Belangrijk verschil - Machine learning versus kunstmatige intelligentie
Kunstmatige intelligentie is een breed begrip. Zelfrijdende auto's, slimme huizen zijn enkele voorbeelden van kunstmatige intelligentie. Sommige landen hebben intelligente robots op gebieden zoals 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 vorm van kunstmatige intelligentie is die een computer de mogelijkheid geeft om te leren zonder expliciet te zijn geprogrammeerd en kunstmatige intelligentie is de theorie en ontwikkeling van computersystemen die in staat zijn om taken intelligent uit te voeren, vergelijkbaar 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.
Wat is machine learning?
Een algoritme is een opeenvolging van 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 geprogrammeerd te zijn. Het zijn verschillende algoritmen die beschikbaar zijn voor het oplossen van Machine Learning-problemen. Afhankelijk van het type probleem kan men een geschikt Machine Learning-algoritme kiezen. Het richt zich op het ontwikkelen van computerprogramma's die resultaat kunnen opleveren wanneer ze worden blootgesteld aan nieuwe gegevens.
Er zijn verschillende soorten machine learning. Dit zijn begeleid leren, niet-gesuperviseerd leren en versterkend leren. Supervised Learning gebruikt een bekende dataset om voorspellingen te doen. Een set invoergegevens (X) en een set bijbehorende responswaarden of -uitgangen (Y) worden aan het begeleide 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 uitvoerwaarde kan geven om een nieuwe dataset te voltooien.
Classificatie en regressie zijn gesuperviseerde algoritmen voor machine learning. Classificatie wordt gebruikt om een record te classificeren. Een eenvoudig voorbeeld is "of de temperatuur koud is". Het antwoord kan zowel "ja" als "nee" zijn. Er is een specifiek aantal keuzes om te classificeren. Als er twee keuzes zijn, is er sprake van een classificatie met twee klassen. Als er meer dan twee keuzes zijn, is er sprake van 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 corresponderende uitvoer. In plaats daarvan vindt het algoritme een patroon of een structuur om meer over de gegevens te weten te komen. Clustering is gecategoriseerd als Unsupervised Learning. Het scheidt gegevens in groepen of clusters om de interpretatie van gegevens te vergemakkelijken.
Figuur 01: Machine Learning
Reinforcement Learning is geïnspireerd op de gedragspsychologie. Het gaat om het maximaliseren van een 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 over elke stap instructies te geven. Maar het is mogelijk om te zien of de bepaalde actie correct of fout is uitgevoerd. Bij Reinforcement Learning zal de computer proberen de beloning te maximaliseren en te leren van ervaring. Een ander voorbeeld is een automatische temperatuurregelaar. Het systeem moet de temperatuur naar behoefte verhogen of verlagen. Reinforcement learning is goed voor systemen die beslissingen moeten nemen zonder veel menselijke begeleiding.
Wat is kunstmatige intelligentie?
Kunstmatige intelligentie is om een computer, een computergestuurde robot of een software intelligent te laten denken zoals een mens. Het was van toepassing op het systeem, de manier waarop mensen denken, hoe mensen leren, beslissen en problemen oplossen. Ten slotte wordt 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 gebruiken AI. AI-onderzoek omvat ook Natural Language Processing. Het is om een computer of machine de mogelijkheid te geven om de natuurlijke taal die door mensen wordt gesproken te begrijpen en dienovereenkomstig taken uit te voeren. Een andere toepassing is industriële 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 gebieden zoals medicijnen en productie. 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?
Machineleren versus kunstmatige intelligentie |
|
| Machine Learning is een vorm van kunstmatige intelligentie die een computer de mogelijkheid geeft om te leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Het gebruikt een algoritme om gegevens te ontleden, ervan te leren en dienovereenkomstig beslissingen te nemen. | Kunstmatige intelligentie is de theorie en ontwikkeling van computersystemen die op intelligente wijze taken kunnen uitvoeren die vergelijkbaar zijn met die van een mens. |
| Functionaliteit | |
| Machine Learning focus op nauwkeurigheid en patronen. | Kunstmatige Intelligentie richt zich op intelligent gedrag en de maximale kans op succes. |
| Categorisering | |
| Machine Learning kan worden onderverdeeld in Supervise Learning, Unsupervised Learning en Reinforcement Learning. | Op kunstmatige intelligentie gebaseerde toepassingen kunnen worden gecategoriseerd als toegepast of algemeen. |
Samenvatting – Machine learning versus kunstmatige intelligentie
Kunstmatige Intelligentie is een vooruitgang en een brede discipline. Het bestaat uit vele andere gebieden, zoals engineering, wiskunde, informatica, enz. Het verschil tussen machine learning en kunstmatige intelligentie is dat machine learning een soort kunstmatige intelligentie is die een computer de mogelijkheid geeft om te leren zonder expliciet te zijn geprogrammeerd en kunstmatige intelligentie. Intelligentie is de theorie en ontwikkeling van computersystemen die op intelligente wijze taken kunnen uitvoeren die vergelijkbaar zijn met 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 gebruiken voor offline doeleinden volgens de citatienota. Download hier de PDF-versie. Verschil tussen machinaal leren en kunstmatige intelligentie
