Différence clé - Apprentissage automatique vs intelligence artificielle
L'intelligence artificielle est un concept large. Les voitures autonomes, les maisons intelligentes sont quelques exemples d'intelligence artificielle. Certains pays ont des robots intelligents dans des domaines tels que la médecine, la fabrication, l'armée, l'agriculture et les ménages. L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle. le différence clé entre l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle est que L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle qui permet à un ordinateur d'apprendre sans être explicitement programmé et L'intelligence artificielle est la théorie et le développement de systèmes informatiques capables d'effectuer intelligemment des tâches similaires à un humain. L'apprentissage automatique utilise un algorithme pour analyser les données, en tirer des leçons et prendre des décisions en conséquence. Il s'agit d'un développement d'algorithmes d'auto-apprentissage, et l'intelligence artificielle est la science du développement d'un système ou d'un logiciel aussi intelligent qu'un humain.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
Un algorithme est une séquence d'étapes qui indiquent à l'ordinateur de résoudre un problème. L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle. Il fournit aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés. Ce sont divers algorithmes disponibles pour résoudre les problèmes d'apprentissage automatique. Selon le type de problème, on peut choisir un algorithme de Machine Learning adapté. Il se concentre sur le développement de programmes informatiques qui peuvent donner un résultat lorsqu'ils sont exposés à de nouvelles données.
Il existe différents types d'apprentissage automatique. Ce sont l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. L'apprentissage supervisé utilise un ensemble de données connu pour faire des prédictions. Un ensemble de données d'entrée (X) et un ensemble de valeurs de réponse ou de sorties correspondantes (Y) sont fournis à l'algorithme d'apprentissage supervisé. Cet ensemble de données est appelé ensemble de données d'apprentissage. En utilisant cet ensemble de données, l'algorithme construit un modèle (Y=f(X)), afin qu'il puisse donner une valeur de sortie pour compléter le nouvel ensemble de données.
La classification et la régression sont des algorithmes d'apprentissage automatique supervisé. La classification est utilisée pour classer un enregistrement. Un exemple simple est "si la température est froide". La réponse peut être « oui » ou « non ». Il y a un nombre spécifique de choix à classer. S'il y a deux choix, il s'agit d'un classement à deux classes. S'il y a plus de deux choix, il s'agit d'un classement multi-classes. La régression est utilisée pour calculer la sortie numérique. Par exemple, prédire la température de demain. Un autre exemple serait de prédire la valeur de la maison.
Dans l'apprentissage non supervisé, seules les données d'entrée sont données et il n'y a pas de sorties correspondantes. Au lieu de cela, l'algorithme trouve un modèle ou une structure pour en savoir plus sur les données. Le clustering est classé dans la catégorie Apprentissage non supervisé. Il sépare les données en groupes ou en clusters pour faciliter l'interprétation des données.
Figure 01: Apprentissage automatique
Reinforcement Learning s'inspire de la psychologie behavioriste. Il s'agit de maximiser une certaine notion de récompense cumulative. Un exemple d'apprentissage par renforcement consiste à demander à l'ordinateur de jouer aux échecs. Il y a tellement d'étapes dans l'apprentissage des échecs. Par conséquent, il n'est pas possible de donner des instructions sur chaque étape. Mais il est possible de dire si l'action donnée a été effectuée correctement ou non. Dans l'apprentissage par renforcement, l'ordinateur essaiera de maximiser la récompense et d'apprendre de l'expérience. Un autre exemple est un contrôleur de température automatique. Le système doit augmenter ou diminuer la température en fonction des besoins. L'apprentissage par renforcement est bon pour les systèmes qui devraient prendre des décisions sans beaucoup de conseils humains.
Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?
L'intelligence artificielle consiste à faire en sorte qu'un ordinateur, un robot contrôlé par ordinateur ou un logiciel pense intelligemment comme un humain. Cela s'appliquait au système, à la façon dont les humains pensent, à la façon dont les humains apprennent, décident et résolvent les problèmes. Enfin, un système intelligent et intelligent est construit. L'intelligence artificielle est une technologie à la mode dans le monde moderne. C'est une combinaison d'une variété de disciplines telles que l'informatique, la biologie, les mathématiques et l'ingénierie.
Figure 02: Intelligence artificielle
Il existe de nombreuses applications de l'intelligence artificielle (IA). Les applications de jeu modernes utilisent l'IA. La recherche sur l'IA comprend également le traitement du langage naturel. Il s'agit de donner la capacité à un ordinateur ou à une machine de comprendre le langage naturel parlé par les humains et d'effectuer des tâches en conséquence. Une autre application est les robots industriels. Il existe des robots plus sophistiqués avec des processeurs efficaces et une énorme quantité de mémoire. Ils peuvent s'adapter à un nouvel environnement et collecter des données en utilisant la lumière, la température, le son, etc. Ils sont utilisés dans des domaines tels que la médecine et la fabrication. L'intelligence artificielle s'applique également à la reconnaissance optique de caractères, aux véhicules autonomes, aux simulations militaires et bien d'autres.
Quelles sont les similitudes entre l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle ?
- Les deux peuvent être utilisés pour construire des systèmes sophistiqués pour effectuer certaines tâches.
- Les deux sont basés sur les statistiques et les mathématiques.
- Machine Learning est la nouvelle technologie de pointe de l'Intelligence Artificielle.
Quelle est la différence entre l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle ?
Apprentissage automatique contre intelligence artificielle |
|
| L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle qui permet à un ordinateur d'apprendre sans être explicitement programmé. Il utilise un algorithme pour analyser les données, en tirer des leçons et prendre des décisions en conséquence. | L'intelligence artificielle est la théorie et le développement de systèmes informatiques capables d'effectuer intelligemment des tâches similaires à celles d'un être humain. |
| Fonctionnalité | |
| L'apprentissage automatique se concentre sur la précision et les modèles. | L'intelligence artificielle se concentre sur un comportement intelligent et le changement maximum de succès. |
| Catégorisation | |
| L'apprentissage automatique peut être classé dans l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. | Les applications basées sur l'intelligence artificielle peuvent être classées comme appliquées ou générales. |
Résumé – Machine Learning vs Intelligence Artificielle
L'intelligence artificielle est une avancée et une vaste discipline. Il se compose de nombreux autres domaines tels que l'ingénierie, les mathématiques, l'informatique, etc. La différence entre l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle est que l'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle qui permet à un ordinateur d'apprendre sans être explicitement programmé et artificiel. L'intelligence est la théorie et le développement de systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches intelligemment similaires à un humain. Le Machine Learning est la nouvelle technologie de pointe de l'Intelligence Artificielle.
Téléchargez la version PDF de Machine Learning vs Artificial Intelligence
Vous pouvez télécharger la version PDF de cet article et l'utiliser à des fins hors ligne conformément à la note de citation. Veuillez télécharger la version PDF ici Différence entre l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle
