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Aujourd'hui, les mots « Intelligence artificielle » et « Apprentissage automatique » sont de tels types de mots à la mode que nous écoutons quotidiennement. Inutile de dire qu'ils ne sont pas seulement notre présent, mais aussi l'avenir de notre monde axé sur la technologie. En d'autres termes, nous pouvons dire que ces deux facteurs sont les plus importants qui amènent notre science à un nouveau niveau et nous rendent occupés de la vie réelle à la vie virtuelle. Presque toutes les entreprises innovantes d'IA et de ML utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour rendre notre expérience meilleure et confortable. Bien que la plupart des experts les utilisent de manière interchangeable, il existe une légère distinction entre l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML).
Intelligence artificielle vs apprentissage automatique
L'intelligence artificielle est un concept de carte qui aide une machine à fonctionner sans l'aide d'experts. L'apprentissage automatique est une extension de l'IA qui rend une machine ou un appareil si intelligent qu'il peut apprendre, prendre une décision et identifier des modèles sans programmation explicite. Ci-dessous, nous décrivons 15 distinctions inhérentes entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Alors, commençons.
1. Définition de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique
Les deux termes « Intelligent artificiel » et « Apprentissage automatique » sont presque étroitement liés. L'intelligence artificielle est l'étude de la théorie et le développement d'un système informatique capable d'agir comme un cerveau humain. En un mot, on peut dire que l'IA est l'étude des imitateurs du cerveau humain. L'intelligence artificielle étend le concept du cerveau humain et intègre ce concept dans l'intelligence artificielle pour effectuer ou accomplir des tâches données.
Au contraire, l'apprentissage automatique est l'étude des algorithmes qui développent une machine, comme un moyen qui peut apprendre sans explicitement programmé. Avec l'étude du ML, une machine ou un appareil peut apprendre, prendre une décision, identifier des modèles et effectuer une tâche donnée automatiquement. Il développe un modèle analytique autonome. En outre, il utilise des modèles de données, mathématiques et statistiques pour rendre une machine autonome et intelligente.
2. Exemple d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique
Il y a une différence significative entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique dans leurs exemples. Le domaine de l'IA est la combinaison de plusieurs autres domaines comme l'informatique, l'ingénierie, les mathématiques. Dans ce monde axé sur la technologie, l'IA est l'une des technologies les plus splendides. Cela fonctionne sur la façon dont les activités humaines, comment l'homme fonctionne, et enfin, ces concepts sont appliqués à un projet d'IA.
Un exemple d'intelligence artificielle est un robot industriel. C'est l'une des applications sophistiquées de l'IA. Ce robot dispose d'un processeur efficace et d'une quantité colossale de mémoire. En conséquence, il peut agir avec un environnement nouveau ou inconnu. En outre, il peut collecter des données en utilisant le son, la température, etc.
D'autre part, l'exemple de l'apprentissage automatique est l'extraction d'émotion à partir d'un texte donné. C'est l'une des applications émergentes de l'apprentissage automatique. Notre vie virtuelle s'est développée grâce à l'étude de l'apprentissage automatique. Nous pouvons voir les exemples marquants de l'apprentissage automatique dans notre vie de tous les jours, comme le char autonome, le chatbot et bien d'autres.
3. Similitudes : Intelligence Artificielle vs Machine Learning
L'intelligence artificielle est l'étude de la science et de la technologie. Et le ML (machine learning) est un sous-ensemble de l'IA. Donc, il y a une similitude entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Les deux pistes sont utilisées pour développer ou concevoir un appareil ou un système informatique sophistiqué pouvant effectuer certaines tâches prédéfinies ou une tâche donnée.
Une autre similitude entre eux est leur sujet de sous-sol. Les deux domaines sont basés sur les statistiques et les mathématiques. Les deux domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique utilisent un modèle mathématique et statistique pour construire leur modèle de classification ou modèle d'apprentissage.
4. Fonctionnalités : IA vs. Apprentissage automatique
Le domaine de l'IA est associé à l'intelligence humaine, comme le raisonnement, la résolution de problèmes et l'apprentissage. Inutile de dire que l'IA se concentre sur le comportement intelligent des machines. Un système d'IA peut répondre à des questions génériques. En outre, l'IA fournit des programmes faciles à utiliser et efficaces pour qu'un système informatique puisse penser ou agir comme un cerveau humain.
Au contraire, avec le ML, une machine ou un appareil peut apprendre ou identifier des modèles ou classer sans instructions explicites. Cette étude utilise des algorithmes de données et d'apprentissage automatique pour entraîner le modèle, puis évaluer le modèle avec les données de test. Par exemple, nous pouvons entraîner le système à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique supervisés i.e, Support Vector Machine (SVM), puis nous pouvons prédire le résultat. La fonction principale du ML est de se concentrer sur la précision.
5. Histoire : IA vs. ML
Le domaine de l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. De plus, c'est un sujet de recherche brûlant pour les chercheurs et un sujet d'actualité pour les industriels. En 1950, le monde s'est familiarisé avec le terme d'apprentissage automatique. Arthur Samuel a écrit le premier programme connu sous le nom de Samuel's Checker jouant pour l'apprentissage automatique.
Au contraire, le début de l'IA était à Londres. En 1923, Karel Čapek joue pour la première fois le mot robot en anglais. Ensuite, John McCarthy a inventé l'intelligence artificielle (IA) en 1956. Il a également été l'inventeur du langage de programmation LISP pour l'intelligence artificielle. C'est ainsi que l'intelligence artificielle et le machine learning évoluent de jour en jour. Et, nous obtenons le résultat de ces deux domaines.
6. Catégorie : IA vs. Apprentissage automatique
L'une des distinctions importantes entre l'intelligence artificielle et. l'apprentissage automatique est dans leur catégorisation. L'apprentissage automatique à la pointe de la technologie peut être classé en apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé et apprentissage par renforcement. D'autre part, l'intelligence artificielle peut être appliquée et non appliquée ou générale.
7. Objectif : Intelligence Artificielle vs. Apprentissage automatique
Une autre distinction significative entre l'intelligence artificielle et. l'apprentissage automatique réside dans leur objectif. L'objectif principal de l'intelligence artificielle est de fabriquer ou de développer un ordinateur ou un système informatique ou un robot si intelligent ou agissant comme le son humain pense ou agit. Les deux principaux objectifs de l'IA sont : (1) développer un système expert et (2) appliquer l'intelligence humaine à une machine ou un appareil.
D'autre part, l'apprentissage automatique fonctionne sur les performances ou la précision du système. L'apprentissage automatique utilise des données et des algorithmes pour entraîner un système ou pour créer un modèle d'apprentissage automatique. Ensuite, évaluez ce modèle avec les données de test pour mesurer les performances ou la précision du système.
8. Composants : IA vs. ML
L'intelligence artificielle est un concept de carte, et de nombreux autres domaines se croisent dans cette zone de carte. Cependant, l'intelligence artificielle est une combinaison d'apprentissage automatique, d'apprentissage en profondeur, de traitement du langage naturel (NLP), de vision par ordinateur, d'informatique cognitive et de réseau neuronal.
Au contraire, ML est le domaine de la construction d'une machine ou d'un appareil automatique. Cela commence par les données. Les composants typiques des composants d'apprentissage automatique sont la compréhension des problèmes, l'exploration des données, la préparation des données, la sélection du modèle, l'entraînement du système et enfin l'évaluation du système.
9. Portée future
L'intelligence artificielle a déjà commencé à montrer sa beauté dans la vie réelle ainsi que dans la vie virtuelle. Dans les années à venir, il dominera la science et la technologie. À l'heure actuelle, presque toutes les entreprises utilisent l'intelligence artificielle, et elles sont également conscientes de ses avantages et de ses inconvénients. L'IA effectuera des millions de transactions financières par seconde dans un avenir proche. En outre, l'IA créera une variété d'opportunités d'emploi pour les diplômés du CSE.
De plus, les entrepreneurs bénéficieront de l'intelligence artificielle. Avec la croissance rapide de l'intelligence artificielle et du traitement du langage naturel, les assistants IA seront plus efficaces au cours de l'année à venir. Et presque toutes les entreprises utiliseront des assistants IA comme des assistants Google.
D'autre part, les dispositifs d'apprentissage automatique sont autonomes et intelligents. Aussi, ces dispositifs peuvent agir en fonction de l'environnement. Ainsi, l'apprentissage automatique a un impact remarquable sur l'année à venir. À l'avenir, l'apprentissage automatique sera énormément appliqué dans l'éducation et la recherche. L'apprentissage automatique est un sujet de recherche brûlant. En outre, il sera appliqué de manière excessive dans les affaires, les soins de santé en raison de sa caractéristique d'auto-apprentissage.
dix. Applications : Intelligence Artificielle vs. Apprentissage automatique
Il existe des distinctions significatives entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique dans leurs applications. Aujourd'hui, nous pouvons profiter de l'intelligence artificielle dans notre vie réelle et notre vie virtuelle. L'une des principales applications de l'IA est Siri, l'assistant personnel d'Apple. Siri est un assistant convivial et activé par la voix qui nous aide à trouver des informations et ajoute des événements aux calendriers, aux messages envoyés, etc.
Une autre application importante de l'IA est un hub de maison intelligente, c'est Alexa. Alexa est un outil fantastique qui apporte une révolution dans notre technologie. Si votre enfant vous demande d'écouter un conte de fées, alors Alexa vous aide à lui raconter le conte de fées. Une autre application de l'IA est Tesla.
Outre ces applications, l'intelligence artificielle a tellement d'applications passionnantes et splendides telles que Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest et bien d'autres. D'autre part, l'apprentissage automatique a également de nombreuses utilisations fantastiques dans les affaires, les soins de santé, la recherche, les médias sociaux, l'éducation, etc.
Traitement dans le texte, l'approche d'apprentissage automatique peut classer ou catégoriser automatiquement le texte. En outre, l'apprentissage automatique peut extraire l'émotion du texte, ce qui est connu sous le nom d'analyse des sentiments. L'apprentissage automatique est également utilisé dans la classification des documents et la classification des actualités.
L'une des applications les plus courantes de l'apprentissage automatique est le traitement d'images. En traitement d'images, le machine learning permet d'extraire des caractéristiques d'une image. En outre, il peut traiter des images médicales et les analyser pour une utilisation ultérieure. L'apprentissage automatique est également utilisé dans la reconnaissance faciale, l'identification de l'auteur, l'identification du genre, la reconnaissance des caractères, etc.
L'apprentissage automatique a tellement d'impacts dans notre vie quotidienne. Inutile de dire que cette ère numérique est la plus belle création du machine learning. L'apprentissage automatique est utilisé dans le système de santé, la prévision météorologique, la prévision des ventes, la prévision des ventes, la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'images, le diagnostic médical, la classification et la régression.
11. Ensembles de données
Pour l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, les données, c'est le pouvoir. Nous avons besoin de données pour la phase de formation et la phase de test. Il existe de nombreux ensembles de données disponibles pour l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Certains sont mentionnés ici : LERA (Lower Extremity Xrays), MrNet, CheXpert (Chest Xrays), MURA, etc. Ces ensembles de données sont destinés à l'intelligence artificielle (IA). Ce sont les ensembles de données médicales.
D'un autre côté, le ML a tellement d'ensembles de données de machine learning. Certains sont mentionnés ici : ImageNet : il s'agit d'une tâche de vision par ordinateur, Ensemble de données (diagnostic) du cancer du sein Wisconsin : utilisé pour le système de santé, Ensemble de données d'analyse des sentiments Twitter : utilisé pour le traitement du langage naturel, Ensemble de données MNIST : utilisé pour la reconnaissance de caractères, Ensemble de données d'images faciales , et ainsi de suite.
12. Logiciel : IA vs. Apprentissage automatique
Sans logiciel, ordinateur, machine ou appareil n'est rien d'autre qu'une boîte vide. Il existe de nombreux logiciels disponibles pour l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Le logiciel d'IA est un programme informatique similaire à l'intelligence humaine. Pour l'intelligence artificielle, certains sont mentionnés ici : Darwin, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360 et bien d'autres.
En revanche, pour le machine learning, certains logiciels de machine learning sont mis en évidence ici : Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Net, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib, etc.
13. Langages de programmation
De nos jours, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont les domaines les plus prometteurs. L'intelligence artificielle est une simulation ou imite l'intelligence humaine. Sur la machine, l'apprentissage est l'un des mots à la mode de la technologie. L'apprentissage automatique permet à une machine ou à une tromperie d'apprendre automatiquement. Pour développer un modèle d'apprentissage automatique ou un robot, nous devons connaître un langage de programmation.
De nombreux langages de programmation sont disponibles. Pour développer un projet d'apprentissage automatique, vous pouvez apprendre le langage de programmation Python, C/C++, R ou Java. D'autre part, pour développer un projet d'intelligence artificielle, vous pouvez apprendre python, langage de programmation LISP, Java, Prolog ou C++.
14. Compétence préférée
L'intelligence artificielle est un terme du conseil qui est englobé dans plusieurs domaines. Si vous souhaitez développer votre carrière en tant qu'ingénieur en IA, vous devez connaître le concept d'apprentissage automatique, les langages de programmation, la science des données, l'exploration de données, la robotique, les mathématiques, les statistiques, etc.
Au contraire, pour construire votre carrière en tant que développeur de machine learning, vous devez connaître les techniques de machine learning, les langages de programmation : Java, C/C++, R, mathématiques, probabilités et statistiques, projets et frameworks open source, outils open source, etc.
15. Nature : IA contre. Apprentissage automatique
L'intelligence artificielle est l'ingénierie du développement de programmes informatiques ou de machines qui imitent l'intelligence humaine. Cela signifie que l'IA développe une machine qui peut penser, agir, percevoir comme un cerveau humain. Cette technique est une encapsulation de modèles statistiques et mathématiques pour la classification, la régression, l'optimisation, etc. Ce champ peut être utilisé dans une variété d'applications telles que la reconnaissance vocale, la robotique, l'exploration de texte, l'heuristique, la vision par ordinateur, le diagnostic médical, etc.
Le ML apprend à la machine à apprendre sur la base de données à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique tels que des techniques supervisées ou non supervisées. Dans l'apprentissage automatique supervisé, l'algorithme d'apprentissage développe un modèle d'apprentissage à l'aide d'un ensemble de données d'apprentissage comportant à la fois des étiquettes d'entrée et de sortie. Dans un apprentissage automatique non supervisé, seules les données d'entrée sont disponibles ; il n'y a pas de variables de sortie correspondantes.
Mettre fin aux pensées
Le domaine de l'IA est l'intégration de nombreux autres domaines comme l'informatique, les statistiques, les mathématiques, etc. Et le domaine ML est la technologie de pointe de l'intelligence artificielle. La différence fondamentale entre l'intelligence artificielle et. l'apprentissage automatique est que l'IA est un domaine basé sur la théorie qui agit sur la base du concept du cerveau humain. D'autre part, le machine learning est basé sur des algorithmes de données et de machine learning. Sans aucun doute, ces deux-là développent des choses inimaginables grâce à leur touche magique.
Vous pouvez également consulter nos articles précédents sur la science des données par rapport à. ml et exploration de données vs. ml. Si vous avez des opinions ou des demandes de renseignements, veuillez laisser un commentaire. Vous pouvez également partager cet article via les réseaux sociaux. Restez à l'écoute.
