בינה מלאכותית ולמידת מכונה הם החלק של מדעי המחשב שנמצאים בקורלציה זה עם זה. שתי הטכנולוגיות הללו הן הטכנולוגיות המגמתיות ביותר המשמשות ליצירת מערכות חכמות.
אמנם מדובר בשתי טכנולוגיות קשורות ולפעמים אנשים משתמשים בהן בתור מילה נרדפת אחת לשנייה, אבל עדיין שניהם הם שני המונחים השונים במקרים שונים.
ברמה רחבה, אנו יכולים להבדיל הן AI והן ML כ:
איך להוריד מוזיקה
AI הוא רעיון גדול יותר ליצירת מכונות חכמות שיכולות לדמות יכולת חשיבה והתנהגות אנושית, ואילו למידת מכונה היא יישום או תת-קבוצה של AI המאפשרת למכונות ללמוד מנתונים מבלי להיות מתוכנתים במפורש.
להלן כמה הבדלים עיקריים בין AI ולמידת מכונה יחד עם הסקירה הכללית של בינה מלאכותית ולמידת מכונה.
בינה מלאכותית
בינה מלאכותית היא תחום של מדעי המחשב אשר מייצר מערכת מחשב שיכולה לחקות אינטליגנציה אנושית. הוא מורכב משתי מילים ' מְלָאכוּתִי 'ו' אינטליגנציה ', שפירושו 'כוח חשיבה מעשה ידי אדם'. לפיכך אנו יכולים להגדיר זאת כ,
בינה מלאכותית היא טכנולוגיה שבאמצעותה נוכל ליצור מערכות חכמות שיכולות לדמות אינטליגנציה אנושית.
מערכת הבינה המלאכותית אינה דורשת תכנות מראש, במקום זאת, הם משתמשים באלגוריתמים כאלה שיכולים לעבוד עם האינטליגנציה שלהם. זה כולל אלגוריתמים של למידת מכונה כמו אלגוריתם למידת חיזוק ורשתות עצביות ללמידה עמוקה. בינה מלאכותית נמצאת בשימוש במספר מקומות כמו Siri, AlphaGo של גוגל, בינה מלאכותית במשחק שחמט וכו'.
עבור מערך מחרוזות java
בהתבסס על יכולות, ניתן לסווג AI לשלושה סוגים:
נכון לעכשיו, אנו עובדים עם בינה מלאכותית חלשה ובינה מלאכותית כללית. העתיד של בינה מלאכותית הוא בינה מלאכותית חזקה שלגביה נאמר שהיא תהיה אינטליגנטית מבני אדם.
למידת מכונה
למידת מכונה עוסקת בהפקת ידע מהנתונים. ניתן להגדיר זאת כ,
למידת מכונה היא תת-תחום של בינה מלאכותית, המאפשרת למכונות ללמוד מנתונים או חוויות מהעבר מבלי להיות מתוכנתים במפורש.
למידת מכונה מאפשרת למערכת מחשב לבצע תחזיות או לקבל החלטות מסוימות תוך שימוש בנתונים היסטוריים מבלי להיות מתוכנתים במפורש. למידת מכונה משתמשת בכמות עצומה של נתונים מובנים ומובנים למחצה, כך שמודל למידת מכונה יכול ליצור תוצאות מדויקות או לתת תחזיות על סמך הנתונים הללו.
מודל התייחסות של osi ברשתות
למידת מכונה עובדת על אלגוריתם אשר לומד על ידו באמצעות נתונים היסטוריים. זה עובד רק עבור תחומים ספציפיים, כמו למשל אם אנחנו יוצרים מודל למידת מכונה כדי לזהות תמונות של כלבים, זה ייתן תוצאה רק לתמונות של כלבים, אבל אם נספק נתונים חדשים כמו תמונת חתול אז הוא לא יגיב. למידת מכונה נמצאת בשימוש במקומות שונים כגון עבור מערכת ממליצים מקוונת, עבור אלגוריתמי חיפוש בגוגל, מסנן דואר זבל, הצעה לתיוג חברים אוטומטיים בפייסבוק וכו'.
ניתן לחלק אותו לשלושה סוגים:
הבדלים עיקריים בין בינה מלאכותית (AI) ללמידת מכונה (ML):
| בינה מלאכותית | למידת מכונה |
|---|---|
| בינה מלאכותית היא טכנולוגיה המאפשרת למכונה לדמות התנהגות אנושית. | למידת מכונה היא תת-קבוצה של AI המאפשרת למכונה ללמוד באופן אוטומטי מנתוני עבר ללא תכנות מפורש. |
| המטרה של AI היא ליצור מערכת מחשב חכמה כמו בני אדם כדי לפתור בעיות מורכבות. | המטרה של ML היא לאפשר למכונות ללמוד מנתונים כדי שיוכלו לתת פלט מדויק. |
| ב-AI, אנו מייצרים מערכות חכמות לביצוע כל משימה כמו אדם. | ב-ML, אנו מלמדים מכונות עם נתונים לבצע משימה מסוימת ולתת תוצאה מדויקת. |
| למידת מכונה ולמידה עמוקה הן שתי תת-הקבוצות העיקריות של AI. | למידה עמוקה היא תת-קבוצה עיקרית של למידת מכונה. |
| ל-AI מגוון רחב מאוד של היקף. | למידת מכונה יש היקף מוגבל. |
| AI פועלת ליצירת מערכת חכמה שיכולה לבצע משימות מורכבות שונות. | למידת מכונה פועלת ליצירת מכונות שיכולות לבצע רק את המשימות הספציפיות שלהן הם מאומנים. |
| מערכת AI מודאגת ממקסום סיכויי ההצלחה. | למידת מכונה עוסקת בעיקר בדיוק ובדפוסים. |
| היישומים העיקריים של AI הם Siri, תמיכת לקוחות באמצעות סירות חתול , מערכת מומחים, משחק מקוון, רובוט דמוי אדם אינטליגנטי וכו'. | היישומים העיקריים של למידת מכונה הם מערכת ממליצים מקוונת , אלגוריתמי חיפוש בגוגל , הצעות לתיוג חברים אוטומטיים בפייסבוק , וכו. |
| על בסיס יכולות, AI ניתן לחלק לשלושה סוגים, שהם, AI חלש , AI כללי , ו AI חזק . | ניתן גם לחלק למידת מכונה לשלושה סוגים למידה מפוקחת , למידה ללא פיקוח , ו לימוד עם חיזוקים . |
| זה כולל למידה, חשיבה ותיקון עצמי. | זה כולל למידה ותיקון עצמי כאשר מוצגים עם נתונים חדשים. |
| בינה מלאכותית עוסקת לחלוטין בנתונים מובנים, חצי מובנים ובלתי מובנים. | למידת מכונה עוסקת בנתונים מובנים ומובנים למחצה. |