Differenza Tra Machine Learning E Intelligenza Artificiale

2024 Autore: Mildred Bawerman | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-16 08:39

Differenza chiave: machine learning vs intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale è un concetto ampio. Auto a guida autonoma, case intelligenti sono alcuni esempi di Intelligenza Artificiale. Alcuni paesi dispongono di robot intelligenti in settori come la medicina, la produzione, l'esercito, l'agricoltura e la casa. L'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale. La differenza fondamentale tra Machine Learning e Artificial Intelligence è che Machine Learning è un tipo di Artificial Intelligence che dà la capacità di un computer di apprendere senza essere esplicitamente programmato e Artificial Intelligence è la teoria e lo sviluppo di sistemi informatici in grado di eseguire compiti intelligentemente simili a un umano. L'apprendimento automatico utilizza un algoritmo per analizzare i dati, apprendere da essi e prendere decisioni di conseguenza. È uno sviluppo di algoritmi di autoapprendimento,e l'Intelligenza Artificiale è la scienza che sviluppa un sistema o un software intelligente come un essere umano.

CONTENUTI

1. Panoramica e differenza chiave

2. Che cos'è l'apprendimento automatico

3. Che cos'è l'intelligenza artificiale

4. Somiglianze tra apprendimento automatico e intelligenza artificiale

5. Confronto affiancato - Apprendimento automatico e intelligenza artificiale in forma tabulare

6. Riepilogo

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 programmato esplicitamente. Sono disponibili vari algoritmi per risolvere problemi di Machine Learning. A seconda del tipo di problema, è possibile scegliere un algoritmo di Machine Learning adatto. Si concentra sullo sviluppo di programmi per computer che possono dare un risultato se esposti a nuovi dati.

Esistono diversi tipi di machine learning. Sono apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo. L'apprendimento supervisionato utilizza un set di dati noto per fare previsioni. Una serie di dati di input (X) e una serie di corrispondenti valori di risposta o uscite (Y) vengono fornite all'algoritmo di apprendimento supervisionato. Quel set di dati è noto come set di dati di addestramento. Utilizzando quel set di dati, l'algoritmo costruisce un modello (Y = f (X)), in modo che possa 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, si tratta di una classificazione a due classi. Se sono disponibili più di due scelte, si tratta di una classificazione multi-classe. 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.

In Unsupervised Learning, vengono forniti solo i dati di input e non ci sono output corrispondenti, invece l'algoritmo trova un pattern 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 una qualche nozione di ricompensa cumulativa. Un esempio di apprendimento per rinforzo è istruire il computer a giocare a scacchi. Ci sono così tanti passaggi nell'apprendimento degli scacchi. Pertanto, non è possibile fornire istruzioni su ogni passaggio. Ma è possibile dire se l'azione certa 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 al requisito. 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 serve a far pensare in modo intelligente un computer, un robot controllato da computer o un software in modo simile a un essere umano. Si applicava al sistema, al modo in cui gli umani pensano, a come gli umani apprendono, decidono e risolvono i problemi. Infine, viene costruito un sistema intelligente e intelligente. L'intelligenza artificiale è una tecnologia di tendenza nel mondo moderno. È una combinazione di una varietà di discipline come informatica, biologia, matematica e ingegneria.

Figura 02: intelligenza artificiale

Esistono molte applicazioni dell'intelligenza artificiale (AI). Le moderne applicazioni di gioco utilizzano l'AI. La ricerca sull'IA include anche l'elaborazione del linguaggio naturale. Significa dare la capacità di un computer o di una macchina di comprendere il linguaggio naturale parlato dagli esseri umani e di eseguire i compiti di conseguenza. Un'altra applicazione è Robot industriali. Esistono robot più sofisticati con processori efficienti e un'enorme quantità di memoria. Possono adattarsi al nuovo ambiente e raccogliere dati utilizzando la luce, la temperatura, il suono, ecc. Sono utilizzati in campi come la medicina e la produzione. L'intelligenza artificiale applicata anche al riconoscimento ottico dei caratteri, ai veicoli autonomi, alle simulazioni militari e molti altri.

Quali sono le somiglianze tra machine learning e intelligenza artificiale?

• Entrambi possono essere utilizzati per creare sistemi sofisticati per eseguire determinate attività.
• Entrambi sono basati su statistica e matematica.
• Il Machine Learning è la nuova tecnologia all'avanguardia dell'intelligenza artificiale.

Qual è la differenza tra machine learning e intelligenza artificiale?

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Machine learning vs intelligenza artificiale
L'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale che dà la possibilità a un computer di apprendere senza essere programmato esplicitamente. Utilizza un algoritmo per analizzare i dati, apprendere da essi e prendere decisioni di conseguenza.	L'intelligenza artificiale è la teoria e lo sviluppo di sistemi informatici in grado di eseguire compiti in modo intelligente simili a 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 di successo.
Categorizzazione
Il machine learning può essere classificato in Supervise Learning, Unsupervised Learning e Reinforcement Learning.	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 apprendimento automatico 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 programmato esplicitamente e artificiale L'intelligenza è la teoria e lo sviluppo di sistemi informatici in grado di eseguire compiti in modo intelligente simili a un essere umano. Il Machine Learning è la nuova tecnologia all'avanguardia dell'intelligenza artificiale.

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