Искусственный интеллект и машинное обучение

Помощь студентам

Искусственный интеллект: написание  научных статей на английском, выполнение контрольных работ, магистерских диссертаций, рефератов, курсовых работ, эссе и пр.

Последнее время появилось очень много докторов наук в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения. Очень большой прирост таких специалистов и намечается в ближайшее время.

 Заказать написание курсовой работы, дипломной работы по дисциплине «машинное обучение»

  • Искусственный интеллект и технологии;artificial intelligence and machine learning
  • Теория алгоритмов,
  • Робототехника;
  • Компьютерное видение;
  • Программирование;
  • Нейронные сети;
  • Машинное обучение (machine learning)
  • Цифровая экономика;

Дипломные, курсовые, контрольные работы в Чернигове

Искусственный интеллект и машинное обучение — это взаимосвязанные части компьютерных наук. Эти две технологии являются наиболее популярными технологиями, которые используются для создания интеллектуальных систем.

Хотя это две связанные технологии, и иногда люди используют их как синонимы друг для друга, но все же обе являются двумя разными терминами в разных случаях.

В широком смысле мы можем различать ИИ и машинное обучение как:

ИИ — это более широкая концепция создания интеллектуальных машин, которые могут имитировать способность и поведение человеческого мышления, тогда как машинное обучение — это приложение или подмножество ИИ, которое позволяет машинам учиться на основе данных без явного программирования.

Ниже приведены некоторые основные различия между ИИ и машинным обучением, а также обзор искусственного интеллекта и машинного обучения.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, которая создает компьютерную систему, которая может имитировать человеческий интеллект. Он состоит из двух слов: « искусственный » и «интеллект», что означает «мыслительная сила, созданная человеком». Следовательно, искусственный интеллект — это технология, с помощью которой мы можем создавать интеллектуальные системы, имитирующие человеческий интеллект.

Система искусственного интеллекта не требует предварительного программирования, вместо этого они используют такие алгоритмы, которые могут работать с их собственным интеллектом. Он включает в себя алгоритмы машинного обучения, такие как алгоритм обучения с подкреплением и нейронные сети глубокого обучения. ИИ используется во многих местах, таких как Siri, Google AlphaGo, AI в шахматах и ​​т.д.

По возможностям ИИ можно разделить на три типа:

  • Слабый ИИ;
  • Общий ИИ;
  • Сильный ИИ.

В настоящее время мы работаем со слабым ИИ и общим ИИ. Будущее ИИ — за сильным ИИ, о котором говорят, что он будет умнее людей.

Машинное обучение

Машинное обучение — это извлечение знаний из данных. Его можно интерпретировать следующим образом.

Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта, который позволяет машинам учиться на прошлых данных или опыте без явного программирования.

Машинное обучение позволяет компьютерной системе делать прогнозы или принимать некоторые решения с использованием исторических данных без явного программирования. Машинное обучение использует огромное количество структурированных и полуструктурированных данных, поэтому модель машинного обучения может генерировать точный результат или давать прогнозы на основе этих данных.

Машинное обучение работает по алгоритму, который учится самостоятельно с использованием исторических данных. Он работает только для определенных областей, например, если мы создаем модель машинного обучения для обнаружения изображений собак, он будет давать результат только для изображений собак, но если мы предоставим новые данные, такие как изображение кошки, оно перестанет отвечать. Машинное обучение используется в различных местах, таких как система онлайн-рекомендаций, алгоритмы поиска Google, фильтр спама по электронной почте, предложение автоматической пометки друзей в Facebook и т. д.

Его можно разделить на три типа:

  • Контролируемое обучение;
  • Обучение с подкреплением;
  • Обучение без учителя;

Ключевые различия между искусственным интеллектом (AI) и машинным обучением (ML):

Искусственный интеллект Машинное обучение
Искусственный интеллект — это технология, которая позволяет машине имитировать поведение человека. Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое позволяет машине автоматически учиться на прошлых данных без явного программирования.
Цель ИИ — сделать умную компьютерную систему, подобную людям, для решения сложных проблем. Цель ML — позволить машинам учиться на данных, чтобы они могли выдавать точный результат.
В ИИ мы создаем интеллектуальные системы, способные выполнять любую задачу как человек. В ML мы обучаем машины с данными выполнять конкретную задачу и давать точный результат.
Машинное обучение и глубокое обучение — два основных подмножества ИИ. Глубокое обучение — это основная подгруппа машинного обучения.
AI имеет очень широкий спектр возможностей. Машинное обучение имеет ограниченные возможности.
AI работает над созданием интеллектуальной системы, которая может выполнять различные сложные задачи. Машинное обучение работает над созданием машин, которые могут выполнять только те конкретные задачи, для которых они обучены.
Система ИИ заботится о максимальном увеличении шансов на успех. Машинное обучение в основном заботится о точности и закономерностях.
Основными приложениями ИИ являются Siri, поддержка клиентов с использованием чат ботов , экспертная система, онлайн-игры, интеллектуальный робот-гуманоид и т. Д. Основными приложениями машинного обучения являются система онлайн-рекомендацийалгоритмы поиска Google , предложения автоматической пометки друзей в Facebook и т. Д.
В зависимости от возможностей ИИ можно разделить на три типа: слабый ИИ , общий ИИ и сильный ИИ . Машинное обучение также можно разделить на три главным образом типов, Контролируемое обучениенеконтролируемое обучение и Reinforcement learning.
Он включает в себя обучение, рассуждение и самокоррекцию. Он включает обучение и самокоррекцию при введении новых данных.
AI полностью работает со структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными. Машинное обучение работает со структурированными и полуструктурированными данными.

Помощь студентам в учёбе

Работаем со всеми городами Украины: Киев, Днепр, Кривой Рог, Запорожье, Херсон, Винница, Одесса, Харьков, Николаев, Кропивницкий, Луцк, Сумы, Полтава, Чернигов, Житомир, Черкассы, Львов, Ивано-Франковск, Хмельницкий, Тернополь, Ровно, Черновцы.

ГРАФИК РАБОТЫ
с 10-00 до 22-00 с ПН по ПТ,
c 10-00 до 16-00 СБ
Воскресенье — выходной
А если серьёзно — сайт работает до последнего посетителя!!!
Свежие записи
Copy Protected by Chetan's WP-Copyprotect.