Dalam dunia teknologi, kedua Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) adalah kata-kata mutlak yang sangat menarik perhatian. Dalam penaakulan analitik, algoritma, dan teknik mereka, kedua Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) sama sekali berbeza antara satu sama lain. Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML) adalah aspek yang saling berkaitan dalam sains komputer.

Dua teknik yang biasa digunakan untuk mengembangkan sistem pintar adalah bantuan kerja rumah kecerdasan buatan dan Pembelajaran Dalam. Banyak jurutera dan pemilik syarikat kadang-kadang bingung antara Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML). Tetapi artikel ini adalah untuk pemula yang sama sekali tidak menyedari dua istilah ini. Di bawah ini kami akan memberikan beberapa perbezaan asas antara pembelajaran Mesin dan kecerdasan buatan.

Apa itu Pembelajaran Mesin (ML)?

Pembelajaran mesin adalah sub-cabang Kecerdasan Buatan (AI) yang membolehkan komputer, tanpa diprogram secara langsung, mendapat manfaat daripada data atau peristiwa sebelumnya. Ia membantu program dalam persekitaran masa nyata untuk mengubah diri mereka berdasarkan data . Pembelajaran mesin (ML) menggunakan sejumlah besar data berstruktur dan pengetahuan separa berstruktur sehingga, berdasarkan data tersebut, model Pembelajaran Mesin (ML) akan menghasilkan hasil yang ideal atau menawarkan ramalan. Pembelajaran mesin (ML) digunakan di beberapa bidang, seperti mesin pencari Google , prinsip pemberian tag rakan Facebook Auto, penapisan spam e-mel, sistem cadangan web, dll.

Ia boleh dibahagikan kepada tiga jenis:

Apakah Kecerdasan Buatan (AI)?

Istilah Kecerdasan Buatan (AI) menggabungkan “Artificial” dan “Intelligence” dalam dua perkataan. Buatan berkaitan dengan sesuatu yang diciptakan oleh objek manusia atau bukan semula jadi dan keupayaan untuk melihat atau memahami dirujuk oleh kecerdasan. Kesalahpahaman tetap berlaku bahawa Artificial Intelligence (AI) adalah sistem, tetapi bukan sistem . Dalam kaedah tersebut, Kecerdasan Buatan dijalankan. Ada arti yang berbeda dari AI, salah satunya adalah "Ini adalah pemahaman tentang cara memprogram mesin (Komputer) sehingga mesin dapat melakukan tugas yang dapat dilakukan oleh manusia pada masa ini dengan betul."

Kecerdasan Buatan boleh dibahagikan kepada tiga kumpulan berdasarkan fungsi:

  • Kecerdasan Buatan Lemah
  • Kecerdasan Buatan Umum
  • Kecerdasan Buatan yang kuat

Perbezaan penting Antara ML) vs AI

Kecerdasan buatan (AI) adalah teknologi yang membolehkan tindakan manusia ditiru oleh komputer . Pembelajaran mesin (ML) adalah bahagian AI yang membantu mesin memperoleh data masa lalu secara automatik tanpa pengaturcaraan tertentu.

Tujuan AI adalah untuk mengatasi masalah yang rumit dengan membina mesin komputer yang cerdas seperti manusia. Tujuan Pembelajaran Mesin adalah untuk mendorong mesin menganalisis dari data sehingga dapat menghasilkan output yang tepat.

Kami membina sistem pintar dalam AI untuk menyelesaikan sebarang misi seperti manusia. Dalam Pembelajaran Mesin, untuk mencapai misi tertentu, kami menyiapkan komputer dengan data dan mengirimkan jawaban yang tepat.

Dua subset utama Kecerdasan Buatan adalah Pembelajaran Dalam dan Pembelajaran Mesin.

Terdapat spektrum ruang lingkup Kecerdasan Buatan yang sangat luas. ML mempunyai skop terhad.

Artificial Intelligence (AI) berusaha membina mesin pintar yang dapat menangani pelbagai tugas menakutkan. ML berusaha untuk mencipta mesin yang hanya dapat dilakukan oleh pekerjaan khas tertentu yang dilatihnya.

Kerangka Kecerdasan Buatan berkaitan dengan mengembangkan potensi untuk berjaya. ML kebanyakannya bimbang tentang tren dan ketepatan.

Selain perbezaan ini, dengan Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan, kaedah ini dapat digunakan dan dikatakan bahawa dengan sistem yang saling terkait ini berfungsi lebih baik:

Aliran Tensor:

Ini adalah perpustakaan sumber terbuka aplikasi yang dapat digunakan menggunakan grafik aliran data untuk pengiraan matematik. Sejak berkhidmat di Google Brain Team, para saintis dan pengembang diberi perhatian . Senibina Tensor Flow yang dapat dikembangkan membantu anda menggunakan satu API untuk mengira beberapa CPU dan GPU di komputer.

IBM Watson:

IBM telah menjadi nama besar dalam Kepintaran Buatan kerana ia telah meneroka dan bekerja pada teknologi bagi yang panjang masa . Mereka mempunyai ekosistem Artificial Intelligence mereka sendiri yang menggabungkan kedua-dua pemaju dan pelanggan perusahaan dengan perisian Artificial Intelligence.

Obor:

Raksasa IT perisian yang lebih luas seperti Google, IBM, Facebook, dan Komuniti Penyelidikan Kecerdasan Buatan Yandex telah menggunakan perpustakaan Pembelajaran mesin sumber terbuka (ML). Sistem pengkomputeran sains dan bahasa skrip berasaskan bahasa pengaturcaraan Lua juga boleh dipanggil. Ia juga telah diperbaiki untuk Ios dan Android setelah dijalankan dengan baik di platform dalam talian.

Kami telah memberikan maklumat menurut pemula yang tidak mempunyai pengetahuan atau kurang pengetahuan mengenai Pembelajaran mesin dan Kecerdasan Buatan. Semoga anda berjaya dengan pembelajaran mesin dan Arificial Intelligence. Sekiranya anda mahukan lebih banyak pembelajaran Mesin dan maklumat Buatan, anda boleh memberikan komen di bawah.