الفرق الرئيسي - التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو مفهوم واسع. السيارات ذاتية القيادة والمنازل الذكية هي بعض الأمثلة على الذكاء الاصطناعي. تمتلك بعض البلدان روبوتات ذكية في مجالات مثل الطب والتصنيع والجيش والزراعة والأسرة. التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي. يتمثل الاختلاف الرئيسي بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في أن التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي يمنح الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن يتم برمجته بشكل صريح ، والذكاء الاصطناعي هو نظرية وتطوير أنظمة الكمبيوتر القادرة على أداء المهام بذكاء مماثلة لـ إنسان.يستخدم التعلم الآلي خوارزمية لتحليل البيانات والتعلم منها واتخاذ القرارات وفقًا لذلك. إنه تطوير لخوارزميات التعلم الذاتي ، والذكاء الاصطناعي هو علم تطوير نظام أو برنامج ذكي كإنسان.
ما هو التعلم الآلي؟
الخوارزمية هي سلسلة من الخطوات التي تطلب من الكمبيوتر حل مشكلة ما. التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي. يوفر لأجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح. إنها خوارزميات مختلفة متاحة لحل مشاكل التعلم الآلي. اعتمادًا على نوع المشكلة ، يمكن للمرء اختيار خوارزمية تعلم الآلة المناسبة. يركز على تطوير برامج الكمبيوتر التي يمكن أن تعطي نتيجة عند تعرضها لبيانات جديدة.
هناك أنواع مختلفة من التعلم الآلي. هم التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز. يستخدم التعلم الخاضع للإشراف مجموعة بيانات معروفة لعمل تنبؤات.يتم إعطاء مجموعة من بيانات الإدخال (X) ومجموعة من قيم الاستجابة أو المخرجات المقابلة (Y) لخوارزمية التعلم الخاضع للإشراف. تُعرف مجموعة البيانات هذه بمجموعة بيانات التدريب. باستخدام مجموعة البيانات هذه ، تبني الخوارزمية نموذجًا (Y=f (X)) ، بحيث يمكنها إعطاء قيمة إخراج لإكمال مجموعة البيانات الجديدة.
التصنيف والانحدار هما خوارزميات تعلم الآلة الخاضعة للإشراف. يستخدم التصنيف لتصنيف سجل. أحد الأمثلة البسيطة هو "ما إذا كانت درجة الحرارة باردة". يمكن أن تكون الإجابة "نعم" أو "لا". هناك عدد محدد من الخيارات لتصنيفها. إذا كان هناك خياران ، فهذا تصنيف من فئتين. إذا كان هناك أكثر من خيارين ، فهذا تصنيف متعدد الفئات. يستخدم الانحدار لحساب الناتج الرقمي. على سبيل المثال ، توقع درجة حرارة الغد. مثال آخر هو التنبؤ بقيمة المنزل.
في التعلم غير الخاضع للإشراف ، يتم تقديم بيانات الإدخال فقط ، ولا توجد مخرجات مقابلة ، وبدلاً من ذلك ، تجد الخوارزمية نمطًا أو بنية لمعرفة المزيد عن البيانات.يتم تصنيف المجموعات على أنها تعلم غير خاضع للإشراف. يفصل البيانات إلى مجموعات أو مجموعات لتسهيل تفسير البيانات.
الشكل 01: التعلم الآلي
التعلم المعزز مستوحى من علم النفس السلوكي. يتعلق الأمر بتعظيم فكرة المكافأة التراكمية. أحد الأمثلة على التعلم المعزز هو توجيه الكمبيوتر للعب الشطرنج. هناك العديد من الخطوات في تعلم الشطرنج. لذلك ، لا يمكن إرشادك حول كل خطوة. لكن من الممكن معرفة ما إذا كان الإجراء المحدد قد تم تنفيذه بشكل صحيح أم خاطئ. في التعلم المعزز ، سيحاول الكمبيوتر تعظيم المكافأة والتعلم من التجربة. مثال آخر هو وحدة التحكم في درجة الحرارة التلقائية. يجب أن يزيد النظام أو ينقص درجة الحرارة وفقًا للمتطلبات.التعلم المعزز مفيد للأنظمة التي يجب أن تتخذ القرارات دون الكثير من التوجيه البشري.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو جعل جهاز كمبيوتر ، أو روبوت يتم التحكم فيه بواسطة الكمبيوتر ، أو برنامجًا يفكر بذكاء مثل الإنسان. لقد طبقت على النظام ، طريقة تفكير الإنسان ، كيف يتعلم البشر ، يقررون ويحلون المشاكل. أخيرًا ، تم بناء نظام ذكي وذكي. الذكاء الاصطناعي هو تقنية عصرية في العالم الحديث. إنه مزيج من مجموعة متنوعة من التخصصات مثل علوم الكمبيوتر وعلم الأحياء والرياضيات والهندسة.
الشكل 02: الذكاء الاصطناعي
هناك العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI).تستخدم تطبيقات الألعاب الحديثة الذكاء الاصطناعي. تشمل أبحاث الذكاء الاصطناعي أيضًا معالجة اللغة الطبيعية. إنه لمنح الكمبيوتر أو الآلة القدرة على فهم اللغة الطبيعية التي يتحدث بها البشر وأداء المهام وفقًا لذلك. تطبيق آخر هو الروبوتات الصناعية. هناك روبوتات أكثر تطوراً مع معالجات فعالة وكمية هائلة من الذاكرة. يمكنهم التكيف مع البيئة الجديدة وجمع البيانات باستخدام الضوء ودرجة الحرارة والصوت وما إلى ذلك. يتم استخدامها في مجالات مثل الطب والتصنيع. تم تطبيق الذكاء الاصطناعي أيضًا في التعرف البصري على الأحرف ، والمركبات المستقلة ، والمحاكاة العسكرية ، وغيرها الكثير.
ما هي أوجه التشابه بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟
- يمكن استخدام كلاهما لبناء أنظمة متطورة لأداء مهام معينة.
- كلاهما يعتمد على الإحصاء والرياضيات.
- التعلم الآلي هو أحدث تكنولوجيا للذكاء الاصطناعي.
ما هو الفرق بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟
التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي |
|
| التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي يمنح الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجته بشكل صريح. يستخدم خوارزمية لتحليل البيانات والتعلم منها واتخاذ القرارات وفقًا لذلك. | الذكاء الاصطناعي هو نظرية وتطوير أنظمة الكمبيوتر القادرة على أداء مهام تشبه بذكاء الإنسان. |
| الوظيفة | |
| التعلم الآلي يركز على الدقة والأنماط. | الذكاء الاصطناعي يركز على السلوك الذكي وأقصى تغيير للنجاح |
| التصنيف | |
| يمكن تصنيف التعلم الآلي للإشراف على التعلم والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز. | يمكن تصنيف التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي على أنها تطبيقية أو عامة. |
ملخص - التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو تقدم وانضباط واسع. وهو يتألف من العديد من المجالات الأخرى مثل الهندسة والرياضيات وعلوم الكمبيوتر وما إلى ذلك. الفرق بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي هو أن التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يمنح الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن يكون مبرمجًا بشكل صريح أو اصطناعي. الذكاء هو نظرية وتطوير أنظمة الكمبيوتر القادرة على أداء مهام مشابهة للإنسان بذكاء. التعلم الآلي هو أحدث التقنيات الحديثة للذكاء الاصطناعي.
تنزيل نسخة PDF من التعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي
يمكنك تنزيل نسخة PDF من هذه المقالة واستخدامها للأغراض غير المتصلة بالإنترنت وفقًا لملاحظة الاقتباس. يرجى تنزيل نسخة PDF هنا الفرق بين التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
