人工知能と機械学習の違い

人工知能と機械学習は、相互に相関関係にあるコンピューターサイエンスの一部です。これら 2 つのテクノロジーは、インテリジェントシステムの作成に使用される最もトレンドなテクノロジーです。

これらは 2 つの関連するテクノロジーであり、人々はこれらを互いの同義語として使用することがありますが、依然として、さまざまな場合において両方とも 2 つの異なる用語です。

大まかなレベルでは、AI と ML は次のように区別できます。

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AI は、人間の思考能力や行動をシミュレートできるインテリジェントなマシンを作成するためのより大きな概念ですが、機械学習は、明示的にプログラムすることなくマシンがデータから学習できるようにする AI のアプリケーションまたはサブセットです。

以下に、AI と機械学習の主な違いと、人工知能と機械学習の概要を示します。

人工知能

人工知能は、人間の知能を模倣できるコンピューターシステムを作成するコンピューターサイエンスの分野です。それは 2 つの単語で構成されています。 人工的な ' そして ' 知能「人間が作った思考力」という意味です。したがって、次のように定義できます。

人工知能は、人間の知能をシミュレートできるインテリジェントシステムを作成できるテクノロジーです。

人工知能システムは事前にプログラムする必要はなく、その代わりに独自の知能と連携できるアルゴリズムを使用します。これには、強化学習アルゴリズムや深層学習ニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムが含まれます。 AI は、Siri、Google の AlphaGo、チェスの AI など、さまざまな場所で使用されています。

AI は機能に基づいて 3 つのタイプに分類できます。

弱いAI 一般的なAI 強力なAI

現在は弱いAIと一般的なAIを使って取り組んでいます。 AIの未来は、人間よりも賢くなると言われている強いAIです。

オフセット高さ

機械学習

機械学習とは、データから知識を抽出することです。次のように定義できます。

機械学習は人工知能のサブ分野であり、明示的にプログラムすることなく機械が過去のデータや経験から学習できるようにします。

機械学習を使用すると、コンピューターシステムは、明示的にプログラムしなくても、履歴データを使用して予測を行ったり、何らかの決定を下したりできるようになります。機械学習では、機械学習モデルが正確な結果を生成したり、そのデータに基づいて予測を行ったりできるように、大量の構造化データおよび半構造化データを使用します。

機械学習は、履歴データを使用して独自に学習するアルゴリズムに基づいて動作します。これは特定のドメインでのみ機能します。たとえば、犬の写真を検出する機械学習モデルを作成している場合、犬の画像についてのみ結果が得られますが、猫の画像などの新しいデータを提供すると応答しなくなります。機械学習は、オンラインのレコメンダーシステム、Google 検索アルゴリズム、電子メールのスパムフィルター、Facebook の自動友達タグ付けの提案など、さまざまな場所で使用されています。

それは次の 3 つのタイプに分類できます。

それはです

教師あり学習強化学習教師なし学習

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の主な違い:

人工知能	機械学習
人工知能は、機械が人間の行動をシミュレートできるようにするテクノロジーです。	機械学習は、明示的にプログラミングすることなく、機械が過去のデータから自動的に学習できるようにする AI のサブセットです。
AI の目標は、複雑な問題を解決できる人間のような賢いコンピューターシステムを作成することです。	ML の目標は、機械がデータから学習して正確な出力を提供できるようにすることです。
AI では、人間と同じようにあらゆるタスクを実行できるインテリジェントなシステムを作成します。	ML では、特定のタスクを実行し、正確な結果が得られるようにデータを使用してマシンに学習させます。
機械学習と深層学習は、AI の 2 つの主要なサブセットです。	ディープラーニングは機械学習の主要なサブセットです。
AIの範囲は非常に広いです。	機械学習の範囲は限られています。
AI は、さまざまな複雑なタスクを実行できるインテリジェントなシステムの作成に取り組んでいます。	機械学習は、トレーニングされた特定のタスクのみを実行できるマシンを作成するために取り組んでいます。
AI システムは成功の可能性を最大化することに関心を持っています。	機械学習は主に精度とパターンに関心があります。
AIの主な応用例としては、 Siri、キャットボートを使用したカスタマーサポート、エキスパートシステム、オンラインゲームプレイ、知能型人型ロボットなど	機械学習の主な用途は次のとおりです。オンライン推薦システム、 Googleの検索アルゴリズム、 Facebook の自動友達タグ付けの提案、など。
AI は、能力に基づいて次の 3 つのタイプに分類できます。弱いAI 、一般的なAI 、そして強力なAI 。	機械学習も主に次の 3 種類に分類できます。教師あり学習、教師なし学習、そして強化学習。
それには、学習、推論、自己修正が含まれます。	これには、新しいデータが導入されたときの学習と自己修正が含まれます。
AI は構造化データ、半構造化データ、非構造化データを完全に扱います。	機械学習は構造化データと半構造化データを扱います。