Зміст:
Сьогодні технології машинного навчання та штучного інтелекту стали нерозривно пов'язаними сферами розробки програмного забезпечення та автоматизації процесів. Тим не менш, машинне навчання та штучний інтелект – це дві різні концепції, хоч і тісно взаємопов'язані.
Машинне навчання – це підрозділ штучного інтелекту, який навчає комп'ютерні системи на основі алгоритмів та даних. Це процес комп'ютерного навчання, у якому система може аналізувати дані, отримувати інформацію їх і приймати рішення з урахуванням цього аналізу. Основна ідея машинного навчання – це "навчання" комп'ютерних систем, щоб вони могли "бачити", "чути" та "визначати" патерни в даних, а потім використовувати цю інформацію для вирішення завдань та прийняття рішень.
Штучний інтелект, з іншого боку, є ширшою та загальною концепцією, що охоплює всі комп'ютерні системи та програми, які можуть сприймати, аналізувати та приймати рішення, імітуючи інтелект людини. Штучний інтелект може бути як статичним, так і динамічним, що взаємодіє з навколишнім середовищем і навчається на досвіді.
Таким чином, машинне навчання – це конкретний підхід до розробки та застосування штучного інтелекту. Машинне навчання є однією з технологій, що використовуються в рамках штучного інтелекту, яка дозволяє комп'ютерним системам "вчитися" і "приймати рішення" на основі аналізу даних.
| Чим машинне навчання відрізняється від ІІ | |
|---|---|
| Машинне навчання | ІІ (Штучний Інтелект) |
| Підрозділ ІІ, який дозволяє комп'ютерним системам самостійно навчатися та покращувати свою продуктивність без явного програмування. | Широкий термін, що описує концепцію створення інтелектуальних систем або машин, які можуть сприймати, аналізувати та приймати рішення на основі даних. |
| Орієнтовано на практичне застосування та вирішення конкретних завдань з використанням алгоритмів та статистичних моделей. | Більш широкий концептуальний фреймворк, що включає різні підходи та методи створення інтелектуальних систем. |
| Працює на основі даних та статистичних методів, використовуючи алгоритми машинного навчання, щоб виявити закономірності та зробити прогнози. | Використовує різні методи, такі як машинне навчання, знання експертів та евристичні правила для вирішення складних проблем. |
| Приклади застосування: рекомендаційні системи, розпізнавання мови, класифікація та кластеризація даних, виявлення шахрайства, прогнозування попиту тощо. | Приклади застосування: автономні транспортні засоби, голосові помічники, ігри, робототехніка та інші системи, здатні вирішувати завдання, які раніше вважалися інтелектуальними. |
Хоча в основу машинного навчання закладено ідею про те, що комп'ютери повинні вчитися і адаптуватися залежно від практичного досвіду, концепцію штучного інтелекту можна трактувати набагато ширше, маючи на увазі, що комп'ютери можуть виявляти "розумний" підхід у процесі виконання поставлених завдань.
Що таке машинне навчання простими словами?
Машинне навчання – це методи штучного інтелекту, які дозволяють побудувати учні моделі для різних цілей: наприклад, автоматизації процесів, автоматичного перекладу текстів, розпізнавання зображень.
Що таке машинне навчання у програмуванні?
Машинне навчання – це наука про розробку алгоритмів та статистичних моделей, які комп'ютерні системи використовують для виконання завдань без явних інструкцій, покладаючись натомість на шаблони та логічні висновки.
Що називають машинним навчанням?
Машинне навчання (ML) – це напрямок штучного інтелекту (ІІ), зосереджений на створенні систем, які навчаються та розвиваються на основі одержуваних ними даних. Штучний інтелект — це широкий термін, який включає комп'ютерні системи, що імітують людський інтелект.
У чому різниця між AI та ML?
Штучний інтелект спрямований створення комп'ютера, який міг би " думати " як і вирішувати складні проблеми. Між тим, ML допомагає комп'ютеру зробити це, дозволяючи йому робити прогнози або приймати рішення на основі історичних даних і без будь-яких інструкцій з боку людини.