Avainero – koneoppiminen vs tekoäly
Tekoäly on laaja käsite. Itse ajavat autot, älykodit ovat esimerkkejä tekoälystä. Joissakin maissa on älykkäitä robotteja sellaisilla aloilla kuin lääketiede, valmistus, armeija, maatalous ja kotitalous. Koneoppiminen on tekoälyn tyyppi. avainero koneoppimisen ja tekoälyn välillä on se, että koneoppiminen on tekoälyn tyyppi, joka antaa tietokoneelle mahdollisuuden oppia ilman, että sitä on erikseen ohjelmoitu, ja tekoäly on teoria ja kehitys tietokonejärjestelmistä, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä älykkäästi samank altaisesti kuin ihminen. Koneoppiminen käyttää algoritmia datan jäsentämiseen, siitä oppimiseen ja sen mukaisten päätösten tekemiseen. Se on itseoppivien algoritmien kehitystä, ja tekoäly on tiede sellaisen järjestelmän tai ohjelmiston kehittämisestä, joka on älykäs kuin ihminen.
Mitä koneoppiminen on?
Algoritmi on sarja vaiheita, jotka käskevät tietokoneen ratkaisemaan ongelman. Koneoppiminen on tekoälyn tyyppi. Se tarjoaa tietokoneille mahdollisuuden oppia ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu. Ne ovat erilaisia algoritmeja, jotka ovat käytettävissä koneoppimisongelmien ratkaisemiseen. Ongelman tyypistä riippuen voidaan valita sopiva koneoppimisalgoritmi. Se keskittyy sellaisten tietokoneohjelmien kehittämiseen, jotka voivat tuottaa tuloksia, kun ne altistuvat uudelle tiedolle.
Koneoppimista on erilaisia. Ne ovat ohjattua oppimista, ohjaamatonta oppimista ja vahvistavaa oppimista. Valvottu oppiminen käyttää tunnettua tietojoukkoa ennusteiden tekemiseen. Joukko syöttötietoja (X) ja joukko vastaavia vastearvoja tai lähtöjä (Y) annetaan valvotulle oppimisalgoritmille. Tämä tietojoukko tunnetaan harjoitustietojoukona. Käyttämällä tätä tietojoukkoa algoritmi rakentaa mallin (Y=f(X)), jotta se voi antaa lähtöarvon uuden tietojoukon täydentämiseksi.
Luokittelu ja Regressio ovat valvottuja koneoppimisalgoritmeja. Luokittelua käytetään tietueen luokitteluun. Yksi yksinkertainen esimerkki on "onko lämpötila kylmä". Vastaus voi olla joko "kyllä" tai "ei". Luokittelussa on tietty määrä vaihtoehtoja. Jos on kaksi vaihtoehtoa, se on kahden luokan luokitus. Jos vaihtoehtoja on enemmän kuin kaksi, se on moniluokkainen luokittelu. Regressiota käytetään numeerisen tulosteen laskemiseen. Esimerkiksi huomisen lämpötilan ennustaminen. Toinen esimerkki voisi olla talon arvon ennustaminen.
Valvomattomassa oppimisessa vain syötetiedot annetaan, eikä vastaavia lähtöjä ole. Sen sijaan algoritmi löytää kuvion tai rakenteen saadakseen lisätietoja tiedoista. Klusterointi luokitellaan valvomattomaksi oppimiseksi. Se erottaa tiedot ryhmiksi tai klustereiksi tietojen tulkinnan helpottamiseksi.
Kuva 01: Koneoppiminen
Vahvistusoppiminen on inspiroitunut behavioristisesta psykologiasta. Se koskee jonkin kumulatiivisen palkkion käsitteen maksimoimista. Yksi esimerkki vahvistusoppimisesta on tietokoneen ohjaaminen pelaamaan shakkia. Shakin oppimisessa on monia vaiheita. Siksi jokaista vaihetta ei voi ohjeistaa. Mutta on mahdollista kertoa, suoritettiinko tietty toimenpide oikein vai väärin. Vahvistusoppimisessa tietokone yrittää maksimoida palkkion ja oppia kokemuksesta. Toinen esimerkki on automaattinen lämpötilansäädin. Järjestelmän tulee nostaa tai laskea lämpötilaa tarpeen mukaan. Vahvistusoppiminen on hyvä järjestelmille, joiden pitäisi tehdä päätöksiä ilman paljon ihmisen ohjausta.
Mitä tekoäly on?
Tekoäly on saada tietokone, tietokoneohjattu robotti tai ohjelmisto ajattelemaan älykkäästi samank altaisesti kuin ihminen. Se soveltui järjestelmään, ihmisten ajattelutapaan, siihen, miten ihmiset oppivat, päättävät ja ratkaisevat ongelmia. Lopuksi rakennetaan älykäs ja älykäs järjestelmä. Tekoäly on trendikästä tekniikkaa nykymaailmassa. Se on yhdistelmä erilaisia tieteenaloja, kuten tietojenkäsittelytieteitä, biologiaa, matematiikkaa ja tekniikkaa.
Kuva 02: Tekoäly
Tekoälylle (AI) on monia sovelluksia. Nykyaikaiset pelisovellukset käyttävät tekoälyä. Tekoälytutkimukseen kuuluu myös Natural Language Processing. Se on antaa tietokoneelle tai koneelle kyky ymmärtää ihmisten puhumaa luonnollista kieltä ja suorittaa tehtäviä sen mukaisesti. Toinen sovellus on Industrial Robots. On olemassa kehittyneempiä robotteja, joissa on tehokkaat prosessorit ja v altava määrä muistia. Ne pystyvät sopeutumaan uuteen ympäristöön ja keräämään tietoa valon, lämpötilan, äänen jne. avulla. Niitä käytetään esimerkiksi lääketieteen ja valmistuksen aloilla. Tekoälyä käytetään myös optisessa merkintunnistuksessa, autonomisissa ajoneuvoissa, sotilassimulaatioissa ja monessa muussa.
Mitä yhtäläisyyksiä koneoppimisen ja tekoälyn välillä on?
- Molempia voidaan käyttää kehittyneiden järjestelmien rakentamiseen tiettyjen tehtävien suorittamiseksi.
- Molemmat perustuvat tilastoihin ja matematiikkaan.
- Machine Learning on tekoälyn uusi huipputeknologia.
Mitä eroa on koneoppimisella ja tekoälyllä?
Koneoppiminen vs tekoäly |
|
| Machine Learning on tekoälyn tyyppi, joka antaa tietokoneelle mahdollisuuden oppia ilman, että sitä on erikseen ohjelmoitu. Se käyttää algoritmia tietojen jäsentämiseen, niistä oppimiseen ja sen mukaisten päätösten tekemiseen. | Tekoäly on teoriaa ja kehitystä tietokonejärjestelmistä, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä älykkäästi ihmisen k altaisissa tehtävissä. |
| Toiminnallisuus | |
| Koneoppiminen keskittyy tarkkuuteen ja kuvioihin. | Tekoäly keskittyy älykkääseen käyttäytymiseen ja menestyksen maksimaaliseen muutokseen. |
| Luokittelu | |
| Koneoppiminen voidaan luokitella seuraaviin kategorioihin: Ohjaa oppimista, Ohjaamatonta oppimista ja Vahvistusoppimista. | Tekoälyyn perustuvat sovellukset voidaan luokitella soveltuviksi tai yleisiksi. |
Yhteenveto – koneoppiminen vs tekoäly
Tekoäly on edistysaskel ja laaja tieteenala. Se koostuu monista muista aloista, kuten tekniikasta, matematiikasta, tietojenkäsittelytieteestä jne. Koneoppimisen ja tekoälyn välinen ero on siinä, että koneoppiminen on tekoälyn tyyppi, joka antaa tietokoneelle mahdollisuuden oppia ilman, että se on ohjelmoitu ja tekoäly Älykkyys on teoriaa ja kehitystä tietokonejärjestelmistä, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä älykkäästi, kuten ihminen. Koneoppiminen on tekoälyn uusi huipputeknologia.
Lataa PDF-versio koneoppimisesta vs tekoälystä
Voit ladata tämän artikkelin PDF-version ja käyttää sitä offline-tarkoituksiin lainaushuomautuksen mukaisesti. Lataa PDF-versio tästä Koneoppimisen ja tekoälyn ero
