بررسی مهمترین تفاوت های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

  هوش مصنوعی یک مفهوم بزرگتر از ماشین لرنینگ و با هدف ایجاد ماشین‌های هوشمند است که می تواند توانایی رفتاری و تفکر انسان را شبیه سازی کند ، در حالی که، یادگیری ماشین یک برنامه یا زیر مجموعه هوش مصنوعی  است که به ماشین ها اجازه می دهد از داده ها و اطلاعات بیاموزند بدون اینکه از قبل برنامه ریزی شوند.  

هوش مصنوعی چیست؟

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشینی زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است که ماشین ها را قادر می سازد بدون داشتن برنامه ریزی قبلی و با استفاده از داده ها و تجربیات قبلی یاد بگیرند.

  يادگيري ماشيني يك سيستم رايانه را قادر مي سازد بدون استفاده از داده هاي گذشته ی خود  ، پيش بيني كند و يا تصميم گيري كند. درواقع  بدون برنامه ريزي صريح. یادگیری ماشینی از انبوهی از  داده های ساختاری و نیمه ساختار یافته استفاده می کند تا  بتواند نتیجه دقیقی را ایجاد کند  یا حتی بر اساس آن داده ها پیش بینی کند.     یادگیری ماشینی بر روی الگوریتمی کار می کند که با استفاده از داده های قبلی بتواند بیاموزد. اما این الگوریتم فقط برای دامنه های خاص و محدودی کار می کند، برای مثال اگر ما در حال ایجاد یک مدل یادگیری ماشین برای شناسایی تصاویر سگ ها هستیم ، فقط برای تصاویر سگ نتیجه خواهد داد و اگر داده های جدیدی مانند تصویر گربه ارائه دهیم، یادگیری ماشینی  پاسخگو نخواهد بود. یادگیری ماشین در موارد مختلفی از جمله سیستم های توصیه کننده آنلاین ، برای الگوریتم های جستجوی Google ، فیلتر اسپم ایمیل ، چت بات ها ،دوست یابی در Facebook و غیره مورد استفاده قرار می گیرد.  

یادگیری ماشینی هنوز در مراحل اولیه در سراسر جهان میباشد و پروژه های زیادی وجود دارد که باید انجام شود  و کارهای بسیاری نیز برای بهبود وجود دارد .زمانی که شروع به کار بر روی ایده های خود در پروژه‌های ماشین لرنینگ می کنید ، نه تنها می توانید نقاط قوت و ضعف خود را آزمایش کنید ، بلکه در معرض دید قرار می گیرید وهمینطور  میتواند فرصت مناسبی جهت تقویت شغل شما باشد.

 

تفاوت های کلیدی بین هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)

ـ هوش مصنوعی  (Artificial Intelligence)

1. هدف هوش مصنوعی این است که یک سیستم کامپیوتری هوشمند مانند انسان برای حل مشکلات پیچیده ایجاد کند.
2. هوش مصنوعی یک فناوری است که یک دستگاه را قادر می سازد تا رفتار انسان را شبیه سازی کند.
3. در هوش مصنوعی ، ما سیستم های هوشمندی را برای انجام هر کاری همانند انسان طراحی میکنیم.
4. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دو زیر مجموعه اصلی هوش مصنوعی هستند.
5. هوش مصنوعی دامنه بسیار گسترده ای دارد.
6. هوش مصنوعی در حال تلاش برای ایجاد یک سیستم هوشمند است که می تواند کارهای پیچیده مختلفی را انجام دهد.
7. دغدغه سیستم هوش مصنوعی افزایش و به حداکثر رساندن شانس موفقیت میباشد.
8.  نمونه کاربردهای هوش مصنوعی: Siri ، پشتیبانی مشتری ، سیستم Expert ، بازی های آنلاین نظیر شطرنج ، روبات های هوشمند  انسان نما و...
9. براساس قابلیت ها ، هوش مصنوعی  را می توان به سه نوع تقسیم کرد:  Weak AI ، General AI و Strong AI.
10. هوش مصنوعی شامل یادگیری ، استدلال و تصحیح خود می باشد.
11. هوش مصنوعی با داده های ساختاری ، نیمه ساختار یافته و بدون ساختار سروکار دارد.

ـ یادگیری ماشین (Machine learning)

1. هدف ML این است که ماشین ها بتوانند از داده ها یاد بگیرند تا بتوانند بازده دقیقی داشته باشند.
2. یادگیری ماشینی زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است که به یک ماشین امکان می دهد بطور خودکار از داده های گذشته و بدون برنامه نویسی صریح یاد بگیرد.
3. در ML ، ما به ماشین آلات به کمک داده ها آموزش می دهیم که یک کار خاص را انجام دهند و نتیجه دقیقی بگیرند.
4. یادگیری عمیق زیر مجموعه اصلی یادگیری ماشین است.
5. یادگیری ماشین دامنه محدودی دارد.
6. یادگیری ماشینی در تلاش است تا ماشینهایی بسازد که بتوانند تنها وظایف خاصی را که برای آنها آموزش دیده اند ، انجام دهند.
7. دغدغه یادگیری ماشینی عمدتاً الگوهای یادگیری و دقت عمل در آن ها میباشد.
8.  نمونه کاربردهای ماشین لرنینگ عبارتند از سیستم های توصیه گر آنلاین ، الگوریتم های جستجوی گوگل، ربات های چت، دوست یابی در شبکه‌های اجتماعی و غیره.
9. یادگیری ماشینی به سه نوع تقسیم میشود که عبارتند از: یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویت شونده .
10. ماشین لرنینگ شامل یادگیری و تصحیح خود با داده های جدید و قدیمی است.
11. یادگیری ماشین تنها با داده های ساختاری و نیمه ساختار یافته سروکار دارد.