Perbezaan Antara Pembelajaran Mesin Dan Kecerdasan Buatan

2024 Pengarang: Mildred Bawerman | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-16 08:40

Perbezaan Utama - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan adalah konsep yang luas. Kereta yang dipandu sendiri, rumah pintar adalah beberapa contoh Kecerdasan Buatan. Beberapa negara mempunyai robot pintar dalam bidang seperti perubatan, pembuatan, ketenteraan, pertanian, dan isi rumah. Pembelajaran Mesin adalah sejenis Kecerdasan Buatan. Perbezaan utama antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan adalah bahawa Pembelajaran Mesin adalah jenis Kecerdasan Buatan yang memberikan kemampuan untuk komputer belajar tanpa diprogram secara eksplisit dan Kecerdasan Buatan adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang dapat melakukan tugas dengan cerdas serupa dengan seorang manusia. Pembelajaran Mesin menggunakan algoritma untuk menguraikan data, belajar darinya dan membuat keputusan yang sewajarnya. Ini adalah pengembangan algoritma pembelajaran kendiri,dan Kecerdasan Buatan adalah sains untuk mengembangkan sistem atau perisian yang pintar sebagai manusia.

KANDUNGAN

1. Gambaran Keseluruhan dan Perbezaan Utama

2. Apa itu Pembelajaran Mesin

3. Apa itu Kecerdasan Buatan

4. Persamaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan

5. Perbandingan Berdampingan - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan dalam Bentuk Jadual

6. Ringkasan

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Algoritma adalah urutan langkah yang memberitahu komputer untuk menyelesaikan masalah. Pembelajaran Mesin adalah sejenis Kecerdasan Buatan. Ini memberi komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Mereka adalah pelbagai algoritma yang tersedia untuk menyelesaikan masalah Pembelajaran Mesin. Bergantung pada jenis masalah, seseorang dapat memilih algoritma Pembelajaran Mesin yang sesuai. Ia menumpukan pada pengembangan program komputer yang dapat memberikan hasil ketika terkena data baru.

Terdapat pelbagai jenis Pembelajaran Mesin. Mereka adalah Pembelajaran yang Diawasi, Pembelajaran Tanpa Pengawasan dan Pembelajaran Pengukuhan. Pembelajaran yang diawasi menggunakan set data yang diketahui untuk membuat ramalan. Satu set data input (X) dan sekumpulan nilai atau output respons yang sesuai (Y) diberikan kepada algoritma pembelajaran yang diawasi. Set data tersebut dikenali sebagai set data latihan. Dengan menggunakan set data itu, algoritma membina model (Y = f (X)), sehingga dapat memberikan nilai output untuk menyelesaikan set data baru.

Pengelasan dan Regresi adalah algoritma Pembelajaran Mesin yang Diselia. Klasifikasi digunakan untuk mengelaskan rekod. Salah satu contoh mudah adalah "adakah suhu sejuk". Jawapannya boleh menjadi "ya" atau "tidak". Terdapat sebilangan pilihan untuk diklasifikasikan. Sekiranya terdapat dua pilihan, itu adalah klasifikasi dua kelas. Sekiranya terdapat lebih daripada dua pilihan, itu adalah klasifikasi berbilang kelas. Regresi digunakan untuk mengira output angka. Contohnya, meramalkan suhu esok. Contoh lain ialah meramalkan nilai rumah.

Dalam Pembelajaran Tanpa Pengawasan, hanya data input yang diberikan, dan tidak ada output yang sesuai. Sebaliknya, algoritma mencari corak atau struktur untuk mengetahui lebih lanjut mengenai data. Pengelompokan dikategorikan sebagai Pembelajaran Tanpa Pengawasan. Ia memisahkan data ke dalam kumpulan atau kelompok untuk memudahkan penafsiran data.

Gambar 01: Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Pengukuhan diilhamkan oleh psikologi behavioris. Ini berkaitan dengan memaksimumkan beberapa tanggapan mengenai ganjaran kumulatif. Salah satu contoh Pembelajaran Pengukuhan adalah dengan mengarahkan komputer bermain catur. Terdapat banyak langkah untuk belajar catur. Oleh itu, tidak mungkin untuk memberi petunjuk mengenai setiap langkah. Tetapi ada kemungkinan untuk mengetahui, apakah tindakan tertentu itu dilakukan dengan betul atau salah. Dalam Pembelajaran Pengukuhan, komputer akan berusaha memaksimumkan ganjaran dan belajar dari pengalaman. Contoh lain ialah Pengawal Suhu Automatik. Sistem harus menaikkan atau menurunkan suhu sesuai dengan keperluan. Pembelajaran pengukuhan baik untuk sistem yang harus membuat keputusan tanpa banyak bimbingan manusia.

Apakah Kecerdasan Buatan?

Kecerdasan Buatan adalah membuat komputer, robot yang dikendalikan komputer, atau perisian yang difikirkan serupa dengan manusia. Ini berlaku untuk sistem, cara berfikir manusia, bagaimana manusia belajar, memutuskan dan menyelesaikan masalah. Akhirnya, sistem pintar dan cerdas dibina. Kecerdasan Buatan adalah teknologi moden di dunia moden. Ia adalah gabungan pelbagai bidang seperti Sains Komputer, Biologi, Matematik dan Kejuruteraan.

Gambar 02: Kecerdasan Buatan

Terdapat banyak aplikasi Artificial Intelligence (AI). Aplikasi Permainan moden menggunakan AI. Penyelidikan AI juga merangkumi Pemprosesan Bahasa Asli. Ini adalah untuk memberi kemampuan kepada komputer atau mesin untuk memahami bahasa semula jadi yang dituturkan oleh manusia dan melakukan tugas dengan sewajarnya. Aplikasi lain adalah Robot Industri. Terdapat robot yang lebih canggih dengan pemproses yang cekap dan banyak memori. Mereka dapat menyesuaikan diri dengan persekitaran baru dan mengumpulkan data menggunakan cahaya, suhu, suara dan lain-lain. Mereka digunakan dalam bidang seperti perubatan dan pembuatan. Kecerdasan Buatan juga digunakan dalam pengecaman watak optik, kenderaan autonomi, simulasi ketenteraan, dan banyak lagi.

Apakah Persamaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan?

• Kedua-duanya dapat digunakan untuk membangun sistem yang canggih untuk melakukan tugas-tugas tertentu.
• Kedua-duanya berdasarkan Statistik dan Matematik.
• Machine Learning adalah teknologi canggih baru Artificial Intelligence.

Apakah Perbezaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan?

Artikel Diff Tengah sebelum Jadual

Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan
Pembelajaran Mesin adalah sejenis Kecerdasan Buatan yang memberi kemampuan untuk komputer belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Ia menggunakan algoritma untuk menguraikan data, belajar darinya, dan membuat keputusan yang sewajarnya.	Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang dapat melaksanakan tugas dengan cerdas yang serupa dengan manusia.
Kefungsian
Pembelajaran Mesin memberi tumpuan kepada ketepatan dan corak.	Kecerdasan Buatan memberi tumpuan kepada tingkah laku cerdas dan perubahan kejayaan maksimum.
Pengkategorian
Pembelajaran Mesin boleh dikategorikan untuk Mengawasi Pembelajaran, Pembelajaran Tanpa Pengawasan, dan Pembelajaran Pengukuhan.	Aplikasi berasaskan Kecerdasan Buatan boleh dikategorikan sebagai terapan atau umum.

Ringkasan - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan adalah kemajuan dan disiplin yang luas. Ia terdiri daripada banyak bidang lain seperti Kejuruteraan, Matematik, Sains Komputer, dan lain-lain. Perbezaan antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan adalah bahawa Pembelajaran Mesin adalah jenis Kecerdasan Buatan yang memberikan kemampuan untuk komputer belajar tanpa diprogram secara eksplisit dan Buatan Kecerdasan adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang dapat melaksanakan tugas dengan cerdas yang serupa dengan manusia. Machine Learning adalah teknologi canggih baru Artificial Intelligence.

Muat turun Versi PDF Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan

Anda boleh memuat turun versi PDF artikel ini dan menggunakannya untuk tujuan luar talian seperti dalam catatan petikan. Sila muat turun versi PDF di sini Perbezaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Artifis