ძირითადი განსხვავება - მანქანური სწავლება ხელოვნური ინტელექტის წინააღმდეგ
ხელოვნური ინტელექტი ფართო ცნებაა. თვითმართვადი მანქანები, ჭკვიანი სახლები ხელოვნური ინტელექტის რამდენიმე მაგალითია. ზოგიერთ ქვეყანას ჰყავს ინტელექტუალური რობოტები ისეთ სფეროებში, როგორიცაა მედიცინა, წარმოება, სამხედრო, სოფლის მეურნეობა და საყოფაცხოვრებო. მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის ტიპი. მთავარი განსხვავება მანქანათმცოდნეობასა და ხელოვნურ ინტელექტს შორის არის ის, რომ მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის ტიპი, რომელიც აძლევს კომპიუტერს სწავლის შესაძლებლობას ცალსახად დაპროგრამების გარეშე, ხოლო ხელოვნური ინტელექტი არის კომპიუტერული სისტემების თეორია და განვითარება, რომელსაც შეუძლია შეასრულოს ამოცანები ჭკვიანურად მსგავსი. ადამიანი.მანქანათმცოდნეობა იყენებს ალგორითმს მონაცემების გასაანალიზებლად, მისგან სწავლისა და შესაბამისად გადაწყვეტილების მისაღებად. ეს არის თვითსწავლის ალგორითმების შემუშავება, ხოლო ხელოვნური ინტელექტი არის მეცნიერება, რომელიც ავითარებს სისტემას ან პროგრამულ უზრუნველყოფას, რომელიც ჭკვიანია როგორც ადამიანი.
რა არის მანქანური სწავლება?
ალგორითმი არის ნაბიჯების თანმიმდევრობა, რომელიც ეუბნება კომპიუტერს პრობლემის გადაჭრას. მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის ტიპი. ის კომპიუტერებს აძლევს სწავლის შესაძლებლობას აშკარად დაპროგრამების გარეშე. ეს არის სხვადასხვა ალგორითმები, რომლებიც ხელმისაწვდომია მანქანათმცოდნეობის პრობლემების გადასაჭრელად. პრობლემის ტიპებიდან გამომდინარე, შეგიძლიათ აირჩიოთ მანქანა სწავლების შესაფერისი ალგორითმი. ის ფოკუსირებულია კომპიუტერული პროგრამების შემუშავებაზე, რომლებსაც შეუძლიათ შედეგი გამოიღონ ახალი მონაცემების ზემოქმედებისას.
არსებობს მანქანური სწავლების სხვადასხვა სახეობა. ეს არის ზედამხედველობითი სწავლება, უკონტროლო სწავლა და განმტკიცების სწავლება. ზედამხედველობით სწავლება იყენებს ცნობილ მონაცემთა ბაზას პროგნოზების გასაკეთებლად.შეყვანის მონაცემების ნაკრები (X) და შესაბამისი პასუხის მნიშვნელობების ან შედეგების ნაკრები (Y) მოცემულია ზედამხედველობითი სწავლის ალგორითმს. ეს მონაცემთა ნაკრები ცნობილია, როგორც სასწავლო მონაცემთა ნაკრები. ამ მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით, ალგორითმი აშენებს მოდელს (Y=f(X)), ასე რომ, მას შეუძლია მისცეს გამომავალი მნიშვნელობა ახალი მონაცემთა ნაკრების დასასრულებლად.
კლასიფიკაცია და რეგრესია არის ზედამხედველობითი მანქანური სწავლის ალგორითმები. კლასიფიკაცია გამოიყენება ჩანაწერის კლასიფიკაციისთვის. ერთი მარტივი მაგალითია "ცივია თუ არა ტემპერატურა". პასუხი შეიძლება იყოს "დიახ" ან "არა". არსებობს არჩევანის გარკვეული რაოდენობა კლასიფიკაციისთვის. თუ არსებობს ორი არჩევანი, ეს არის ორკლასიანი კლასიფიკაცია. თუ ორზე მეტი არჩევანია, ეს არის მრავალკლასიანი კლასიფიკაცია. რეგრესია გამოიყენება რიცხვითი გამოსავლის გამოსათვლელად. მაგალითად, ხვალინდელი დღის ტემპერატურის პროგნოზირება. კიდევ ერთი მაგალითი იქნება სახლის ღირებულების პროგნოზირება.
უკონტროლო სწავლაში მოცემულია მხოლოდ შეყვანის მონაცემები და არ არის შესაბამისი გამომავალი. ამის ნაცვლად, ალგორითმი პოულობს შაბლონს ან სტრუქტურას, რათა შეიტყოს მეტი მონაცემების შესახებ.კლასტერირება კატეგორიზებულია, როგორც უკონტროლო სწავლება. ის ჰყოფს მონაცემებს ჯგუფებად ან კლასტერებად, რათა გამარტივდეს მონაცემთა ინტერპრეტაცია.
სურათი 01: მანქანათმცოდნეობა
გაძლიერების სწავლება შთაგონებულია ბიჰევიორისტული ფსიქოლოგიით. ეს ეხება კუმულაციური ჯილდოს ზოგიერთი ცნების მაქსიმიზაციას. განმტკიცების სწავლის ერთი მაგალითია კომპიუტერისთვის ჭადრაკის თამაშის მითითება. ჭადრაკის სწავლაში ძალიან ბევრი ნაბიჯია. ამიტომ, ყოველი ნაბიჯის შესახებ ინსტრუქციის მიცემა შეუძლებელია. მაგრამ შესაძლებელია იმის თქმა, გარკვეული ქმედება შესრულდა სწორად თუ არა. Reinforcement Learning-ში კომპიუტერი შეეცდება მაქსიმალურად გაზარდოს ჯილდო და ისწავლოს გამოცდილებიდან. კიდევ ერთი მაგალითია ავტომატური ტემპერატურის კონტროლერი. სისტემამ უნდა გაზარდოს ან შეამციროს ტემპერატურა მოთხოვნის შესაბამისად.განმტკიცების სწავლა კარგია სისტემებისთვის, რომლებმაც უნდა მიიღონ გადაწყვეტილებები ადამიანური ხელმძღვანელობის გარეშე.
რა არის ხელოვნური ინტელექტი?
ხელოვნური ინტელექტი არის კომპიუტერის, კომპიუტერით კონტროლირებადი რობოტის ან პროგრამული უზრუნველყოფის გონივრული აზროვნება ადამიანის მსგავსი. ის ეხებოდა სისტემას, ადამიანის აზროვნებას, როგორ სწავლობენ ადამიანები, წყვეტენ და წყვეტენ პრობლემებს. საბოლოოდ, აშენდა ჭკვიანი და ინტელექტუალური სისტემა. ხელოვნური ინტელექტი თანამედროვე მსოფლიოში მოდური ტექნოლოგიაა. ეს არის სხვადასხვა დისციპლინის კომბინაცია, როგორიცაა კომპიუტერული მეცნიერება, ბიოლოგია, მათემატიკა და ინჟინერია.
სურათი 02: ხელოვნური ინტელექტი
ხელოვნური ინტელექტის (AI) მრავალი აპლიკაცია არსებობს.თანამედროვე სათამაშო აპლიკაციები იყენებენ AI-ს. AI კვლევა ასევე მოიცავს ბუნებრივი ენის დამუშავებას. ეს არის უნარი მისცეს კომპიუტერს ან მანქანას, გაიგოს ადამიანების მიერ სალაპარაკო ბუნებრივი ენა და შეასრულოს დავალებები შესაბამისად. კიდევ ერთი აპლიკაცია არის ინდუსტრიული რობოტები. არსებობს უფრო დახვეწილი რობოტები ეფექტური პროცესორებით და უზარმაზარი მეხსიერებით. მათ შეუძლიათ შეეგუონ ახალ გარემოს და შეაგროვონ მონაცემები სინათლის, ტემპერატურის, ხმის გამოყენებით და ა.შ. ისინი გამოიყენება ისეთ სფეროებში, როგორიცაა მედიცინა და წარმოება. ხელოვნური ინტელექტი ასევე გამოიყენება სიმბოლოების ოპტიკურ ამოცნობაში, ავტონომიურ მანქანებში, სამხედრო სიმულაციებში და ბევრ სხვაში.
რა მსგავსებაა მანქანათმცოდნეობასა და ხელოვნურ ინტელექტს შორის?
- ორივე შეიძლება გამოყენებულ იქნას დახვეწილი სისტემების შესაქმნელად გარკვეული ამოცანების შესასრულებლად.
- ორივე ეფუძნება სტატისტიკას და მათემატიკას.
- მანქანური სწავლება არის ხელოვნური ინტელექტის ახალი უახლესი ტექნოლოგია.
რა განსხვავებაა მანქანურ სწავლასა და ხელოვნურ ინტელექტს შორის?
მანქანური სწავლება ხელოვნური ინტელექტის წინააღმდეგ |
|
| მანქანური სწავლება არის ხელოვნური ინტელექტის ტიპი, რომელიც აძლევს კომპიუტერს სწავლის შესაძლებლობას აშკარად დაპროგრამების გარეშე. ის იყენებს ალგორითმს მონაცემების გასაანალიზებლად, მისგან სწავლისა და შესაბამისად გადაწყვეტილების მისაღებად. | ხელოვნური ინტელექტი არის კომპიუტერული სისტემების თეორია და განვითარება, რომელსაც შეუძლია ადამიანის მსგავსი ამოცანების შესრულება. |
| ფუნქციონალობა | |
| მანქანური სწავლება ფოკუსირებულია სიზუსტეზე და შაბლონებზე. | ხელოვნური ინტელექტი ფოკუსირებულია ინტელექტუალურ ქცევაზე და წარმატების მაქსიმალურ ცვლილებაზე. |
| კატეგორიზაცია | |
| მანქანური სწავლება შეიძლება დაიყოს სწავლის ზედამხედველობის, ზედამხედველობის გარეშე და განმტკიცების სწავლების კატეგორიად. | ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული აპლიკაციები შეიძლება დაიყოს როგორც გამოყენებითი, ისე ზოგადი. |
შეჯამება - მანქანური სწავლება ხელოვნური ინტელექტის წინააღმდეგ
ხელოვნური ინტელექტი არის წინსვლა და ფართო დისციპლინა. იგი შედგება მრავალი სხვა სფეროსგან, როგორიცაა ინჟინერია, მათემატიკა, კომპიუტერული მეცნიერება და ა.შ. განსხვავება მანქანათმცოდნეობასა და ხელოვნურ ინტელექტს შორის არის ის, რომ მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის ტიპი, რომელიც აძლევს კომპიუტერს უნარს ისწავლოს ცალსახად დაპროგრამებული და ხელოვნური. ინტელექტი არის კომპიუტერული სისტემების თეორია და განვითარება, რომელსაც შეუძლია ადამიანის მსგავსი ამოცანების შესრულება. მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის ახალი უახლესი ტექნოლოგია.
ჩამოტვირთეთ მანქანური სწავლების PDF ვერსია ხელოვნური ინტელექტის წინააღმდეგ
შეგიძლიათ ჩამოტვირთოთ ამ სტატიის PDF ვერსია და გამოიყენოთ იგი ოფლაინ მიზნებისთვის ციტირების შენიშვნის მიხედვით. გთხოვთ გადმოწეროთ PDF ვერსია აქ განსხვავება მანქანურ სწავლასა და ხელოვნურ ინტელექტს შორის
