Машинное обучение и ИИ не одно и то же: вот в чем разница
В чем разница между искуственным интеллектом и машинным обучением?
Когда речь идет о больших данных, эти термины информатики часто используются взаимозаменяемо, но это не одно и то же. Хотя это может показаться запутанным, на самом деле просто разграничить термины, когда вы понимаете, как они работают вместе.
Вот разница между искусственным интеллектом и машинным обучением
Машинное обучение
Думайте об этом как о том, на что это похоже, обучая машине учиться. Машинное обучение использует программирование через то, что называется «нейронные сети». Именно здесь машинное обучение «учится» с помощью алгоритмов обучения и определяет вероятный исход ситуации. Процесс требует, чтобы человек запрограммировал информацию в ОД с данными, часами обучения и тестирования и исправления проблем в результатах, сообщает Android-Robot.com.
Машинное обучение
Думайте об этом как о том, на что это похоже, обучая машине учиться. Машинное обучение использует программирование через то, что называется «нейронные сети». Именно здесь машинное обучение «учится» с помощью алгоритмов обучения и определяет вероятный исход ситуации. Процесс требует, чтобы человек запрограммировал информацию в ОД с данными, часами обучения и тестирования и исправления проблем в результатах.
Такие понятия как:
- Медицинский диагноз
- Разработка программного обеспечения
- Поисковая оптимизация
Самый большой пример ML — распознавание изображений с распознаванием лиц. Когда показано достаточно фотографий чьего-либо лица с разных ракурсов, выражений, освещенности и т. Д., Машина может начать более эффективно распознавать человека и определять, вероятно ли это лицо на фотографии, основываясь на характеристиках. Google также использует ML для оптимизации рекламы, а Netflix использует его, чтобы предлагать рекомендации для шоу и фильмов.
При использовании ML важно помнить, что он может выводить только то, что является вводом, на основе больших наборов данных, которые ему дают. Он может только проверять, по какому знанию его «учили». Если эта информация недоступна, он не может самостоятельно создать результат. Поэтому ML пойдет на решение, является ли это наиболее оптимальным решением.
Искусственный интеллект
ИИ может создавать результаты самостоятельно и делать то, что мог сделать только человек. ML является частью того, что помогает ИИ, беря данные, которые он изучил, а затем ИИ берет эту информацию вместе с прошлым опытом и соответственно меняет поведение.
Такие функции, как:
- Распознавание речи
- Классификация изображений
- Понимание естественного языка
Когда машина выполняет задачу, основанную на наборе оговоренных правил, она теперь становится «искусственно разумной», такой как движущиеся объекты и манипулирование поведением человека путем решения проблем. Самым большим примером будет классификация изображений на что-то вроде Pinterest.
Целью ИИ является симуляция естественного интеллекта для решения сложных задач и повышения шансов на успех. ИИ постарается найти наиболее оптимальное решение. Он будет использовать машинное обучение, чтобы размышлять о результатах и оптимизировать принятие решений на основе наблюдения за окружающей его средой.
Думайте о двух как об отдельных, но рука об руку. Они оба имеют решающее значение для будущего технологий и цифрового маркетинга, и им будет интересно посмотреть, как они растут вместе.
Николь Мартин является владельцем NR Digital Consulting и ведущей подкаста Talk Digital To Me. Она является журналистом и работала в нескольких отраслях цифрового маркетинга и стратегии.
Профессиональный уборочный инвентарь
IPhone 7 стал самым продаваемым телефоном в первом квартале 2017 года
Анонс ZTE Axon M: складной смартфон с 2-мя дисплеями и ценником $725
ФАС проанализирует работу поисковых систем «Яндекс» и Google
Пушков поведал, каких СМИ коснется запрет на аккредитацию в Совфеде
