Kunstmatige intelligentie versus machine learning! Wat is het verschil?

Het menselijk brein is een geweldig orgaan, maar we hebben de mogelijkheden ervan nog niet volledig begrepen, maar we hebben met succes technologieën ontwikkeld die hun acties imiteren of mensen leren denken zoals ze doen. Dit brengt ons bij twee relevante onderwerpen in de markt: Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning (ML).

Veel processen zijn geautomatiseerd om met AI en ML snellere resultaten te behalen. Het meest voor de hand liggende voorbeeld is GOOGLE. Ja! De zoekmachine werkt met kunstmatige intelligentie en machine learning-algoritmen. Hoe denk je dat Google niet in staat is om al je vragen te beantwoorden, maar om verdere aanwijzingen te geven?

AI en ML worden vaak door elkaar gebruikt, maar wat zijn AI en ML? En wat is het verschil tussen de twee? Laten we het uitzoeken.

Kunstmatige intelligentie: dit is het gebied van informatica dat zich bezighoudt met programma's en algoritmen die machineherkenning, verwerking en nauwkeurige resultaten mogelijk maken. Met andere woorden, het is technologie die auto's slimmer kan maken.

Met het steeds toenemende aantal mensen hebben we slimme machines nodig om specifieke taken uit te voeren, waaronder het verwerken en opslaan van enorme gegevens. Vandaag kunnen we bijvoorbeeld met een klik aandelen beleggen en verhandelen, maar er zijn geavanceerde algoritmen die grote hoeveelheden gegevens verwerken om te suggereren welke aandelen beter worden verhandeld.

Kunstmatige intelligentie is onderverdeeld in twee brede categorieën: algemene AI en toegepaste AI. Laten we ze allemaal van dichterbij bekijken.

Algemene AI: deze programma's zijn erg belangrijk om één taak uit te voeren, namelijk om u te herinneren aan een geplande afspraak of om grammaticale fouten in het document te corrigeren. Ze doen hun taken zo goed dat je je nu kunt concentreren op andere belangrijke aspecten.

Applied AI: als het gaat om het uitvoeren van meerdere taken, zijn Applied AI-programma's de beste. Ze kunnen gegevens uit verschillende velden analyseren en u het beste resultaat geven. Als u bijvoorbeeld Siri of Google Assistant vraagt ​​naar het dichtstbijzijnde Italiaanse restaurant, bepaalt deze eerst uw huidige locatie, scant vervolgens alle restaurants in hetzelfde geografische gebied en filtert vervolgens Italiaanse restaurants en zoekresultaten van de dichtstbijzijnde. geeft lang aan. Machines gebruiken onder Machine Learning geavanceerde algoritmen om al deze informatie te analyseren en nauwkeurige resultaten te vinden.

Wat is machine learning nu? En waarom hadden we het nodig toen we kunstmatige intelligentie hadden?

Er waren twee grote doorbraken die tot Machine Learning hebben geleid.

De eerste openbaring werd gedaan door Arthur Samuel, die ontdekte dat het mogelijk zou kunnen zijn om hun eigen leren te programmeren in plaats van intelligente machines te bouwen.

De tweede is te wijten aan het toegenomen gebruik van internet. Dit leidde tot een enorme hoeveelheid gegevens voor analyse. Dus ingenieurs dachten dat het gemakkelijker zou zijn om hun eigen denken te programmeren in plaats van machine-analyse te leren. En als u ze met internet verbindt, hebt u volledige toegang tot wereldwijde informatie. Het begon een nieuwe golf genaamd Machine Learning.

Machine learning is een functie van kunstmatige intelligentie, een wetenschap van het ontwerpen van programma's en algoritmen die machines kunnen bedenken en maken zoals mensen dat doen. Facebook geeft je bijvoorbeeld postsuggesties op basis van wat je het meest ziet.

Creditcardfraude, gezichtsherkenning en meer, met behulp van geavanceerde algoritmen die Machine Learning voortdurend analyseren, gegevens vergelijken met scenario's uit het verleden en reageren op verschillende situaties. Het kan worden gebruikt om ernstige problemen zoals ML-functies op te lossen.

Er zijn drie soorten ML:

Gecontroleerde ML: In deze ronde bieden we testcases en doelscenario's in het algoritme zodat deze casussen bestuderen en nauwkeurige resultaten geven wanneer nieuwe gegevens worden ingevoerd. Bijvoorbeeld: detectie van creditcardfraude, automatische correctieprogramma's.

Ongecontroleerde ML: er zijn hier geen vooraf gedefinieerde gegevens, het algoritme zelf is geprogrammeerd om gegevens te sorteren, patroonselectie en mogelijke resultaten te produceren. Bijvoorbeeld: aanbevelingsmechanismen op alle e-commerce websites.

Gereconstrueerde ML: deze methode omvat dagelijkse interacties met de omgeving en acties die voordelen of risico's minimaliseren. Het algoritme stopt zijn effecten pas als het zijn volledige potentieel heeft bereikt. Bijvoorbeeld: spelletjes, vliegende auto's, etc.

Er is weinig verschil tussen kunstmatige intelligentie en machine learning, met andere woorden, kunstmatige intelligentie bouwt intelligente machines, machine learning maakt ze zelfvoorzienend. Deze twee technologieën hebben een revolutie teweeggebracht in het bedrijf van de wereld, zelfs als de auto vast komt te zitten (dankzij Hollywood), en laten we nu gaan zitten en genieten van de vruchten.