Perbedaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan

Perbedaan utama - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan
 

Kecerdasan buatan adalah konsep yang luas. Mobil yang digerakkan sendiri, rumah pintar adalah beberapa contoh kecerdasan buatan. Beberapa negara memiliki robot cerdas di bidang seperti kedokteran, manufaktur, militer, pertanian, dan rumah tangga. Pembelajaran mesin adalah jenis kecerdasan buatan. Itu perbedaan utama antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan adalah itu Pembelajaran mesin adalah jenis kecerdasan buatan yang memberikan kemampuan bagi komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit dan kecerdasan buatan adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas yang secara cerdas mirip dengan manusia. Pembelajaran mesin menggunakan algoritma untuk menguraikan data, belajar darinya dan membuat keputusan yang sesuai. Ini adalah pengembangan algoritma belajar mandiri, dan kecerdasan buatan adalah ilmu pengembangan sistem atau perangkat lunak yang pintar sebagai manusia.

ISI

1. Ikhtisar dan Perbedaan Utama
2. Apa itu Pembelajaran Mesin
3. Apa itu Kecerdasan Buatan
4. Kesamaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan
5. Perbandingan Berdampingan - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan dalam Bentuk Tabel
6. Ringkasan

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Algoritma adalah urutan langkah -langkah yang memberitahu komputer untuk memecahkan masalah. Pembelajaran mesin adalah jenis kecerdasan buatan. Ini memberikan komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Mereka adalah berbagai algoritma yang tersedia untuk menyelesaikan masalah pembelajaran mesin. Bergantung pada jenis masalahnya, orang dapat memilih algoritma pembelajaran mesin yang sesuai. Ini berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat memberikan hasil saat terpapar data baru.

Ada berbagai jenis pembelajaran mesin. Mereka adalah pembelajaran yang diawasi, pembelajaran dan pembelajaran penguatan tanpa pengawasan. Pembelajaran yang diawasi menggunakan dataset yang diketahui untuk membuat prediksi. Satu set data input (x) dan set nilai respons atau output yang sesuai (y) diberikan pada algoritma pembelajaran yang diawasi. Dataset itu dikenal sebagai dataset pelatihan. Menggunakan dataset itu, algoritma membangun model (y = f (x)), sehingga dapat memberikan nilai output untuk menyelesaikan dataset baru.

Klasifikasi dan regresi adalah algoritma pembelajaran mesin yang diawasi. Klasifikasi digunakan untuk mengklasifikasikan catatan. Salah satu contoh sederhana adalah "apakah suhunya dingin". Jawabannya bisa berupa "ya" atau "tidak". Ada sejumlah pilihan tertentu untuk diklasifikasikan. Jika ada dua pilihan, itu adalah klasifikasi dua kelas. Jika ada lebih dari dua pilihan, itu adalah klasifikasi multi-kelas. Regresi digunakan untuk menghitung output numerik. Misalnya, memprediksi suhu besok. Contoh lain akan memprediksi nilai rumah.

Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, hanya data input yang diberikan, dan tidak ada output yang sesuai.Sebaliknya, algoritma menemukan pola atau struktur untuk mempelajari lebih lanjut tentang data. Clustering dikategorikan sebagai pembelajaran tanpa pengawasan. Ini memisahkan data menjadi kelompok atau kelompok untuk memudahkan interpretasi data.

Gambar 01: Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Penguatan Terinspirasi oleh Psikologi Behavioris. Itu menyangkut memaksimalkan beberapa gagasan tentang hadiah kumulatif. Salah satu contoh pembelajaran penguatan adalah dengan menginstruksikan komputer untuk bermain catur. Ada begitu banyak langkah dalam belajar catur. Oleh karena itu, tidak mungkin untuk mengajar tentang setiap langkah. Tetapi mungkin untuk mengatakan, apakah tindakan tertentu dilakukan dengan benar atau salah. Dalam pembelajaran penguatan, komputer akan mencoba memaksimalkan hadiah dan belajar dari pengalaman. Contoh lain adalah pengontrol suhu otomatis. Sistem harus meningkatkan atau mengurangi suhu sesuai dengan kebutuhan. Pembelajaran penguatan baik untuk sistem yang harus membuat keputusan tanpa banyak bimbingan manusia.

Apa itu Kecerdasan Buatan?

Kecerdasan buatan adalah membuat komputer, robot yang dikendalikan komputer, atau perangkat lunak yang dianggap mirip dengan manusia. Itu diterapkan pada sistem, cara berpikir manusia, bagaimana manusia belajar, memutuskan dan menyelesaikan masalah. Akhirnya, sistem yang cerdas dan cerdas dibangun. Kecerdasan Buatan adalah teknologi yang trendi di dunia modern. Ini adalah kombinasi dari berbagai disiplin ilmu seperti ilmu komputer, biologi, matematika dan teknik.

Gambar 02: Kecerdasan Buatan

Ada banyak aplikasi kecerdasan buatan (AI). Aplikasi Gaming Modern Gunakan AI. Penelitian AI juga mencakup pemrosesan bahasa alami. Ini untuk memberikan kemampuan pada komputer atau mesin untuk memahami bahasa alami yang digunakan oleh manusia dan melakukan tugas yang sesuai. Aplikasi lain adalah robot industri. Ada robot yang lebih canggih dengan prosesor yang efisien dan sejumlah besar memori. Mereka dapat menyesuaikan dengan lingkungan baru dan mengumpulkan data menggunakan cahaya, suhu, suara dll. Mereka digunakan di bidang seperti kedokteran dan manufaktur. Kecerdasan buatan juga diterapkan dalam pengenalan karakter optik, kendaraan otonom, simulasi militer, dan banyak lagi.

Apa kesamaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan?

• Keduanya dapat digunakan untuk membangun sistem canggih untuk melakukan tugas -tugas tertentu.
• Keduanya didasarkan pada statistik dan matematika.
• Pembelajaran Mesin adalah teknologi mutakhir baru dari kecerdasan buatan.

Apa perbedaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan?

Ringkasan - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan

Kecerdasan buatan adalah kemajuan dan disiplin yang luas. Ini terdiri dari banyak bidang lain seperti teknik, matematika, ilmu komputer, dll. Perbedaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan adalah bahwa pembelajaran mesin adalah jenis kecerdasan buatan yang memberikan kemampuan bagi komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit dan kecerdasan buatan adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang dapat melakukan tugas yang secara cerdas mirip dengan a manusia. Pembelajaran Mesin adalah teknologi mutakhir baru dari kecerdasan buatan.

Unduh versi PDF dari pembelajaran mesin vs kecerdasan buatan

Anda dapat mengunduh versi PDF artikel ini dan menggunakannya untuk tujuan offline sesuai catatan kutipan. Silakan unduh versi PDF di sini perbedaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan

Referensi:

1.Edurekain. Algoritma Pembelajaran Mesin | Tutorial Pembelajaran Mesin | Pelatihan Ilmu Data | Eureka, Eureka!, 21 Mei 2017. Tersedia disini
2.15 Perbedaan Antara AI (Kecerdasan Buatan) dan Pembelajaran Mesin, Patel Vidhu, 14 Juli 2017. Tersedia disini 
3.Digitalocean. "Isi.”Pengantar Pembelajaran Mesin | Digitalocean, Digitalocean, 11 Des. 2017. Tersedia disini 
4.“Algoritma pembelajaran mesin yang diawasi dan tidak diawasi.Penguasaan Pembelajaran Mesin, 21 September. 2016. Tersedia disini 
5.TutorialSpoint.com. “Pembelajaran Mesin Mahout." Inti nya. Tersedia disini 

Gambar milik:

1.'2729781' oleh GDJ / 2440 gambar (domain publik) melalui Pixabay
2.'Palsu.intelijen'by alejandro zorrilal cruz, (domain publik) via commons wikimedia