Onko mitään eroa tekoälyn ja koneoppimisen välillä?


Vastaus 1:

Keinotekoinen älykkyys (AI) tarkoittaa koneiden älykkyyden simulointia. Machine Learning (ML) on osa AI: tä. Keinotekoinen älykkyys voidaan saavuttaa kahdella päätavalla.

  1. Ensimmäinen lähestymistapa on rakentaa joukko sääntöjä / olosuhteita tai käsintehtyjä malleja älykkyyden jäljittelemiseksi. Ihmiset ovat rakentaneet nämä säännöt / mallit kokemustaan ​​käyttämällä. Koneet käyttäytyvät kuin älykäs olento tiedonsiirron takia (kalojen shakkimoottori tai Computer Vision -pohjainen seuranta jne.) Toinen lähestymistapa tai ML-lähestymistapa on datavetoinen. Otamme joustavan mallin ja hienosäädämme sen parametrit automaattisesti datan avulla. Malli oppii omasta tiedostaan ​​ja käyttäytyy älykkäästi (Alpha Zero-shakkimoottori)

On lähestymistapoja, joissa käytetään molempia edellä mainittuja lähestymistapoja. Sekä ensimmäinen että toinen lähestymistapa ovat osa AI: tä, mutta vain toinen lähestymistapa kuuluu ML: n alaisuuteen.

Syvä oppiminen (DL) on ML: n osajoukko. Yleensä ML: ssä käytetään yksinkertaisempia malleja ja valitaan oikeat ominaisuudet mallin kouluttamiseen. DL: ssä malli on erittäin iso ja se oppii automaattisesti, mitä ominaisuuksia käytettäväksi omaan. Ihmiset käyttävät kaikkia lähestymistapoja ratkaistakseen todellisen maailman ongelmat, kuten itse ajavat autot.


Vastaus 2:

Oletko koskaan kuullut lääketiedestä? Piirrämme rinnakkain ja ymmärrät täysin eron.

Lääketiede on kuin tekoäly. Se on laaja alue - se on akateemisen alan nimi.

Koska lääketieteessä on immunologian, dermatologian ja anestesiologian aloja, keinotekoisen älykkyyden alalla on koneoppimis-, datotiede- ja puheentunnistuskenttiä.

Toivottavasti ymmärsit. Jos sinulla on epäilyksiä, ota meihin yhteyttä.

Maurício Costa.


Vastaus 3:

Keinotekoinen älykkyys (AI) ja koneoppiminen (ML) ovat nykyään kaksi trendikkäitä tekniikoita. Ihmiset sekoittuvat usein näiden tekniikoiden välillä. Annan teille selventää tätä.

Tekoäly:

Keinoälyn tavoitteena on saada koneet ajattelemaan ja käyttäytymään kuin ihminen. Esimerkiksi puheentunnistusjärjestelmät voivat ennakoida vastauksen ihmisten kysymyksiin.

Keinotekoisen älykkyyden laitteet on suunniteltu toimimaan älykkäästi ja ne luokitellaan kahteen perusryhmään: soveltuvat ja yleiset.

Applied AI on suunniteltu älykkäästi vaihtamaan osakkeita ja osakkeita, ja autonominen ajoneuvo kuuluu myös sovelletun AI: n piiriin. Yleinen AI on alue, joka auttaa koneoppimisen kehittämisessä.

Koneoppiminen:

Koneoppiminen on AI: n osakenttä, jossa koneet opetetaan työskentelemään itseään ja sopeutumaan muutoksiin. Koneoppimisen algoritmit on jaettu kahteen luokkaan, joita valvotaan ja joita ei valvota. Valvotut algoritmit tarvitsevat ihmisten antamaan sekä syöttöä että haluttua lähtöä, antamaan palautetta ennusteiden tarkkuudesta koulutuksen aikana. Kun koulutus on suoritettu loppuun, algoritmi soveltaa oppimiaan tekniikoita.

Valvomatta algoritmit eivät vaadi mitään tietojen mukana toimitettua koulutusta. Sen sijaan he käyttävät syvää oppimista tietojen tarkistamiseen ja päätelmien tekemiseen. Valvomattomia oppimisalgoritmeja käytetään työskentelemään monimutkaisissa prosessointitehtävissä.

AI on pohjimmiltaan 'älykkyys' tai 'tekniikka', kun taas koneoppiminen on laskennallisten menetelmien toteuttamista.

Jos tarvitset AI- ja ML-palveluita, anna USM: n auttaa sinua.

USM Business Systems on maailmanlaajuinen koneoppimisyritys Texasissa, Chantillyssä ja Aasiassa. USM tarjoaa palveluita tiedon louhintaan, tekstianalyysiin ja kuvankäsittelyyn. USM on yksi parhaista tekoälyn kehitysyrityksistä Dallasissa. USM tarjoaa AI- ja ML-palveluita vähittäiskaupan, pankki- ja rahoitus-, sähköisen kaupankäynnin, terveydenhuollon, markkinoinnin ja myynnin sekä televiestintäyritysten käyttöön.


Vastaus 4:

Keinotekoinen älykkyys (AI) ja koneoppiminen (ML) ovat nykyään kaksi trendikkäitä tekniikoita. Ihmiset sekoittuvat usein näiden tekniikoiden välillä. Annan teille selventää tätä.

Tekoäly:

Keinoälyn tavoitteena on saada koneet ajattelemaan ja käyttäytymään kuin ihminen. Esimerkiksi puheentunnistusjärjestelmät voivat ennakoida vastauksen ihmisten kysymyksiin.

Keinotekoisen älykkyyden laitteet on suunniteltu toimimaan älykkäästi ja ne luokitellaan kahteen perusryhmään: soveltuvat ja yleiset.

Applied AI on suunniteltu älykkäästi vaihtamaan osakkeita ja osakkeita, ja autonominen ajoneuvo kuuluu myös sovelletun AI: n piiriin. Yleinen AI on alue, joka auttaa koneoppimisen kehittämisessä.

Koneoppiminen:

Koneoppiminen on AI: n osakenttä, jossa koneet opetetaan työskentelemään itseään ja sopeutumaan muutoksiin. Koneoppimisen algoritmit on jaettu kahteen luokkaan, joita valvotaan ja joita ei valvota. Valvotut algoritmit tarvitsevat ihmisten antamaan sekä syöttöä että haluttua lähtöä, antamaan palautetta ennusteiden tarkkuudesta koulutuksen aikana. Kun koulutus on suoritettu loppuun, algoritmi soveltaa oppimiaan tekniikoita.

Valvomatta algoritmit eivät vaadi mitään tietojen mukana toimitettua koulutusta. Sen sijaan he käyttävät syvää oppimista tietojen tarkistamiseen ja päätelmien tekemiseen. Valvomattomia oppimisalgoritmeja käytetään työskentelemään monimutkaisissa prosessointitehtävissä.

AI on pohjimmiltaan 'älykkyys' tai 'tekniikka', kun taas koneoppiminen on laskennallisten menetelmien toteuttamista.

Jos tarvitset AI- ja ML-palveluita, anna USM: n auttaa sinua.

USM Business Systems on maailmanlaajuinen koneoppimisyritys Texasissa, Chantillyssä ja Aasiassa. USM tarjoaa palveluita tiedon louhintaan, tekstianalyysiin ja kuvankäsittelyyn. USM on yksi parhaista tekoälyn kehitysyrityksistä Dallasissa. USM tarjoaa AI- ja ML-palveluita vähittäiskaupan, pankki- ja rahoitus-, sähköisen kaupankäynnin, terveydenhuollon, markkinoinnin ja myynnin sekä televiestintäyritysten käyttöön.