تفاوت کلیدی – یادگیری ماشینی در مقابل هوش مصنوعی
هوش مصنوعی یک مفهوم گسترده است. خودروهای خودران، خانه های هوشمند نمونه هایی از هوش مصنوعی هستند. برخی از کشورها دارای ربات های هوشمند در زمینه هایی مانند پزشکی، تولید، نظامی، کشاورزی و خانگی هستند. یادگیری ماشینی نوعی هوش مصنوعی است. تفاوت اصلی بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در این است که یادگیری ماشین نوعی هوش مصنوعی است که به کامپیوتر توانایی یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح را می‌دهد و هوش مصنوعی نظریه و توسعه سیستم‌های کامپیوتری است که قادر به انجام هوشمندانه وظایف مشابه یک انسان.یادگیری ماشینی از الگوریتمی برای تجزیه داده ها، یادگیری از آنها و تصمیم گیری بر اساس آن استفاده می کند. این توسعه الگوریتم های خودآموز است و هوش مصنوعی علم توسعه یک سیستم یا نرم افزاری است که مانند یک انسان هوشمند باشد.
یادگیری ماشینی چیست؟
الگوریتم دنباله ای از مراحل است که به رایانه می گوید یک مسئله را حل کند. یادگیری ماشینی نوعی هوش مصنوعی است. این امکان را برای کامپیوترها فراهم می کند که بدون برنامه ریزی صریح یاد بگیرند. آنها الگوریتم های مختلفی برای حل مسائل یادگیری ماشین هستند. بسته به نوع مشکل، می توان الگوریتم یادگیری ماشینی مناسب را انتخاب کرد. این برنامه بر توسعه برنامه‌های رایانه‌ای متمرکز است که می‌توانند در صورت قرار گرفتن در معرض داده‌های جدید نتیجه دهند.
انواع مختلفی از یادگیری ماشینی وجود دارد. آنها یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی هستند. یادگیری نظارت شده از یک مجموعه داده شناخته شده برای پیش بینی استفاده می کند.مجموعه ای از داده های ورودی (X) و مجموعه ای از مقادیر پاسخ یا خروجی های مربوطه (Y) به الگوریتم یادگیری نظارت شده داده می شود. این مجموعه داده به عنوان مجموعه داده آموزشی شناخته می شود. با استفاده از آن مجموعه داده، الگوریتم یک مدل می سازد (Y=f(X))، بنابراین می تواند یک مقدار خروجی برای تکمیل مجموعه داده جدید بدهد.
طبقه بندی و رگرسیون الگوریتم های یادگیری ماشینی تحت نظارت هستند. طبقه بندی برای طبقه بندی یک رکورد استفاده می شود. یک مثال ساده این است که "آیا دما سرد است". پاسخ می تواند "بله" یا "خیر" باشد. تعداد مشخصی از انتخاب ها برای طبقه بندی وجود دارد. اگر دو انتخاب وجود داشته باشد، طبقه بندی دو کلاسه است. اگر بیش از دو انتخاب وجود داشته باشد، یک طبقه بندی چند کلاسه است. برای محاسبه خروجی عددی از رگرسیون استفاده می شود. مثلا پیش بینی دمای فردا. مثال دیگر می تواند پیش بینی ارزش خانه باشد.
در یادگیری بدون نظارت، فقط داده های ورودی داده می شود و هیچ خروجی مربوطه وجود ندارد. در عوض، الگوریتم یک الگو یا ساختاری برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد داده ها پیدا می کند.خوشه بندی به عنوان یادگیری بدون نظارت طبقه بندی می شود. برای سهولت در تفسیر داده ها، داده ها را به گروه ها یا خوشه ها جدا می کند.
شکل 01: یادگیری ماشینی
یادگیری تقویتی از روانشناسی رفتارگرا الهام گرفته شده است. این نگرانی در مورد به حداکثر رساندن برخی از مفهوم پاداش تجمعی است. یکی از نمونه‌های یادگیری تقویتی، آموزش بازی شطرنج به رایانه است. در یادگیری شطرنج مراحل بسیار زیادی وجود دارد. بنابراین نمی توان در مورد هر مرحله دستور داد. اما می توان تشخیص داد که آیا عمل خاصی درست یا غلط انجام شده است. در یادگیری تقویتی، کامپیوتر سعی می کند پاداش را به حداکثر برساند و از تجربه بیاموزد. مثال دیگر یک کنترل کننده خودکار دما است. سیستم باید بر اساس نیاز دما را افزایش یا کاهش دهد.یادگیری تقویتی برای سیستم هایی که باید بدون راهنمایی های انسانی زیاد تصمیم بگیرند خوب است.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی این است که یک رایانه، یک ربات کنترل شده با رایانه یا یک نرم افزار را به طور هوشمندانه ای شبیه به انسان تصور کند. این به سیستم، نحوه تفکر انسان، نحوه یادگیری، تصمیم گیری و حل مشکلات انسان ها اعمال می شود. در نهایت یک سیستم هوشمند و هوشمند ساخته می شود. هوش مصنوعی یک فناوری مد روز در دنیای مدرن است. این رشته ترکیبی از رشته های مختلف مانند علوم کامپیوتر، زیست شناسی، ریاضیات و مهندسی است.
شکل 02: هوش مصنوعی
کاربردهای بسیاری از هوش مصنوعی (AI) وجود دارد.برنامه های بازی مدرن از هوش مصنوعی استفاده می کنند. تحقیقات هوش مصنوعی همچنین شامل پردازش زبان طبیعی است. این توانایی به رایانه یا ماشین برای درک زبان طبیعی صحبت شده توسط انسان و انجام وظایف بر اساس آن است. کاربرد دیگر ربات های صنعتی است. روبات‌های پیچیده‌تری با پردازنده‌های کارآمد و حافظه بسیار زیاد وجود دارند. آنها می توانند با محیط جدید سازگار شوند و داده ها را با استفاده از نور، دما، صدا و غیره جمع آوری کنند. آنها در زمینه هایی مانند پزشکی و تولید استفاده می شوند. هوش مصنوعی همچنین در تشخیص کاراکترهای نوری، وسایل نقلیه خودمختار، شبیه‌سازی‌های نظامی و بسیاری موارد دیگر کاربرد دارد.
شباهت های بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی چیست؟
- هر دو می توانند برای ساختن سیستم های پیچیده برای انجام وظایف خاص استفاده شوند.
- هر دو بر اساس آمار و ریاضیات هستند.
- Machine Learning فناوری جدید و پیشرفته هوش مصنوعی است.
تفاوت بین یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی چیست؟
یادگیری ماشین در مقابل هوش مصنوعی |
|
| Machine Learning نوعی از هوش مصنوعی است که به رایانه امکان یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح را می‌دهد. از الگوریتمی برای تجزیه داده ها، یادگیری از آنها و تصمیم گیری بر اساس آن استفاده می کند. | هوش مصنوعی تئوری و توسعه سیستم‌های رایانه‌ای است که قادر به انجام کارهای هوشمندانه شبیه به یک انسان است. |
| عملکرد | |
| آموزش ماشینی بر دقت و الگوها تمرکز دارد. | هوش مصنوعی بر رفتار هوشمندانه و حداکثر تغییر موفقیت تمرکز دارد. |
| دسته‌بندی | |
| یادگیری ماشینی را می توان به یادگیری نظارتی، یادگیری بدون نظارت، و یادگیری تقویتی طبقه بندی کرد. | برنامه های مبتنی بر هوش مصنوعی را می توان به عنوان کاربردی یا عمومی طبقه بندی کرد. |
خلاصه - یادگیری ماشینی در مقابل هوش مصنوعی
هوش مصنوعی یک پیشرفت و یک رشته گسترده است. این شامل بسیاری از رشته های دیگر مانند مهندسی، ریاضیات، علوم کامپیوتر و غیره است. تفاوت بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در این است که یادگیری ماشین نوعی هوش مصنوعی است که به کامپیوتر توانایی یادگیری بدون برنامه ریزی صریح و مصنوعی را می دهد. هوش تئوری و توسعه سیستم های کامپیوتری است که قادر به انجام کارهای هوشمندانه مشابه انسان هستند. یادگیری ماشینی، فناوری جدید و پیشرفته هوش مصنوعی است.
دانلود نسخه PDF یادگیری ماشین در مقابل هوش مصنوعی
می توانید نسخه PDF این مقاله را دانلود کنید و طبق یادداشت نقل قول برای اهداف آفلاین از آن استفاده کنید. لطفاً نسخه PDF را از اینجا دانلود کنید تفاوت بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
