Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind die Teilbereiche der Informatik, die miteinander korrelieren. Diese beiden Technologien sind die im Trend liegenden Technologien zur Schaffung intelligenter Systeme.
Obwohl es sich hierbei um zwei verwandte Technologien handelt und sie manchmal als Synonyme füreinander verwendet werden, handelt es sich in verschiedenen Fällen dennoch um zwei unterschiedliche Begriffe.
Auf einer breiten Ebene können wir sowohl KI als auch ML unterscheiden als:
Post-Order-Traversal
KI ist ein umfassenderes Konzept zur Schaffung intelligenter Maschinen, die menschliche Denkfähigkeiten und Verhaltensweisen simulieren können, während maschinelles Lernen eine Anwendung oder Teilmenge der KI ist, die es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
Nachfolgend finden Sie einige Hauptunterschiede zwischen KI und maschinellem Lernen sowie einen Überblick über künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist ein Bereich der Informatik, der ein Computersystem entwickelt, das die menschliche Intelligenz nachahmen kann. Es besteht aus zwei Wörtern ' Künstlich ' Und ' Intelligenz ', was 'eine vom Menschen geschaffene Denkkraft' bedeutet. Daher können wir es definieren als:
Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, mit der wir intelligente Systeme schaffen können, die menschliche Intelligenz simulieren können.
Das System der künstlichen Intelligenz muss nicht vorprogrammiert sein, stattdessen verwenden sie solche Algorithmen, die mit ihrer eigenen Intelligenz arbeiten können. Dabei handelt es sich um maschinelle Lernalgorithmen wie den Reinforcement-Learning-Algorithmus und Deep-Learning-Neuronale Netze. KI wird an mehreren Orten eingesetzt, beispielsweise bei Siri, Googles AlphaGo, KI beim Schachspielen usw.
Basierend auf den Fähigkeiten kann KI in drei Typen eingeteilt werden:
Derzeit arbeiten wir mit schwacher KI und allgemeiner KI. Die Zukunft der KI ist eine starke KI, von der man sagt, dass sie intelligenter sein wird als Menschen.
Teilzeichenfolge Java
Maschinelles Lernen
Beim maschinellen Lernen geht es darum, Wissen aus den Daten zu extrahieren. Es kann definiert werden als:
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Maschinen ermöglicht, aus vergangenen Daten oder Erfahrungen zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
Maschinelles Lernen ermöglicht es einem Computersystem, anhand historischer Daten Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass es explizit programmiert werden muss. Beim maschinellen Lernen werden große Mengen an strukturierten und halbstrukturierten Daten verwendet, damit ein Modell für maschinelles Lernen genaue Ergebnisse generieren oder auf der Grundlage dieser Daten Vorhersagen treffen kann.
Maschinelles Lernen basiert auf Algorithmen, die anhand historischer Daten selbstständig lernen. Es funktioniert nur für bestimmte Domänen. Wenn wir beispielsweise ein maschinelles Lernmodell zur Erkennung von Bildern von Hunden erstellen, liefert es nur Ergebnisse für Hundebilder. Wenn wir jedoch neue Daten wie ein Katzenbild bereitstellen, reagiert es nicht mehr. Maschinelles Lernen wird an verschiedenen Stellen eingesetzt, beispielsweise für Online-Empfehlungssysteme, für Google-Suchalgorithmen, E-Mail-Spamfilter, Facebook-Vorschläge zur automatischen Markierung von Freunden usw.
Es kann in drei Typen unterteilt werden:
Java for-Schleife
Hauptunterschiede zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML):
| Künstliche Intelligenz | Maschinelles Lernen |
|---|---|
| Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die es einer Maschine ermöglicht, menschliches Verhalten zu simulieren. | Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI, die es einer Maschine ermöglicht, automatisch aus vergangenen Daten zu lernen, ohne explizit zu programmieren. |
| Das Ziel der KI besteht darin, ein intelligentes Computersystem wie den Menschen zu schaffen, das komplexe Probleme lösen kann. | Das Ziel von ML besteht darin, Maschinen das Lernen aus Daten zu ermöglichen, damit sie genaue Ergebnisse liefern können. |
| Bei der KI erschaffen wir intelligente Systeme, die jede Aufgabe wie ein Mensch ausführen können. | Im ML bringen wir Maschinen mit Daten bei, eine bestimmte Aufgabe auszuführen und ein genaues Ergebnis zu liefern. |
| Maschinelles Lernen und Deep Learning sind die beiden wichtigsten Teilbereiche der KI. | Deep Learning ist eine Hauptteilmenge des maschinellen Lernens. |
| KI hat ein sehr breites Anwendungsspektrum. | Maschinelles Lernen hat einen begrenzten Umfang. |
| KI arbeitet daran, ein intelligentes System zu schaffen, das verschiedene komplexe Aufgaben ausführen kann. | Beim maschinellen Lernen geht es darum, Maschinen zu schaffen, die nur die spezifischen Aufgaben ausführen können, für die sie trainiert wurden. |
| Das KI-System ist darauf bedacht, die Erfolgschancen zu maximieren. | Beim maschinellen Lernen geht es vor allem um Genauigkeit und Muster. |
| Die Hauptanwendungen der KI sind Siri, Kundensupport mit Catboats , Expertensystem, Online-Spiele, intelligenter humanoider Roboter usw. | Die Hauptanwendungen des maschinellen Lernens sind Online-Empfehlungssystem , Google-Suchalgorithmen , Vorschläge zum automatischen Taggen von Facebook-Freunden , usw. |
| Auf der Grundlage ihrer Fähigkeiten kann KI in drei Typen unterteilt werden: Schwache KI , Allgemeine KI , Und Starke KI . | Maschinelles Lernen kann auch hauptsächlich in drei Arten unterteilt werden: Überwachtes Lernen , Unbeaufsichtigtes Lernen , Und Verstärkungslernen . |
| Dazu gehören Lernen, Argumentation und Selbstkorrektur. | Es beinhaltet Lernen und Selbstkorrektur, wenn es mit neuen Daten eingeführt wird. |
| KI befasst sich vollständig mit strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten. | Maschinelles Lernen befasst sich mit strukturierten und halbstrukturierten Daten. |