Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Arasındaki Fark

Temel Fark - Yapay Zekaya Karşı Makine Öğrenimi
 

Yapay Zeka geniş bir kavramdır. Kendi kendine çalışan arabalar, akıllı evler Yapay Zekanın bazı örnekleridir. Bazı ülkeler tıp, imalat, askeri, tarım ve ev gibi alanlarda akıllı robotlara sahiptir. Makine Öğrenimi bir tür Yapay Zekadır. temel fark Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka arasında Makine Öğrenimi, bir bilgisayarın açıkça programlanmadan öğrenme yeteneğini veren bir Yapay Zeka türüdür ve Yapay Zeka, bir insana benzer şekilde akıllıca görevleri yerine getirebilen bilgisayar sistemlerinin teori ve gelişimidir.. Makine Öğrenimi, verileri ayrıştırmak, ondan öğrenmek ve buna göre kararlar vermek için bir algoritma kullanır. Bu, kendi kendine öğrenme algoritmalarının geliştirilmesidir ve Yapay Zeka, insan olarak akıllı bir sistem veya yazılım geliştirme bilimidir..

İÇİNDEKİLER

1. Genel Bakış ve Temel Fark
2. Makine Öğrenmesi Nedir
3. Yapay Zeka Nedir
4. Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Arasındaki Benzerlikler
5. Yan Yana Karşılaştırma - Tablo Şeklinde Yapay Zekaya Karşı Makine Öğrenmesi
6. Özet

Makine Öğrenmesi Nedir?

Algoritma, bilgisayara bir sorunu çözmesini söyleyen adımlar dizisidir. Makine Öğrenimi bir tür Yapay Zekadır. Bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği sağlar. Makine Öğrenimi sorunlarını çözmek için kullanılabilen çeşitli algoritmalardır. Sorunun türüne bağlı olarak, uygun bir Makine Öğrenimi algoritması seçilebilir. Yeni verilere maruz kaldığında sonuç verebilecek bilgisayar programları geliştirmeye odaklanıyor.

Farklı Makine Öğrenimi türleri vardır. Denetimli Öğrenme, Denetimsiz Öğrenme ve Takviye Öğrenme'dir. Denetimli Öğrenme, tahminlerde bulunmak için bilinen bir veri kümesi kullanır. Denetlenen öğrenme algoritmasına bir dizi girdi verisi (X) ve karşılık gelen cevap değerleri ya da çıktıları (Y) verilir. Bu veri kümesi bir eğitim veri kümesi olarak bilinir. Bu veri kümesini kullanarak, algoritma bir model oluşturur (Y = f (X)), böylece yeni veri kümesini tamamlamak için bir çıkış değeri verebilir.

Sınıflandırma ve Regresyon, Denetimli Makine Öğrenimi algoritmalarıdır. Sınıflandırma, bir kaydı sınıflandırmak için kullanılır. Bunun basit bir örneği “sıcaklığın soğuk olup olmadığı” dır. Cevap ya “evet” ya da “hayır” olabilir. Sınıflandırılacak belirli sayıda seçenek vardır. İki seçenek varsa, bu iki sınıflı bir sınıflandırmadır. İkiden fazla seçenek varsa, bu çok sınıflı bir sınıflandırmadır. Regresyon sayısal çıktıyı hesaplamak için kullanılır. Örneğin, yarının sıcaklığını tahmin etmek. Başka bir örnek evin değerini tahmin etmek olabilir.

Denetimsiz Öğrenme'de, yalnızca girdi verileri verilir ve karşılık gelen çıktılar yoktur. Bunun yerine, algoritma veriler hakkında daha fazla bilgi edinmek için bir model veya yapı bulur. Kümeleme Denetimsiz Öğrenme olarak kategorize edilir. Verilerin yorumlanmasını kolaylaştırmak için verileri gruplara veya kümelere ayırır.

Şekil 01: Makine Öğrenmesi

Takviye Öğrenme, davranışçı psikolojiden esinlenmiştir. Kümülatif ödül kavramını en üst düzeye çıkarmakla ilgilidir. Takviye Öğrenimine bir örnek, bilgisayara satranç oynamasını öğretmektir. Satranç öğrenmenin pek çok adımı var. Bu nedenle, her adım hakkında talimat vermek mümkün değildir. Ancak, belirli eylemin doğru veya yanlış yapıldığını söylemek mümkündür. Takviye Öğreniminde, bilgisayar ödülü en üst düzeye çıkarmaya ve deneyimden öğrenmeye çalışır. Başka bir örnek Otomatik Sıcaklık Kontrolörüdür. Sistem, ihtiyaca göre sıcaklığı artırmalı veya azaltmalıdır. Takviye öğrenimi, çok fazla insan rehberliği olmadan karar vermesi gereken sistemler için iyidir.

Yapay Zeka Nedir?

Yapay Zeka, bir bilgisayarı, bilgisayar kontrollü bir robotu veya bir yazılımı akıllıca bir insana benzetmektir. Sisteme, insanın düşünme şekline, insanların problemleri nasıl öğrendiği, karar verdiği ve çözdüğü uygulandı. Son olarak akıllı ve akıllı bir sistem inşa edildi. Yapay Zeka, modern dünyada modaya uygun bir teknolojidir. Bilgisayar Bilimi, Biyoloji, Matematik ve Mühendislik gibi çeşitli disiplinlerin bir kombinasyonudur..

Resim 02: Yapay Zeka

Yapay Zekanın (AI) birçok uygulaması vardır. Modern Oyun uygulamaları AI kullanır. AI araştırması aynı zamanda Doğal Dil İşlemeyi de içerir. Bir bilgisayar veya makineye insanların konuştuğu doğal dili anlama ve buna göre görev yapma becerisi kazandırmaktır. Başka bir uygulama Endüstriyel Robotlar. Verimli işlemcilere ve büyük miktarda belleğe sahip daha karmaşık robotlar var. Işık, sıcaklık, ses vb. Kullanarak yeni ortama uyum sağlayabilir ve veri toplayabilirler. Tıp ve imalat gibi alanlarda kullanılırlar. Yapay Zeka ayrıca optik karakter tanıma, otonom araçlar, askeri simülasyonlar ve çok daha fazlasında da uygulandı.

Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Arasındaki Benzerlikler Nelerdir??

• Her ikisi de belirli görevleri yerine getirmek için gelişmiş sistemler oluşturmak için kullanılabilir.
• Her ikisi de İstatistik ve Matematik üzerine kuruludur.
• Makine Öğrenimi, Yapay Zekanın en yeni teknolojisidir.

Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Arasındaki Fark Nedir??

Yapay Zekaya Karşı Makine Öğrenmesi
Makine Öğrenimi, bir bilgisayara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği veren bir Yapay Zeka türüdür. Verileri ayrıştırmak, ondan öğrenmek ve buna göre kararlar almak için bir algoritma kullanır.	Yapay Zeka, insana akıllıca benzer görevleri yerine getirebilen bilgisayar sistemlerinin teorisi ve geliştirilmesidir..
İşlevsellik
Makine Öğrenimi doğruluk ve kalıplara odaklanır.	Yapay Zeka akıllı davranışa ve maksimum başarı değişimine odaklanır.
Sınıflandırma
Makine Öğrenmesi Öğrenmeyi, Denetimsiz Öğrenmeyi ve Takviyeli Öğrenmeyi Denetlemek için kategorize edilebilir.	Yapay Zeka tabanlı uygulamalar uygulamalı veya genel olarak kategorize edilebilir.

özet - Yapay Zekaya Karşı Makine Öğrenmesi

Yapay Zeka bir ilerleme ve geniş bir disiplindir. Mühendislik, Matematik, Bilgisayar Bilimi, vb. Gibi diğer birçok alandan oluşur. Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka arasındaki fark, Makine Öğreniminin, bir bilgisayarın açıkça programlanmadan ve Yapay olmadan öğrenebilmesini sağlayan bir Yapay Zeka türüdür. Zeka, insana akıllıca benzer görevleri yerine getirebilen bilgisayar sistemlerinin teorisi ve geliştirilmesidir. Makine Öğrenimi, Yapay Zekanın en yeni teknolojisidir.

Yapay Zekaya Karşı Makine Öğreniminin PDF Sürümünü İndirin

Bu makalenin PDF sürümünü indirebilir ve alıntı notuna göre çevrimdışı amaçlar için kullanabilirsiniz. Lütfen PDF sürümünü buradan indirin Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Arasındaki Fark

Referans:

1.edurekaIN. Makine Öğrenimi Algoritmaları | Makine Öğrenimi Eğitimi | Veri Bilimi Eğitimi | Eureka, Eureka !, 21 Mayıs 2017. Burada mevcut
2.15 Ai (Yapay Zeka) Ve Makine Öğrenmesi Arasındaki Fark, Patel Vidhu, 14 Temmuz 2017. Buradan erişilebilir 
3.DigitalOcean. “İçindekiler”. Makine Öğrenmesine Giriş | DigitalOcean, DigitalOcean, 11 Aralık 2017. Buradan edinebilirsiniz 
4. “Denetimli ve Denetimsiz Makine Öğrenme Algoritmaları.” Makine Öğrenimi Ustalığı, 21 Eylül 2016. Buradan ulaşabilirsiniz 
5.tutorialspoint.com. Mahout Makine Öğrenimi. Nokta. Burada mevcut 

Görünüm inceliği:

1.'2729781 'by GDJ / 2440 images (Public Domain) · Pixabay'da ücretsiz
Alejandro Zorrilal Cruz, (Public Domain) Commons Wikimedia aracılığıyla