La intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic són la part de la informàtica que estan correlacionades entre si. Aquestes dues tecnologies són les tecnologies més tendències que s'utilitzen per crear sistemes intel·ligents.
Tot i que es tracta de dues tecnologies relacionades i de vegades la gent les utilitza com a sinònim l'una de l'altra, però tots dos són els dos termes diferents en diversos casos.
A un nivell ampli, podem diferenciar tant AI com ML com:
quantes ciutats hi ha als Estats Units d'Amèrica
La IA és un concepte més gran per crear màquines intel·ligents que poden simular la capacitat i el comportament del pensament humà, mentre que l'aprenentatge automàtic és una aplicació o un subconjunt d'IA que permet que les màquines aprenguin de dades sense ser programades explícitament.
A continuació es mostren algunes diferències principals entre la IA i l'aprenentatge automàtic, juntament amb la visió general de la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic.
Intel · ligència artificial
La intel·ligència artificial és un camp de la informàtica que fa un sistema informàtic que pot imitar la intel·ligència humana. Està format per dues paraules ' Artificial 'i' intel·ligència ', que significa 'un poder de pensament creat per l'home'. Per tant, el podem definir com,
La intel·ligència artificial és una tecnologia amb la qual podem crear sistemes intel·ligents que poden simular la intel·ligència humana.
El sistema d'intel·ligència artificial no requereix que estigui preprogramat, en comptes d'això, utilitzen aquests algorismes que poden funcionar amb la seva pròpia intel·ligència. Implica algorismes d'aprenentatge automàtic com l'algoritme d'aprenentatge de reforç i xarxes neuronals d'aprenentatge profund. La IA s'està utilitzant en diversos llocs com ara Siri, AlphaGo de Google, IA en el joc d'escacs, etc.
commutador java
Segons les capacitats, la IA es pot classificar en tres tipus:
Actualment, estem treballant amb IA feble i IA general. El futur de la IA és una IA forta per la qual es diu que serà intel·ligent que els humans.
Aprenentatge automàtic
L'aprenentatge automàtic consisteix a extreure coneixement de les dades. Es pot definir com,
L'aprenentatge automàtic és un subcamp de la intel·ligència artificial, que permet a les màquines aprendre de dades o experiències passades sense ser programades explícitament.
L'aprenentatge automàtic permet a un sistema informàtic fer prediccions o prendre algunes decisions utilitzant dades històriques sense ser programat explícitament. L'aprenentatge automàtic utilitza una quantitat massiva de dades estructurades i semiestructurades perquè un model d'aprenentatge automàtic pugui generar un resultat precís o fer prediccions basades en aquestes dades.
una classe pot estendre diverses classes
L'aprenentatge automàtic funciona amb algorismes que aprenen per si mateix mitjançant dades històriques. Funciona només per a dominis específics, com ara si estem creant un model d'aprenentatge automàtic per detectar imatges de gossos, només donarà resultats per a imatges de gossos, però si proporcionem dades noves com la imatge de gat, no respondrà. L'aprenentatge automàtic s'utilitza en diversos llocs, com ara el sistema de recomanació en línia, els algorismes de cerca de Google, el filtre de correu brossa, el suggeriment d'etiquetatge automàtic d'amics de Facebook, etc.
Es pot dividir en tres tipus:
Diferències clau entre la intel·ligència artificial (IA) i l'aprenentatge automàtic (ML):
| Intel · ligència artificial | Aprenentatge automàtic |
|---|---|
| La intel·ligència artificial és una tecnologia que permet a una màquina simular el comportament humà. | L'aprenentatge automàtic és un subconjunt d'IA que permet que una màquina aprengui automàticament de dades anteriors sense programar-ho de manera explícita. |
| L'objectiu de la IA és fer un sistema informàtic intel·ligent com els humans per resoldre problemes complexos. | L'objectiu de ML és permetre que les màquines aprenguin de les dades perquè puguin donar resultats precisos. |
| En IA, fem sistemes intel·ligents per realitzar qualsevol tasca com un humà. | En ML, ensenyem a les màquines amb dades a realitzar una tasca determinada i donar un resultat precís. |
| L'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund són els dos subconjunts principals de la IA. | L'aprenentatge profund és un subconjunt principal de l'aprenentatge automàtic. |
| La IA té un abast molt ampli. | L'aprenentatge automàtic té un abast limitat. |
| La IA està treballant per crear un sistema intel·ligent que pugui realitzar diverses tasques complexes. | L'aprenentatge automàtic està treballant per crear màquines que només poden realitzar aquelles tasques específiques per a les quals estan entrenats. |
| El sistema d'IA es preocupa per maximitzar les possibilitats d'èxit. | L'aprenentatge automàtic es preocupa principalment per la precisió i els patrons. |
| Les principals aplicacions de la IA són Siri, assistència al client mitjançant catboats , Sistema expert, jocs en línia, robot humanoide intel·ligent, etc. | Les principals aplicacions de l'aprenentatge automàtic són Sistema de recomanació en línia , Algoritmes de cerca de Google , Suggeriments d'etiquetatge automàtic d'amics de Facebook , etc. |
| Segons les capacitats, la IA es pot dividir en tres tipus, que són: IA feble , IA general , i IA forta . | L'aprenentatge automàtic també es pot dividir principalment en tres tipus que són Aprenentatge supervisat , Aprenentatge no supervisat , i Aprenentatge de reforç . |
| Inclou aprenentatge, raonament i autocorrecció. | Inclou l'aprenentatge i l'autocorrecció quan s'introdueix amb dades noves. |
| La IA s'ocupa completament de dades estructurades, semiestructurades i no estructurades. | L'aprenentatge automàtic tracta dades estructurades i semiestructurades. |