբերի կամ կլաստերների՝ տվյալների մեկնաբանումը հեշտացնելու համար:
Նկար 01. Մեքենայի ուսուցում
Ամրապնդող ուսուցումը ներշնչված է վարքագծային հոգեբանությամբ: Դա վերաբերում է կուտակային պարգևի որոշ հասկացությունների առավելագույնիմանը: Ամրապնդման ուսուցման օրինակներից մեկն է համակարգչին շախմատ խաղալ հրահանգ տալը: Շախմատ սովորելու շատ քայլեր կան: Ուստի յուրաքանչյուր քայլի մասին հրահանգ տալ հնարավոր չէ։ Բայց կարելի է ասել՝ որոշակի գործողությունը ճիշտ է կատարվել, թե սխալ։ Reinforcement Learning-ում համակարգիչը կփորձի առավելագույնի հասցնել պարգևը և սովորել փորձից: Մեկ այլ օրինակ է ավտոմատ ջերմաստիճանի կարգավորիչը: Համակարգը պետք է բարձրացնի կամ նվազեցնի ջերմաստիճանը ըստ պահանջի:Ուժեղացման ուսուցումը լավ է համակարգերի համար, որոնք պետք է որոշումներ կայացնեն առանց մարդկային մեծ առաջնորդության:
Ի՞նչ է արհեստական ինտելեկտը:
Արհեստական ինտելեկտը համակարգչին, համակարգչով կառավարվող ռոբոտին կամ ծրագրաշարին ստիպելն է, որ խելացիորեն նմանեն մարդուն: Այն վերաբերում էր համակարգին, մարդու մտածելակերպին, ինչպես են մարդիկ սովորում, որոշում և լուծում խնդիրներ: Վերջապես, ստեղծվում է խելացի և խելացի համակարգ: Արհեստական ինտելեկտը ժամանակակից աշխարհում գերժամանակակից տեխնոլոգիա է: Դա մի շարք առարկաների համադրություն է, ինչպիսիք են համակարգչային գիտությունը, կենսաբանությունը, մաթեմատիկան և ճարտարագիտությունը:
Գծապատկեր 02. Արհեստական ինտելեկտ
Արհեստական ինտելեկտի (AI) բազմաթիվ կիրառություններ կան:Ժամանակակից Gaming հավելվածներն օգտագործում են AI: AI հետազոտությունը ներառում է նաև բնական լեզվի մշակում: Այն համակարգչին կամ մեքենային հնարավորություն տալն է հասկանալու մարդկանց կողմից խոսվող բնական լեզուն և համապատասխանաբար կատարել առաջադրանքները: Մեկ այլ հավելված է Industrial Robots-ը: Կան ավելի բարդ ռոբոտներ՝ արդյունավետ պրոցեսորներով և հսկայական քանակությամբ հիշողությամբ: Նրանք կարող են հարմարվել նոր միջավայրին և տվյալներ հավաքել՝ օգտագործելով լույսը, ջերմաստիճանը, ձայնը և այլն: Դրանք օգտագործվում են այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են բժշկությունը և արտադրությունը: Արհեստական ինտելեկտը կիրառվում է նաև օպտիկական նիշերի ճանաչման, ինքնավար մեքենաների, ռազմական սիմուլյացիաների և այլնի մեջ:
Որո՞նք են նմանությունները մեքենայական ուսուցման և արհեստական ինտելեկտի միջև:
- Երկուսն էլ կարող են օգտագործվել որոշակի առաջադրանքներ կատարելու համար բարդ համակարգեր ստեղծելու համար:
- Երկուսն էլ հիմնված են վիճակագրության և մաթեմատիկայի վրա:
- Մեքենայական ուսուցումը արհեստական ինտելեկտի նոր առաջադեմ տեխնոլոգիա է:
Ո՞րն է տարբերությունը մեքենայական ուսուցման և արհեստական ինտելեկտի միջև:
Մեքենայական ուսուցում ընդդեմ արհեստական ինտելեկտի |
|
| Մեքենայական ուսուցումը արհեստական ինտելեկտի մի տեսակ է, որը համակարգչին հնարավորություն է տալիս սովորել առանց հստակ ծրագրավորման: Այն օգտագործում է ալգորիթմ՝ տվյալների վերլուծության, դրանցից սովորելու և համապատասխան որոշումներ կայացնելու համար: | Արհեստական ինտելեկտը համակարգչային համակարգերի տեսություն և զարգացում է, որն ունակ է մարդուն նման խելամտորեն կատարել առաջադրանքներ: |
| Ֆունկցիոնալություն | |
| Մեքենայի ուսուցումը կենտրոնանում է ճշգրտության և օրինաչափությունների վրա: | Արհեստական ինտելեկտը կենտրոնանում է խելացի վարքագծի և հաջողության առավելագույն փոփոխության վրա: |
| Դասակարգում | |
| Մեքենայական ուսուցումը կարելի է դասակարգել ուսուցման վերահսկման, չվերահսկվող ուսուցման և ուժեղացման ուսուցման համար: | Արհեստական բանականության վրա հիմնված հավելվածները կարելի է դասակարգել որպես կիրառական կամ ընդհանուր: |
Ամփոփում – Մեքենայի ուսուցումն ընդդեմ արհեստական ինտելեկտի
Արհեստական ինտելեկտը առաջընթաց է և լայն կարգապահություն: Այն բաղկացած է բազմաթիվ այլ ոլորտներից, ինչպիսիք են ճարտարագիտությունը, մաթեմատիկան, համակարգչային գիտությունը և այլն: Մեքենայի ուսուցման և արհեստական ինտելեկտի միջև տարբերությունն այն է, որ մեքենայական ուսուցումը արհեստական ինտելեկտի տեսակ է, որը համակարգչին հնարավորություն է տալիս սովորել առանց հստակ ծրագրավորված և արհեստական լինելու: Բանականությունը համակարգչային համակարգերի տեսությունն ու զարգացումն է, որն ունակ է մարդուն խելամտորեն կատարել առաջադրանքներ: Մեքենայի ուսուցումը արհեստական ինտելեկտի նոր առաջադեմ տեխնոլոգիա է:
Ներբեռնեք մեքենայական ուսուցման PDF տարբերակը ընդդեմ արհեստական ինտելեկտի
Դուք կարող եք ներբեռնել այս հոդվածի PDF տարբերակը և օգտագործել այն անցանց նպատակներով՝ ըստ մեջբերումների: Խնդրում ենք ներբեռնել PDF տարբերակը այստեղ Տարբերությունը մեքենայական ուսուցման և արհեստական ինտելեկտի միջև
