Phenquestions
Hari ini, perkataan 'Artificial Intelligence' dan 'Machine Learning' adalah jenis kata kunci yang kita dengar setiap hari. Tidak perlu dikatakan, mereka bukan sahaja masa kini kita tetapi juga masa depan dunia kita yang didorong oleh teknologi. Dengan kata lain, kita boleh mengatakan bahawa kedua-duanya adalah faktor yang paling menonjol yang membawa sains kita ke tahap yang baru dan menjadikan diri kita sibuk dari kehidupan sebenar hingga kehidupan maya. Hampir semua syarikat AI dan ML yang inovatif menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menjadikan pengalaman kami lebih baik dan selesa. Walaupun sebilangan besar pakar menggunakannya secara bergantian, terdapat sedikit perbezaan antara kecerdasan buatan (AI) berbanding pembelajaran mesin (ML).
Kecerdasan buatan vs Pembelajaran Mesin
Kecerdasan buatan adalah konsep papan yang membantu mesin berfungsi tanpa bimbingan pakar. Pembelajaran mesin adalah lanjutan dari AI yang menjadikan mesin atau peranti cerdas yang dapat belajar, membuat keputusan, dan mengenal pasti corak tanpa diprogram secara eksplisit. Di bawah ini kami menggariskan 15 perbezaan yang wujud antara Artificial Intelligence vs Machine Learning. Oleh itu, mari kita mulakan.
1. Definisi Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin
Kedua-dua istilah 'Artificial Intelligent' dan 'Machine Learning' berkait rapat. Artificial Intelligent adalah kajian teori dan pengembangan sistem komputer yang dapat bertindak seperti otak manusia. Dalam satu perkataan, kita dapat mengatakan bahawa AI adalah kajian peniruan otak manusia. Kecerdasan buatan memperluas konsep otak manusia dan memasukkan konsep ini ke dalam kecerdasan mesin untuk melaksanakan atau menyelesaikan tugas yang diberikan.
Sebaliknya, Pembelajaran mesin adalah kajian algoritma yang mengembangkan mesin, seperti cara yang dapat belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Dengan kajian ML, mesin atau peranti dapat belajar, membuat keputusan, mengenal pasti corak, dan melakukan tugas tertentu secara automatik. Ia mengembangkan model analisis autonomi. Ia juga menggunakan model data, matematik, dan statistik untuk menjadikan mesin itu mandiri dan pintar.
2. Contoh Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin
Terdapat perbezaan yang signifikan antara kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam contohnya. Bidang AI adalah gabungan beberapa bidang lain seperti Sains Komputer, Kejuruteraan, Matematik. Dalam dunia yang didorong oleh teknologi ini, AI adalah salah satu teknologi yang paling hebat. Ia berfungsi bagaimana aktiviti manusia, bagaimana manusia berfungsi, dan akhirnya, konsep-konsep ini diterapkan pada projek AI.
Contoh kecerdasan buatan adalah robot industri. Ini adalah salah satu aplikasi AI yang canggih. Robot ini mempunyai pemproses yang cekap dan jumlah memori yang besar. Akibatnya, ia dapat bertindak dengan persekitaran baru atau tidak diketahui. Ia juga dapat mengumpulkan data menggunakan suara, suhu, dll.
Sebaliknya, contoh pembelajaran mesin adalah pengekstrakan emosi dari teks yang diberikan. Ini adalah salah satu aplikasi pembelajaran mesin yang muncul. Kehidupan maya kami telah berkembang berdasarkan kajian pembelajaran mesin. Kita dapat melihat contoh pembelajaran mesin yang menonjol dalam kehidupan seharian kita seperti char self-driving, chatbot, dan banyak lagi.
3. Kesamaan: Kecerdasan Buatan vs Pembelajaran Mesin
Kecerdasan buatan adalah kajian sains dan teknologi. Dan ML (pembelajaran mesin) adalah sebahagian daripada AI. Jadi, terdapat persamaan antara kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Kedua-dua trek digunakan untuk mengembangkan atau merancang alat atau sistem komputer yang canggih yang dapat melakukan beberapa tugas yang telah ditentukan atau tugas tertentu.
Satu lagi persamaan antara mereka adalah subjek bawah tanah mereka. Kedua-dua bidang ini berdasarkan Statistik dan Matematik. Kedua-dua bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin menggunakan model matematik dan statistik untuk membina model klasifikasi atau model pembelajaran mereka.
4. Fungsi: AI vs. Pembelajaran Mesin
Bidang AI dikaitkan dengan kecerdasan manusia, seperti penaakulan, penyelesaian masalah, dan pembelajaran. Tidak perlu dikatakan, AI memberi tumpuan kepada tingkah laku mesin pintar. Sistem AI dapat menjawab soalan umum. Juga, AI menyediakan program yang mudah digunakan dan cekap sehingga sistem komputer dapat berfikir atau bertindak seperti otak manusia.
Sebaliknya, dengan ML, mesin atau peranti dapat belajar atau mengenal pasti corak atau mengklasifikasikan tanpa arahan yang jelas. Kajian ini menggunakan data dan algoritma pembelajaran mesin untuk melatih model dan kemudian menilai model dengan data ujian. Sebagai contoh, kita dapat melatih sistem menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang diselia i.e, Support Vector Machine (SVM), dan kemudian kita dapat meramalkan hasilnya. Fungsi utama ML adalah memberi tumpuan kepada ketepatan.
5. Sejarah: AI vs. ML
Bidang pembelajaran mesin adalah subset kecerdasan buatan. Lebih-lebih lagi, ini adalah isu penyelidikan hangat untuk penyelidik dan topik yang bergaya untuk industri. Pada tahun 1950, dunia menjadi biasa dengan istilah pembelajaran mesin. Arthur Samuel menulis program pertama yang dikenali sebagai Samuel's Checker bermain untuk pembelajaran mesin.
Sebaliknya, permulaan AI adalah di London. Pada tahun 1923, Karel Čapek bermain pertama kali menggunakan perkataan robot dalam bahasa Inggeris. Kemudian, John McCarthy mencipta Artificial Intelligence (AI) pada tahun 1956. Dia juga penemu bahasa pengaturcaraan LISP untuk kecerdasan buatan. Begitulah kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin berkembang dari hari ke hari. Dan, kami mendapat hasil dari dua bidang ini.
6. Kategori: AI vs. Pembelajaran Mesin
Salah satu perbezaan kecerdasan buatan vs. pembelajaran mesin adalah dalam pengkategorian mereka. Pembelajaran mesin teknologi canggih dapat dikategorikan sebagai pembelajaran diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran pengukuhan. Sebaliknya, kecerdasan buatan boleh diaplikasikan dan tidak diterapkan atau umum.
7. Matlamat: Kecerdasan Buatan vs. Pembelajaran Mesin
Satu lagi perbezaan penting antara buatan pintar vs. pembelajaran mesin terletak pada matlamat mereka. Tujuan utama kecerdasan buatan adalah membuat atau mengembangkan komputer atau sistem berasaskan komputer atau robot sedemikian cerdas atau bertindak seperti dedak manusia berfikir atau bertindak. Dua tujuan utama AI adalah: (1) untuk mengembangkan sistem pakar dan (2) menerapkan kecerdasan manusia pada mesin atau peranti.
Sebaliknya, pembelajaran mesin berfungsi pada prestasi atau ketepatan sistem. Pembelajaran mesin menggunakan data dan algoritma untuk melatih sistem atau membina model pembelajaran mesin. Kemudian nilaikan model ini dengan data ujian untuk mengukur prestasi atau ketepatan sistem.
8. Komponen: AI vs. ML
Kecerdasan buatan adalah konsep papan, dan banyak bidang lain yang memotong kawasan papan ini. Walau bagaimanapun, kecerdasan buatan adalah gabungan pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), penglihatan komputer, pengkomputeran kognitif, dan rangkaian saraf.
Sebaliknya, ML adalah bidang membina mesin atau peranti automatik. Ia bermula dengan data. Komponen khas komponen pembelajaran mesin adalah pemahaman masalah, meneroka data, menyediakan data, pemilihan model, dan melatih sistem dan akhirnya menilai sistem.
9. Skop Masa Depan
Kecerdasan buatan telah mula menunjukkan keindahannya dalam kehidupan nyata dan juga kehidupan maya. Pada tahun-tahun akan datang, ia akan menguasai sains dan teknologi. Pada masa ini, hampir semua syarikat menggunakan kecerdasan buatan, dan mereka juga mengetahui kebaikan dan keburukannya. AI akan membuat berjuta-juta transaksi kewangan sesaat dalam masa terdekat. Selanjutnya, AI akan mewujudkan pelbagai peluang pekerjaan untuk lulusan CSE.
Selain itu, usahawan akan mendapat manfaat daripada kecerdasan buatan. Dengan pertumbuhan kepintaran buatan dan pemprosesan bahasa semula jadi yang pesat, pembantu AI akan lebih berkesan pada tahun akan datang. Dan hampir semua syarikat akan digunakan pembantu AI seperti pembantu Google.
Sebaliknya, alat pembelajaran mesin adalah autonomi dan pintar. Juga, peranti ini dapat bertindak mengikut persekitaran. Oleh itu, pembelajaran mesin memberi kesan yang luar biasa pada tahun akan datang. Di masa depan, pembelajaran mesin akan diterapkan dalam pendidikan dan penyelidikan dengan sangat baik. Pembelajaran mesin adalah isu penyelidikan yang hangat. Juga, ia akan diterapkan secara berlebihan dalam perniagaan, penjagaan kesihatan kerana sifat belajar sendiri.
10. Aplikasi: Kecerdasan Buatan vs. Pembelajaran Mesin
Terdapat perbezaan yang signifikan antara kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam aplikasinya. Hari ini, kita dapat menikmati kecerdasan buatan dalam kehidupan sebenar dan kehidupan maya. Salah satu aplikasi AI yang terkenal adalah Siri, iaitu pembantu peribadi Apple. Siri adalah pembantu yang mesra dan diaktifkan suara yang membantu kami mencari maklumat dan menambahkan acara pada kalendar, mesej yang dihantar, dan sebagainya.
Satu lagi aplikasi AI yang penting adalah hab rumah pintar, iaitu Alexa. Alexa adalah alat hebat yang membawa revolusi dalam teknologi kami. Sekiranya anak anda meminta anda untuk mendengar cerita dongeng, maka Alexa menolong anda untuk menceritakan kisah dongeng kepadanya. Aplikasi AI yang lain ialah Tesla.
Selain aplikasi ini, kecerdasan buatan mempunyai begitu banyak aplikasi menarik dan hebat seperti Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest, dan banyak lagi. Sebaliknya, pembelajaran mesin juga mempunyai banyak kegunaan dalam perniagaan, penjagaan kesihatan, penyelidikan, media sosial, pendidikan, dll.
Dalam pemprosesan teks, pendekatan pembelajaran mesin dapat mengklasifikasikan atau mengkategorikan teks secara automatik. Selain itu, pembelajaran mesin dapat mengekstrak emosi dari teks, yang dikenali sebagai analisis sentimen. Pembelajaran mesin juga digunakan dalam klasifikasi dokumen dan klasifikasi berita.
Salah satu aplikasi pembelajaran mesin yang paling biasa adalah pemprosesan gambar. Dalam pemprosesan imej, pembelajaran mesin dapat mengekstrak ciri dari gambar. Ia juga dapat memproses gambar perubatan dan dapat menganalisisnya untuk penggunaan selanjutnya. Pembelajaran mesin juga digunakan dalam pengecaman wajah, pengenalan pengarang, pengenalan jantina, pengecaman watak, dan sebagainya.
Pembelajaran mesin mempunyai banyak kesan dalam kehidupan seharian kita. Tidak perlu dikatakan, zaman digital ini adalah ciptaan pembelajaran mesin yang paling indah. Pembelajaran mesin digunakan dalam sistem perawatan kesehatan, ramalan cuaca, ramalan penjualan, ramalan penjualan, pengenalan ucapan, pengenalan gambar, diagnosis perubatan, klasifikasi, dan regresi.
11. Set data
Untuk pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, data adalah kekuatan. Kami memerlukan data dari tahap latihan dan fasa ujian. Terdapat banyak set data yang tersedia untuk kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Beberapa disebut di sini: LERA (Xrays Extremity Bawah), MrNet, CheXpert (Xrays Dada), MURA, dll. Set data ini adalah untuk kecerdasan buatan (AI). Ini adalah set data perubatan.
Sebaliknya, ML mempunyai begitu banyak set data pembelajaran mesin. Beberapa disebutkan di sini: ImageNet: ia digunakan tugas penglihatan komputer, Set Data Wisconsin Kanser Payudara (Diagnostik): digunakan untuk sistem penjagaan kesihatan, set data analisis sentimen Twitter: digunakan untuk pemprosesan bahasa semula jadi, set data MNIST: digunakan untuk pengecaman watak, Set data Imej Muka , dan sebagainya.
12. Perisian: AI vs. Pembelajaran Mesin
Tanpa mempunyai perisian, komputer, atau mesin atau peranti hanyalah kotak kosong. Terdapat banyak perisian yang tersedia untuk kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Perisian AI adalah program berasaskan komputer yang serupa dengan kecerdasan manusia. Untuk kecerdasan buatan, ada yang disebut di sini: Darwin, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360, dan banyak lagi.
Sebaliknya, untuk pembelajaran mesin, beberapa perisian pembelajaran mesin diserlahkan di sini: Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Bersih, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib, dan sebagainya.
13. Bahasa Pengaturcaraan
Pada masa kini, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah bidang yang paling menjanjikan. Kecerdasan buatan adalah simulasi atau meniru kecerdasan manusia. Di mesin, pembelajaran adalah salah satu kata kunci teknologi yang bergaya. Pembelajaran mesin membolehkan mesin atau penipu belajar secara automatik. Untuk mengembangkan model pembelajaran robot atau robot, kita perlu mengetahui bahasa pengaturcaraan.
Terdapat banyak bahasa pengaturcaraan yang tersedia. Untuk mengembangkan projek pembelajaran mesin, anda dapat mempelajari bahasa pengaturcaraan Python, C / C ++, R, atau Java. Sebaliknya, untuk mengembangkan projek kecerdasan buatan, anda mungkin belajar python, bahasa pengaturcaraan LISP, Java, Prolog, atau C++.
14. Kemahiran Pilihan
Kecerdasan buatan adalah istilah papan yang merangkumi beberapa bidang. Sekiranya anda berminat untuk membina karier anda sebagai jurutera AI, anda mesti mengetahui konsep pembelajaran mesin, bahasa pengaturcaraan, sains data, perlombongan data, robotik, matematik, statistik, dll.
Sebaliknya, untuk membina kerjaya anda sebagai pembangun pembelajaran mesin, Anda mesti mengetahui teknik pembelajaran mesin, bahasa pengaturcaraan: Java, C / C ++, R, matematik, kebarangkalian dan statistik, projek dan kerangka kerja sumber terbuka, alat sumber terbuka, dll.
15. Alam semula jadi: AI vs. Pembelajaran Mesin
Kecerdasan buatan adalah kejuruteraan mengembangkan program atau mesin berasaskan komputer yang meniru kecerdasan manusia. Itu bererti AI mengembangkan mesin yang dapat berfikir, bertindak, merasakan sebagai otak manusia. Teknik ini adalah enkapsulasi model statistik dan matematik untuk klasifikasi, regresi, pengoptimuman, dll. Bidang ini dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengecaman pertuturan, robotik, perlombongan teks, heuristik, penglihatan komputer, diagnosis perubatan, dan sebagainya.
ML mengajar mesin untuk belajar berdasarkan data menggunakan algoritma pembelajaran mesin seperti teknik diselia atau tidak diselia. Dalam pembelajaran mesin yang diselia, algoritma pembelajaran mengembangkan model pembelajaran menggunakan set data latihan yang mempunyai label input dan output. Dalam pembelajaran mesin yang tidak diawasi, hanya data input yang tersedia; tidak ada pemboleh ubah output yang sesuai.
Pemikiran Berakhir
Bidang AI adalah penyatuan banyak bidang lain seperti sains komputer, statistik, matematik, dll. Dan bidang ML adalah teknologi canggih kecerdasan buatan. Perbezaan inti antara kecerdasan buatan vs. pembelajaran mesin adalah bahawa AI adalah bidang berasaskan teori yang bertindak berdasarkan konsep otak manusia. Sebaliknya, pembelajaran mesin berdasarkan data dan algoritma pembelajaran mesin. Tidak dinafikan, kedua-duanya mengembangkan perkara yang tidak dapat dibayangkan melalui sentuhan ajaib mereka.
Anda juga boleh melihat artikel kami sebelumnya yang berkaitan dengan sains data vs. ml dan perlombongan data vs. ml. Sekiranya anda mempunyai pendapat atau pertanyaan, sila berikan komen. Anda juga boleh berkongsi artikel ini melalui media sosial. Nantikan.
