Belangrijkste verschil - Machine learning versus kunstmatige intelligentie
Artificial Intelligence is een breed begrip. Zelfrijdende auto's, slimme huizen zijn enkele voorbeelden van kunstmatige intelligentie. Sommige landen hebben intelligente robots op gebieden als geneeskunde, productie, leger, landbouw en huishouden. Machine Learning is een vorm van kunstmatige intelligentie. Het belangrijkste verschil tussen machine learning en kunstmatige intelligentie is dat machine learning een type kunstmatige intelligentie is dat een computer de mogelijkheid biedt om te leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd en kunstmatige intelligentie is de theorie en ontwikkeling van computersystemen die in staat zijn om taken uit te voeren die intelligent vergelijkbaar zijn met een mens. Machine Learning gebruikt een algoritme om gegevens te ontleden, ervan te leren en dienovereenkomstig beslissingen te nemen. Het is een ontwikkeling van zelflerende algoritmen,en kunstmatige intelligentie is de wetenschap van het ontwikkelen van een systeem of software die zo slim is als een mens.
INHOUD
1. Overzicht en belangrijkste verschil
2. Wat is machinaal leren
3. Wat is kunstmatige intelligentie
4. Overeenkomsten tussen machinaal leren en kunstmatige intelligentie
5. Vergelijking zij aan zij - machinaal leren versus kunstmatige intelligentie in tabelvorm
6. Samenvatting
Wat is machine learning?
Een algoritme is een reeks stappen die de computer vertellen een probleem op te lossen. Machine Learning is een vorm van kunstmatige intelligentie. Het biedt computers de mogelijkheid om te leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Er zijn verschillende algoritmen beschikbaar om Machine Learning-problemen op te lossen. Afhankelijk van het type probleem kan men een geschikt Machine Learning-algoritme kiezen. Het richt zich op het ontwikkelen van computerprogramma's die een resultaat kunnen geven wanneer ze worden blootgesteld aan nieuwe gegevens.
Er zijn verschillende soorten machine learning. Het zijn begeleid leren, onbewaakt leren en versterkend leren. Supervised Learning maakt gebruik van een bekende dataset om voorspellingen te doen. Een set van invoergegevens (X) en een set van corresponderende responswaarden of outputs (Y) worden aan het bewaakte leeralgoritme gegeven. Die dataset staat bekend als een trainingsdataset. Met behulp van die dataset bouwt het algoritme een model (Y = f (X)), zodat het een outputwaarde kan geven om een nieuwe dataset te voltooien.
Classificatie en regressie zijn onder toezicht staande algoritmen voor machine learning. Classificatie wordt gebruikt om een record te classificeren. Een eenvoudig voorbeeld is “of de temperatuur koud is”. Het antwoord kan "ja" of "nee" zijn. Er is een specifiek aantal keuzes om te classificeren. Als er twee keuzes zijn, is het een indeling in twee klassen. Als er meer dan twee keuzes zijn, is het een classificatie met meerdere klassen. Regressie wordt gebruikt om de numerieke uitvoer te berekenen. Bijvoorbeeld de temperatuur van morgen voorspellen. Een ander voorbeeld is het voorspellen van de waarde van het huis.
In Unsupervised Learning worden alleen de invoergegevens gegeven en zijn er geen overeenkomstige uitvoer. In plaats daarvan vindt het algoritme een patroon of een structuur om meer over de gegevens te leren. Clustering is gecategoriseerd als Ongecontroleerd leren. Het verdeelt gegevens in groepen of clusters om de interpretatie van gegevens te vergemakkelijken.
Figuur 01: Machine Learning
Reinforcement Learning is geïnspireerd door de behavioristische psychologie. Het betreft het maximaliseren van een bepaald idee van cumulatieve beloning. Een voorbeeld van Reinforcement Learning is door de computer te instrueren om te schaken. Er zijn zoveel stappen bij het leren schaken. Daarom is het niet mogelijk om bij elke stap instructies te geven. Maar het is mogelijk om te zien of de bepaalde handeling correct of verkeerd is uitgevoerd. Bij Reinforcement Learning zal de computer proberen de beloning te maximaliseren en door ervaring te leren. Een ander voorbeeld is een automatische temperatuurregelaar. Het systeem moet de temperatuur verhogen of verlagen volgens de behoefte. Bekrachtigingsleren is goed voor systemen die beslissingen zouden moeten nemen zonder veel menselijke begeleiding.
Wat is kunstmatige intelligentie?
Kunstmatige intelligentie is om een computer, een computergestuurde robot of software intelligent te laten denken als een mens. Het was van toepassing op het systeem, de manier waarop mensen denken, hoe mensen leren, beslissen en problemen oplossen. Eindelijk is er een slim en intelligent systeem gebouwd. Kunstmatige intelligentie is een trendy technologie in de moderne wereld. Het is een combinatie van verschillende disciplines zoals informatica, biologie, wiskunde en techniek.
Figuur 02: kunstmatige intelligentie
Er zijn veel toepassingen van kunstmatige intelligentie (AI). Moderne gaming-applicaties maken gebruik van AI. AI-onderzoek omvat ook natuurlijke taalverwerking. Het is om een computer of machine de mogelijkheid te geven de natuurlijke taal van mensen te begrijpen en dienovereenkomstig taken uit te voeren. Een andere toepassing is Industrial Robots. Er zijn meer geavanceerde robots met efficiënte processors en een enorme hoeveelheid geheugen. Ze kunnen zich aanpassen aan een nieuwe omgeving en gegevens verzamelen met behulp van licht, temperatuur, geluid enz. Ze worden gebruikt in onder meer de geneeskunde en de fabricage. Kunstmatige intelligentie wordt ook toegepast bij optische tekenherkenning, autonome voertuigen, militaire simulaties en nog veel meer.
Wat zijn de overeenkomsten tussen machinaal leren en kunstmatige intelligentie?
- Beide kunnen worden gebruikt om geavanceerde systemen te bouwen om bepaalde taken uit te voeren.
- Beide zijn gebaseerd op statistiek en wiskunde.
- Machine Learning is de nieuwe geavanceerde technologie van kunstmatige intelligentie.
Wat is het verschil tussen machinaal leren en kunstmatige intelligentie?
Diff Artikel Midden voor Tafel
Machine learning versus kunstmatige intelligentie |
|
| Machine Learning is een vorm van kunstmatige intelligentie waarmee een computer kan leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Het gebruikt een algoritme om gegevens te analyseren, ervan te leren en dienovereenkomstig beslissingen te nemen. | Kunstmatige intelligentie is de theorie en ontwikkeling van computersystemen die in staat zijn taken uit te voeren die intelligent vergelijkbaar zijn met die van een mens. |
| Functionaliteit | |
| Machine Learning richt zich op nauwkeurigheid en patronen. | Artificial Intelligence richt zich op intelligent gedrag en de maximale verandering van succes. |
| Categorisering | |
| Machine Learning kan worden onderverdeeld in Supervise Learning, Unsupervised Learning en Reinforcement Learning. | Op kunstmatige intelligentie gebaseerde applicaties kunnen worden gecategoriseerd als toegepast of algemeen. |
Samenvatting - Machine learning versus kunstmatige intelligentie
Artificial Intelligence is een vooruitgang en een brede discipline. Het bestaat uit vele andere velden, zoals engineering, wiskunde, informatica, enz. Het verschil tussen machinaal leren en kunstmatige intelligentie is dat machinaal leren een soort kunstmatige intelligentie is die het voor een computer mogelijk maakt om te leren zonder expliciet te zijn geprogrammeerd en kunstmatige intelligentie. Intelligentie is de theorie en ontwikkeling van computersystemen die in staat zijn taken uit te voeren die intelligent lijken op die van een mens. Machine Learning is de nieuwe geavanceerde technologie van kunstmatige intelligentie.
Download de pdf-versie van machine learning versus kunstmatige intelligentie
U kunt de PDF-versie van dit artikel downloaden en voor offline doeleinden gebruiken volgens de citatienota. Download hier de pdf-versie Difference Between Machine Learning and Artifical Intelligence
