ML と AI の違いを説明: 包括的なガイド

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は互換性があると考えられることがありますが、実際には、概念は関連していますが、本質的には異なります。最も基本的な観点から見ると、人工知能は人間の思考方法をシミュレートし、分析、推論、学習などの複雑なタスクを完了できるコンピューター ソフトウェアの一種です。機械学習は、データに基づいてトレーニングされたアルゴリズムを使用して、これらの複雑なタスクを実行できるモデルを作成する人工知能のサブフィールドです。現在、ほとんどの人工知能は機械学習によって実現されているため、この 2 つの用語は同じ意味で使用されることがよくありますが、人工知能は人間の認知能力をシミュレートするためのコンピューター ソフトウェアとシステムの使用を指す広い概念です。機械学習は人工知能の具体的な手法です。では、ML と AI の違いは何でしょうか?読み続けてください

機械学習とは

機械学習は、特別にプログラムされずにコンピューターが学習して予測できるようにするアルゴリズムと統計モデルの開発を優先する人工知能の分野です。したがって、データから繰り返し学習することで、コンピューター システムにパターンを発見し、データを理解し、特定のジョブのパフォーマンスを向上させることができます。

したがって、これまで知られていなかった新しいデータが提供されると、機械学習アルゴリズムはトレーニング データを使用してパターン、相関関係、洞察を発見し、このデータを使用して予測や選択を行います。自然言語処理、画像および音声認識、レコメンデーション システム、自動運転車、およびさまざまな業界がデータ駆動型の予測とソリューションの恩恵を受けています。

人工知能とは

人工知能は、通常人間の知性を必要とする活動を思考、理解、実行するように組織されたコンピューターにおける人間の知性の模倣です。人工知能システムは、問題解決、推論、学習、知覚、言語理解など、人間の知的プロセスのいくつかの部分を模倣すると考えられています。

人工知能と機械学習の主な違い

人工知能

• AI は Artificial Intelligence の略で、知能とは知識を理解して適用する能力として説明されます
• AI はコンポーネントとして ML と DL を含む幅広いファミリーです
• 動機は完璧ではなく、繁栄の可能性を高めることです
#人工知能は、さまざまな複合タスクを実行できるインテリジェント システムの開発に焦点を当てています
• #人工知能は、コンピューター プログラムとしてインテリジェントなタスクを実行します
• 目標は、自然知能を使用して複雑な問題を解決することです
#人工知能には幅広い用途があり、人間の問題解決を模倣するシステムに進化しています
• 人工知能ベルト知恵を出してください
• 機械学習
• 「機械学習」という用語は、人工知能とコンピューターの分野に植民地を築いた IBM のコンピューター科学者アーサー・サミュエルによって 1952 年に初めて使用されました。ゲーム

ML は機械学習の略で、専門的な知識やスキルの向上として説明されます

機械学習は人工知能の一分野です
• その焦点はむしろ精度の向上です。繁栄よりも
• #機械学習は、よりスキルの高い仕事を実行できるマシンの作成に特化しています
• タスク システム マシンはデータを取得し、データから学習します
• 動機は「から知識を取得する」からです。パフォーマンスを向上させるための特定のタスクのデータ
• 機械学習の範囲は限られています
• 機械学習には生成的自己学習アルゴリズムが含まれます
• 熟練を目指す機械学習

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