人工知能と機械学習の違いとその重要性を区別する必要がある

人工知能と機械学習の技術は世界に革命をもたらし、世界をより先進的なものにしていますが、この 2 つの用語が実際に何を意味するのか混乱している人もいます。場合によっては、他の文脈では同義語として使用され、独立した進行または並行した進行として使用されます。ただし、両方を効果的かつ便利に使用したい場合は、両者の違いを見つけることが不可欠です。

これら 2 つの用語の意味、用途、利点について混乱している人のために、以下では人工知能と機械学習の主な違いを説明します。

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見てみましょう:

機械学習とは何ですか?

これは、コンピューターのアルゴリズムを研究し、経験を通じてコン​​ピューター プログラムが自動的に改善できるようにする人工知能の分野です。たとえば、好きな曲のリストと、ダンス、楽器編成、テンポなどのオーディオ統計を機械学習モデルに提供すると、モデルが自動的に実行され、将来的に気に入ると思われる Druckkings Mobile の音楽を提案する推奨システムが生成されます。

このタイプの機械学習は教師あり学習と呼ばれ、そのアルゴリズムはターゲット予測出力と入力特徴間の関係と依存関係をモデル化することができ、これを使用して新しいデータの出力値を予測することができます。機械学習のもう 1 つのタイプは教師なし学習です。これは、パターン検出と記述モデリングに使用される機械学習アルゴリズムのファミリーです。

人工知能とは何ですか?

機械学習以外にも、AI は非常に幅広く、範囲も多岐にわたります。 「人工」という言葉を使うと理解できます。これは人工的なもの、つまり自然ではないものを指し、「知性」は理解し考える能力を指します。ほとんどの人は AI をシステムとして考えていますが、それは誤りです。

それはシステムではなく、システムに実装された人工知能です。人工知能の意味を理解するために、他の定義を使用することもできます。たとえば、人工知能とは、人間が現在よりうまくできることをコンピューターに実行させるトレーニングの研究です。

したがって、AI は、人間が持つすべての能力をロボットに追加できるタイプの知能であると言えます。 人工知能の目的は、成功の可能性を高めることであり、精度を向上させることではありません。複雑な問題を解決するために自然知能をシミュレートし、インテリジェントに動作するコンピューター プログラムとして機能します。

結論は

AI と機械学習の主な違いがわかったところで、機械学習は経験を通じてパターンを見つけることが目的であるのに対し、AI は経験を活用して知識とスキルを獲得し、その知識を新しい状況に適用することが目的であると言えます。その後、多くの組織が AI をより有効に活用するために AI から離れようとしました。