AIと機械学習の違いは何ですか

NS 主な違い AIと機械学習の違いは AIは、人間と同じようにインテリジェントにタスクを実行できるコンピューターシステムの開発です。一方、機械学習は、明示的にプログラムされていなくてもシステムが学習できるようにする人工知能の一種です。

今日、技術は急速に発展しています。科学者やエンジニアは、生活の質を向上させるためにさまざまな技術を発明しています。そのような技術の1つがAI（人工知能）です。 AIの別の用語はマシンインテリジェンスです。これにより、マシンは人間と同様にタスクを実行し、意思決定を行うことができます。全体として、AIは広い領域です。自然言語処理とロボット工学は、AIの対象となる他の分野です。一方、機械学習はAIのサブセットです。したがって、機械学習アプリケーションもAIアプリケーションと見なすことができます。

人工知能、機械学習

AIとは

AIまたは人工知能は、機械が人間の行動を模倣できるようにするテクノロジーです。それは機械が経験から学ぶことを可能にします。彼らは入力を受け取り、人間と同様のタスクを実行します。また、この技術は大量のデータを処理し、それらから決定を下すことができます。全体として、AIは、コンピューターサイエンス、数学、工学、計算物理学などの複数の分野を組み合わせた分野です。

機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などの分野はAIのサブカテゴリです。したがって、AIは幅広い主題分野であることを強調しています。さらに、AIベースのアプリケーションは数多くあります。ゲーム、自動運転車、産業用ロボットはAIの例です。また、医療、製造、自動運転車などに関連するアプリケーションの開発にも役立ちます。

機械学習とは

機械学習はAIのサブセットであり、統計的手法を使用して、機械を経験に基づいて改善できるようにします。機械学習アルゴリズムは、データセット内のパターンを識別し、それに応じてプログラムアクションを調整することができます。つまり、分析モデルの構築を自動化します。

機械学習のライフサイクルは、いくつかのステップで構成されています。最初のステップは、Excelシート、データベース、Twitter、Yahooなどのさまざまなデータソースからデータを収集することです。 2番目のステップは、データラングリングを実行することです。これは、データをフィルタリングおよびクリーニングするプロセスです。第三に、データが分析されます。このステップでは、データを使用してモデルを作成します。 4番目のステップは、アルゴリズムをトレーニングすることです。これには、データセットのパターンを検出できるようにすることが含まれます。次のステップは、アルゴリズムをテストしてその精度を判断することです。最後に、モデルが正確であれば、アプリケーションをデプロイすることができます。

さらに、教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、さまざまな種類の機械学習があります。教師あり学習により、プログラムはラベル付けされたデータのセットを使用してパターンを識別できます。言い換えると、これらのアルゴリズムは、入力と出力のペアの例に応じて、入力を出力にマッピングすることができます。さらに、教師なし学習により、アルゴリズムはラベルのないデータを使用してパターンを識別できます。最後に、強化学習により、アルゴリズムは前のタスクから学習できます。

AIと機械学習の違い

意味

AIまたは人工知能は、人間が表示する自然の知能と同様に、機械が示す知能です。一方、機械学習は、コンピューターシステムが明示的な指示を使用せずに特定のタスクを効果的に実行するために使用する、アルゴリズムと統計手法の科学的研究です。したがって、これはAIと機械学習の主な違いを説明しています。

機能性

さらに、AIは人間に似たインテリジェントな行動を模倣することに焦点を当てていますが、機械学習は隠れたパターンを特定し、予測の精度を向上させることに焦点を当てています。

結論

AIと機械学習は頻繁に使用される2つの用語ですが、違いがあります。 AIと機械学習の主な違いは、AIは人間と同様のインテリジェントなタスクを実行できるコンピューターシステムの開発であるのに対し、機械学習はシステムに明示的に学習することなく学習できる人工知能の一種であるということです。プログラムされています。