هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشینی! تفاوت در چیست.

مغز انسان ارگان جالبی است ، اگرچه ما هنوز توانایی های آن را کاملاً درک نکرده ایم ، اما ما فناوری هایی را با موفقیت طراحی کرده ایم که می تواند اقدامات خود را تقلید کند و یا مانند انسانها به فکر بگذارد. این موضوع ما را به سمت دو موضوع داغ در بازار سوق می دهد: هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML).

با کمک AI و ML بسیاری از فرایندها برای دستیابی سریع به نتایج به صورت خودکار انجام شده اند. دقیق ترین نمونه GOOGLE است. آره! موتور جستجو با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اجرا می شود. چگونه دیگری فکر کردید که گوگل نه تنها می تواند به تمام سوالات شما پاسخ دهد ، بلکه همچنین قادر به ارائه دوره بعدی عمل است.

AI و ML اغلب به صورت متقابل استفاده می شوند ، اما AI و ML چیست؟ و تفاوت این دو در چیست؟ بگذارید دریابیم

هوش مصنوعی: این یک رشته از علوم رایانه است که به برنامه ها و الگوریتم هایی می پردازد که باعث می شود ماشین ها به شناسایی ، پردازش و ارائه خروجی های دقیق بپردازند. به عبارت دیگر ، این فناوری است که می تواند ماشین ها را هوشمند کند.

با توجه به رشد گسترده جمعیت ، ما به ماشینهای هوشمند نیاز داریم تا از بعضی وظایف که شامل پردازش و ذخیره داده های عظیم است ، مراقبت کنیم. به عنوان مثال ، امروز ما می توانیم با یک کلیک روی سهام سرمایه گذاری و معامله کنیم ، اما در باطن ، الگوریتم های پیچیده ای وجود دارند که مقادیر عظیمی از داده ها را پردازش می کنند تا نشان دهند که کدام سهام به خوبی تجارت می کند.

براساس وظایفی که انجام می گیرد ، هوش مصنوعی به 2 دسته گسترده تقسیم می شود که عبارتند از General AI و Applied AI. بگذارید جزئیات را با هم مرور کنیم.

عمومی هوش مصنوعی: این برنامه ها در انجام یک کار واحد عالی هستند ، خواه یادآوری یک جلسه برنامه ریزی شده یا اصلاح خطاهای دستوری در سند شما. آنها وظایف را به خوبی انجام می دهند که اکنون می توانید به جنبه های مهم دیگر توجه کنید.

برنامه های کاربردی هوش مصنوعی: وقتی می توان چندین کار را انجام داد ، برنامه های کاربردی هوش مصنوعی بهترین هستند. آنها قادر به تجزیه و تحلیل داده های مربوط به زمینه های مختلف هستند و خروجی به شما می دهند که مناسب ترین باشد. به عنوان مثال ، وقتی از سیری یا دستیار Google درخواست می کنید که نزدیکترین رستوران ایتالیایی را پیدا کنید ، ابتدا مکان فعلی شما را تشخیص می دهد ، سپس تمام رستوران های موجود در آن منطقه جغرافیایی را اسکن می کند ، سپس رستوران های ایتالیایی را فیلتر می کند و نتایج را از نزدیکترین تا دورترین حالت نمایش می دهد. برای تجزیه و تحلیل همه این داده ها و به دست آوردن نتایج دقیق ، ماشین ها از الگوریتم های پیچیده ای استفاده می کنند که تحت عنوان Machine Learning است.

اکنون ، ماشین سازی چیست؟ و چرا وقتی هوش مصنوعی داشتیم به آن احتیاج داشتیم؟

دو موفقیت مهم وجود داشته است که منجر به یادگیری ماشین می شود.

اولین مکاشفه توسط آرتور ساموئل آورده شد ، که کشف کرد که به جای ساخت ماشین های هوشمند ، ممکن است برنامه نویسی آنها برای یادگیری توسط خودشان باشد.

دوم با افزایش استفاده از اینترنت به وجود آمد. این مقدار زیادی داده برای تجزیه و تحلیل به ارمغان آورد. بنابراین ، مهندسین فکر می کردند ، به جای آموزش ماشین آلات نحوه تجزیه و تحلیل ، راحت تر می توان آنها را برنامه ریزی کرد که خودشان فکر کنند. و وصل کردن آنها به اینترنت ، دسترسی کامل به اطلاعات در سراسر جهان را به آنها می دهد. این موج جدیدی به نام Machine Learning را آغاز کرد.

یادگیری ماشینی تابعی از هوش مصنوعی است ، این علم طراحی برنامه ها و الگوریتم ها است تا ماشین ها بتوانند مانند انسان فکر و تصمیم گیری کنند. به عنوان مثال ، فیس بوک بر اساس آنچه بیشترین مشاهده کرده اید پیشنهادات ارسال می کند.

یادگیری ماشینی می تواند برای مقابله با موضوعات جدی مانند کلاهبرداری در کارت اعتباری ، تشخیص چهره و غیره ، عملکرد ML با استفاده از الگوریتم های پیچیده ای که مرتباً داده ها را تجزیه و تحلیل می کنند ، آن را با سناریوهای گذشته مقایسه کرده و به موقعیت های مختلف پاسخ می دهد.

سه نوع ML وجود دارد:

سرپرستی ML: در این نوع ، ما در الگوریتم با موارد آزمایش و سناریوهای هدف تغذیه می کنیم تا به این موارد عادت کند و هنگام تغذیه یک داده جدید ، دقیقاً همان نتایج را بدست آوریم. مثلاً: تشخیص تقلب در کارت اعتباری ، خودکار نرم افزارهای اصلاح

بدون نظارت ML: در اینجا هیچ داده از پیش تغذیه ای وجود ندارد ، الگوریتم خودش به گونه ای برنامه ریزی شده است که داده ها را مرتب می کند ، الگوهای را ترسیم می کند و خروجی های احتمالی را به دست می آورد. به عنوان مثال: موتورهای توصیه در همه وب سایتهای تجارت الکترونیکی.

تقویت شده ML: این روش شامل تعامل روزمره با محیط و اقداماتی است که منجر به به حداکثر رساندن سود یا به حداقل رساندن ریسک می شود. این الگوریتم فعل و انفعالات خود را متوقف نمی کند مگر اینکه به طیف گسترده ای از امکانات برسد. به عنوان مثال: بازی ، ماشین های پرواز و غیره

بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تفاوت کمی وجود دارد ، به عبارت دیگر ، هوش مصنوعی ماشین هایی باهوش می سازد ، در حالی که یادگیری ماشینی باعث می شود آنها خودکفا باشند. این دو فناوری باعث شده است تا روند کار دنیا ، حتی اگر تهدید ماشینهای فریبنده (به لطف هالیوود) تحقق یابد ، انقلابی کرده اند ، اکنون بگذارید ما بنشینیم و از میوه ها لذت ببریم.