Sự khác biệt chính - Học máy và Trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo là một khái niệm rộng. Xe tự lái, nhà thông minh là một số ví dụ về Trí tuệ nhân tạo. Một số quốc gia có robot thông minh trong các lĩnh vực như y học, sản xuất, quân sự, nông nghiệp và gia dụng. Học máy là một loại Trí tuệ nhân tạo. Sự khác biệt chính giữa Học máy và Trí tuệ nhân tạo là Học máy là một loại Trí tuệ nhân tạo cung cấp khả năng cho máy tính học mà không cần được lập trình rõ ràng và Trí tuệ nhân tạo là lý thuyết và sự phát triển của các hệ thống máy tính có thể thực hiện các tác vụ một cách thông minh tương tự như một con người. Học máy sử dụng một thuật toán để phân tích cú pháp dữ liệu, học hỏi từ đó và đưa ra quyết định phù hợp. Đó là sự phát triển của các thuật toán tự học và Trí tuệ nhân tạo là khoa học phát triển một hệ thống hoặc phần mềm thông minh như con người.
Học máy là gì?
Thuật toán là một chuỗi các bước yêu cầu máy tính giải quyết một vấn đề. Học máy là một loại Trí tuệ nhân tạo. Nó cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần được lập trình rõ ràng. Chúng là các thuật toán khác nhau có sẵn để giải quyết các vấn đề về Học máy. Tùy thuộc vào dạng bài toán mà người ta có thể chọn một thuật toán Học máy phù hợp. Nó tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể mang lại kết quả khi tiếp xúc với dữ liệu mới.
Có nhiều loại Học máy khác nhau. Đó là học có giám sát, học không giám sát và học củng cố. Học tập có giám sát sử dụng một tập dữ liệu đã biết để đưa ra dự đoán. Tập hợp dữ liệu đầu vào (X) và tập hợp các giá trị hoặc đầu ra phản hồi tương ứng (Y) được cấp cho thuật toán học có giám sát. Tập dữ liệu đó được gọi là tập dữ liệu đào tạo. Sử dụng tập dữ liệu đó, thuật toán xây dựng một mô hình (Y=f (X)), vì vậy nó có thể cung cấp giá trị đầu ra để hoàn thành tập dữ liệu mới.
Phân loại và Hồi quy là các thuật toán Học máy được Giám sát. Phân loại được sử dụng để phân loại một bản ghi. Một ví dụ đơn giản là "liệu nhiệt độ có lạnh không". Câu trả lời có thể là “có” hoặc “không”. Có một số sự lựa chọn cụ thể để phân loại. Nếu có hai sự lựa chọn, đó là sự phân loại hai lớp. Nếu có nhiều hơn hai sự lựa chọn, đó là một phân loại nhiều lớp. Hồi quy được sử dụng để tính toán đầu ra số. Ví dụ, dự đoán nhiệt độ của ngày mai. Một ví dụ khác là dự đoán giá trị của ngôi nhà.
Trong Học không giám sát, chỉ dữ liệu đầu vào được cung cấp và không có đầu ra tương ứng, thay vào đó, thuật toán tìm một mẫu hoặc cấu trúc để tìm hiểu thêm về dữ liệu. Phân cụm được phân loại là Học không giám sát. Nó phân tách dữ liệu thành các nhóm hoặc cụm để dễ dàng giải thích dữ liệu.
Hình 01: Học máy
Tăng cường Học tập được truyền cảm hứng từ tâm lý học hành vi. Nó liên quan đến việc tối đa hóa một số khái niệm về phần thưởng tích lũy. Một ví dụ về Học tăng cường là hướng dẫn máy tính chơi cờ vua. Có rất nhiều bước trong việc học cờ vua. Vì vậy, không thể hướng dẫn cụ thể từng bước. Nhưng có thể nói, liệu hành động nhất định được thực hiện đúng hay sai. Trong Học tập củng cố, máy tính sẽ cố gắng tối đa hóa phần thưởng và rút kinh nghiệm. Một ví dụ khác là Bộ điều khiển nhiệt độ tự động. Hệ thống phải tăng hoặc giảm nhiệt độ theo yêu cầu. Học tập củng cố rất tốt cho các hệ thống cần đưa ra quyết định mà không cần nhiều sự hướng dẫn của con người.
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo là tạo ra một máy tính, một robot điều khiển bằng máy tính hoặc một phần mềm có tư duy thông minh tương tự như con người. Nó áp dụng cho hệ thống, cách con người suy nghĩ, cách con người học, quyết định và giải quyết vấn đề. Cuối cùng, một hệ thống thông minh và thông minh được xây dựng. Trí tuệ nhân tạo là một công nghệ thời thượng trong thế giới hiện đại. Nó là sự kết hợp của nhiều ngành như Khoa học Máy tính, Sinh học, Toán học và Kỹ thuật.
Hình 02: Trí tuệ nhân tạo
Có rất nhiều ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo (AI). Các ứng dụng Trò chơi hiện đại sử dụng AI. Nghiên cứu AI cũng bao gồm Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Đó là cung cấp cho máy tính hoặc máy móc khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người và thực hiện các nhiệm vụ tương ứng. Một ứng dụng khác là Robot công nghiệp. Có nhiều robot phức tạp hơn với bộ vi xử lý hiệu quả và dung lượng bộ nhớ khổng lồ. Chúng có thể điều chỉnh theo môi trường mới và thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng ánh sáng, nhiệt độ, âm thanh, v.v. Chúng được sử dụng trong các lĩnh vực như y học và sản xuất. Trí tuệ nhân tạo cũng được áp dụng trong nhận dạng ký tự quang học, xe tự hành, mô phỏng quân sự, v.v.
Điểm giống nhau giữa Học máy và Trí tuệ nhân tạo là gì?
- Cả hai đều có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống tinh vi để thực hiện một số nhiệm vụ.
- Cả hai đều dựa trên Thống kê và Toán học.
- Học máy là công nghệ tiên tiến mới của Trí tuệ nhân tạo.
Sự khác biệt giữa Học máy và Trí tuệ nhân tạo là gì?
Học máy và Trí tuệ nhân tạo |
|
| Học máy là một loại Trí tuệ nhân tạo cung cấp khả năng cho máy tính học mà không cần được lập trình rõ ràng. Nó sử dụng một thuật toán để phân tích cú pháp dữ liệu, học hỏi từ nó và đưa ra quyết định phù hợp. | Trí tuệ nhân tạo là lý thuyết và sự phát triển của các hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ một cách thông minh tương tự như con người. |
| Chức năng | |
| Học máy tập trung vào độ chính xác và các mẫu. | Trí tuệ nhân tạo tập trung vào hành vi thông minh và thay đổi tối đa thành công. |
| Phân loại | |
| Học máy có thể được phân loại thành Học có giám sát, Học không giám sát và Học củng cố. | Các ứng dụng dựa trên Trí tuệ nhân tạo có thể được phân loại là ứng dụng hoặc chung. |
Tóm tắt - Học máy và Trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo là một tiến bộ và một kỷ luật rộng lớn. Nó bao gồm nhiều lĩnh vực khác như Kỹ thuật, Toán học, Khoa học Máy tính, v.v. Sự khác biệt giữa Học máy và Trí tuệ nhân tạo là Học máy là một loại Trí tuệ nhân tạo mang lại khả năng cho máy tính học mà không cần được lập trình rõ ràng và nhân tạo. Trí thông minh là lý thuyết và sự phát triển của hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ một cách thông minh tương tự như con người. Học máy là công nghệ tiên tiến mới của Trí tuệ nhân tạo.
Tải xuống phiên bản PDF của Học máy và Trí tuệ nhân tạo
Bạn có thể tải xuống phiên bản PDF của bài viết này và sử dụng nó cho mục đích ngoại tuyến theo ghi chú trích dẫn. Vui lòng tải xuống phiên bản PDF tại đây Sự khác biệt giữa Học máy và Trí thông minh Nhân tạo
