Differenza chiave: apprendimento automatico e intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale è un concetto ampio. Auto a guida autonoma, case intelligenti sono alcuni esempi di Intelligenza Artificiale. Alcuni paesi hanno robot intelligenti in campi come la medicina, la produzione, l'esercito, l'agricoltura e la casa. L'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale. Il differenza fondamentale tra Machine Learning e Intelligenza Artificiale è quello Machine Learning è un tipo di Intelligenza Artificiale che dà la capacità a un computer di apprendere senza essere programmato in modo esplicito e l'Intelligenza Artificiale è la teoria e lo sviluppo di sistemi informatici in grado di svolgere compiti in modo intelligente simili a un umano. Machine Learning utilizza un algoritmo per analizzare i dati, imparare da essi e prendere decisioni di conseguenza. È uno sviluppo di algoritmi di autoapprendimento e l'intelligenza artificiale è la scienza dello sviluppo di un sistema o software intelligente come un essere umano.
Cos'è l'apprendimento automatico?
Un algoritmo è una sequenza di passaggi che dicono al computer di risolvere un problema. L'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale. Fornisce ai computer la capacità di apprendere senza essere programmati in modo esplicito. Sono vari algoritmi disponibili per risolvere i problemi di Machine Learning. A seconda del tipo di problema, si può scegliere un algoritmo di Machine Learning adatto. Si concentra sullo sviluppo di programmi per computer che possono dare un risultato quando vengono esposti a nuovi dati.
Ci sono diversi tipi di Machine Learning. Sono l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato e l'apprendimento per rinforzo. L'apprendimento supervisionato utilizza un set di dati noto per fare previsioni. Un insieme di dati di input (X) e un insieme di valori di risposta o uscite corrispondenti (Y) vengono forniti all'algoritmo di apprendimento supervisionato. Tale set di dati è noto come set di dati di addestramento. Usando quel set di dati, l'algoritmo costruisce un modello (Y=f(X)), quindi può fornire un valore di output per completare il nuovo set di dati.
La classificazione e la regressione sono algoritmi di apprendimento automatico supervisionato. La classificazione viene utilizzata per classificare un record. Un semplice esempio è "se la temperatura è fredda". La risposta può essere "sì" o "no". C'è un numero specifico di scelte da classificare. Se ci sono due scelte, è una classificazione a due classi. Se ci sono più di due scelte, si tratta di una classificazione multiclasse. La regressione viene utilizzata per calcolare l'output numerico. Ad esempio, prevedere la temperatura di domani. Un altro esempio potrebbe essere la previsione del valore della casa.
Nell'apprendimento non supervisionato, vengono forniti solo i dati di input e non ci sono output corrispondenti. Invece, l'algoritmo trova un modello o una struttura per saperne di più sui dati. Il clustering è classificato come apprendimento non supervisionato. Separa i dati in gruppi o cluster per facilitare l'interpretazione dei dati.
Figura 01: Apprendimento automatico
L'apprendimento per rinforzo si ispira alla psicologia comportamentista. Si tratta di massimizzare qualche nozione di ricompensa cumulativa. Un esempio di apprendimento per rinforzo è istruire il computer a giocare a scacchi. Ci sono così tanti passi nell'apprendimento degli scacchi. Pertanto, non è possibile istruire su ogni passaggio. Ma è possibile dire se una determinata azione è stata eseguita correttamente o sbagliata. Nell'apprendimento per rinforzo, il computer cercherà di massimizzare la ricompensa e di imparare dall'esperienza. Un altro esempio è un termoregolatore automatico. Il sistema dovrebbe aumentare o diminuire la temperatura in base alle esigenze. L'apprendimento per rinforzo è utile per i sistemi che dovrebbero prendere decisioni senza molta guida umana.
Cos'è l'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale consiste nel far sì che un computer, un robot controllato da un computer o un software pensino in modo intelligente in modo simile a un essere umano. Si applicava al sistema, al modo in cui gli esseri umani pensano, al modo in cui gli esseri umani imparano, decidono e risolvono i problemi. Infine, viene costruito un sistema intelligente e intelligente. L'intelligenza artificiale è una tecnologia alla moda nel mondo moderno. È una combinazione di una varietà di discipline come informatica, biologia, matematica e ingegneria.
Figura 02: Intelligenza Artificiale
Ci sono molte applicazioni dell'Intelligenza Artificiale (AI). Le moderne applicazioni di gioco utilizzano l'IA. La ricerca sull'IA include anche l'elaborazione del linguaggio naturale. Significa dare a un computer oa una macchina la capacità di comprendere il linguaggio naturale parlato dagli esseri umani e di svolgere compiti di conseguenza. Un' altra applicazione è Robot industriali. Esistono robot più sofisticati con processori efficienti e un'enorme quantità di memoria. Possono adattarsi a un nuovo ambiente e raccogliere dati utilizzando luce, temperatura, suono, ecc. Sono utilizzati in campi come la medicina e la produzione. Intelligenza artificiale applicata anche al riconoscimento ottico dei caratteri, veicoli autonomi, simulazioni militari e molti altri.
Quali sono le somiglianze tra apprendimento automatico e intelligenza artificiale?
- Entrambi possono essere usati per costruire sistemi sofisticati per eseguire determinate attività.
- Entrambi sono basati su statistiche e matematica.
- Il Machine Learning è la nuova tecnologia all'avanguardia dell'Intelligenza Artificiale.
Qual è la differenza tra apprendimento automatico e intelligenza artificiale?
Apprendimento automatico vs intelligenza artificiale |
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| Il Machine Learning è un tipo di Intelligenza Artificiale che dà la possibilità a un computer di apprendere senza essere programmato in modo esplicito. Utilizza un algoritmo per analizzare i dati, imparare da essi e prendere decisioni di conseguenza. | L'intelligenza artificiale è la teoria e lo sviluppo di sistemi informatici in grado di svolgere compiti in modo intelligente simili a quelli di un essere umano. |
| Funzionalità | |
| L'apprendimento automatico si concentra sulla precisione e sui modelli. | L'intelligenza artificiale si concentra sul comportamento intelligente e sul massimo cambiamento del successo. |
| Categorizzazione | |
| L'apprendimento automatico può essere classificato in Apprendimento supervisionato, Apprendimento non supervisionato e Apprendimento per rinforzo. | Le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale possono essere classificate come applicate o generali. |
Riepilogo – Machine Learning vs Intelligenza Artificiale
L'intelligenza artificiale è un progresso e un'ampia disciplina. Consiste in molti altri campi come ingegneria, matematica, informatica, ecc. La differenza tra machine learning e intelligenza artificiale è che l'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale che dà la capacità di un computer di apprendere senza essere esplicitamente programmato e artificiale L'intelligenza è la teoria e lo sviluppo di sistemi informatici in grado di svolgere compiti in modo intelligente simili a quelli di un essere umano. Il Machine Learning è la nuova tecnologia all'avanguardia dell'Intelligenza Artificiale.
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