機械学習と人工知能はどちらも、コンピューター サイエンスの分野で使用される一般的な用語です。ただし、両者にはいくつかの違いがあります。この記事では、2 つのフィールドを際立たせる違いについて説明します。この違いは、2 つのフィールドをよりよく理解するのに役立ちます。続きを読んで詳細を確認してください。
概要
その名前が示すように、人工知能という用語は、Intelligence (知性) と Artificial Intelligence (人工知能) という 2 つの単語を組み合わせたものです。人工という言葉は、私たちが手で作るもの、または自然ではないものを指すことを知っています.知能とは、人間が考えたり理解したりする能力を指します。
まず、AI はシステムではないことを心に留めておくことが重要です。代わりに、システムに実装するものを指します。 AI には多くの定義がありますが、そのうちの 1 つが非常に重要です。 AI は、人間だけができることをコンピュータに実行させるためにコンピュータをトレーニングするのに役立つ研究です。つまり、機械が人間のようなタスクを実行できるようにするということです。
機械学習は、機械が独自に学習できるタイプの学習であり、プログラミングは必要ありません。つまり、システムは時間とともに自動的に学習し、改善します。
したがって、時間の経過とともに経験から学習するプログラムを作成できます。では、2 つの用語の主な違いをいくつか見てみましょう。
AI は人工知能を指します。この場合、知性は知識の獲得です。
AI ベースのシステムの主な目的は、精度ではなく、成功の可能性を高めることです。したがって、精度を高めることは中心ではありません。
人間のようにスマートに機能するコンピューター アプリケーションが必要です。目標は、多くの複雑な問題を解決するために自然な知性を高めることです.
それは意思決定に関するものであり、特定の状況で人間を模倣して反応するシステムの開発につながります.実際、与えられた問題に対する最適な解決策を探します。
最終的に、AI は知恵や知性の向上に役立ちます。
機械学習または MI は、スキルまたは知識の習得を指します。 AI とは異なり、目標は成功率を上げることではなく、精度を上げることです。概念は非常に単純です。機械はデータを取得し、そこから学習を続けます。
言い換えれば、システムの目標は、機械のパフォーマンスを最大化するために、与えられたデータから学習することです。その結果、システムは新しいことを学習し続けます。これには、自己学習アルゴリズムの開発が含まれる場合があります。結局のところ、ML はより多くの知識を獲得することです。
簡単に言うと、これは MI と AI の紹介でした。また、2 つの分野の主な相違点についても説明しました。これらの分野に興味がある場合は、専門家に詳細を尋ねることができます。
チェンナイでの人工知能トレーニング または バンガロールでの人工知能トレーニング、DataMites をチェックできます。
記事のソース: < a href="/expert/Shalini_M/2609777">https://EzineArticles.com/expert/Shalini_M/2609777