Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan

Perbedaan Kunci - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan
 

Kecerdasan Buatan adalah konsep yang luas. Mobil yang dikendarai sendiri, rumah pintar adalah beberapa contoh Kecerdasan Buatan. Beberapa negara memiliki robot cerdas di bidang-bidang seperti kedokteran, manufaktur, militer, pertanian, dan rumah tangga. Pembelajaran Mesin adalah jenis Kecerdasan Buatan. Itu perbedaan utama antara Machine Learning dan Kecerdasan Buatan adalah itu Machine Learning adalah jenis Kecerdasan Buatan yang memberikan kemampuan bagi komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit dan Kecerdasan Buatan adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas-tugas yang secara cerdas mirip dengan manusia.. Machine Learning menggunakan algoritma untuk mem-parsing data, belajar darinya dan membuat keputusan yang sesuai. Ini adalah pengembangan dari algoritma belajar mandiri, dan Artificial Intelligence adalah ilmu untuk mengembangkan sistem atau perangkat lunak yang cerdas sebagai manusia..

ISI

1. Ikhtisar dan Perbedaan Utama
2. Apa itu Pembelajaran Mesin
3. Apa itu Inteligensi Buatan
4. Kesamaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan
5. Perbandingan Berdampingan - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan dalam Bentuk Tabular
6. Ringkasan

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Algoritma adalah urutan langkah-langkah yang memberitahu komputer untuk menyelesaikan masalah. Pembelajaran Mesin adalah jenis Kecerdasan Buatan. Ini memberikan komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Ada berbagai algoritma yang tersedia untuk memecahkan masalah Machine Learning. Bergantung pada jenis masalahnya, orang dapat memilih algoritma Pembelajaran Mesin yang cocok. Ini berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat memberikan hasil ketika terkena data baru.

Ada berbagai jenis Pembelajaran Mesin. Mereka adalah Supervised Learning, Unsupervised Learning dan Reinforcement Learning. Pembelajaran terawasi menggunakan dataset yang dikenal untuk membuat prediksi. Satu set data input (X) dan satu set nilai respons yang sesuai atau output (Y) diberikan kepada algoritma pembelajaran terawasi. Dataset itu dikenal sebagai dataset pelatihan. Menggunakan dataset itu, algoritma membangun model (Y = f (X)), sehingga dapat memberikan nilai output untuk menyelesaikan dataset baru.

Klasifikasi dan Regresi adalah algoritma Pembelajaran Mesin yang Dibimbing. Klasifikasi digunakan untuk mengklasifikasikan catatan. Satu contoh sederhana adalah "apakah suhunya dingin". Jawabannya bisa "ya" atau "tidak". Ada sejumlah pilihan untuk diklasifikasi. Jika ada dua pilihan, itu adalah klasifikasi dua kelas. Jika ada lebih dari dua pilihan, itu adalah klasifikasi multi-kelas. Regresi digunakan untuk menghitung output numerik. Misalnya, memprediksi suhu besok. Contoh lain adalah memprediksi nilai rumah.

Dalam Unsupervised Learning, hanya data input yang diberikan, dan tidak ada output yang sesuai. Alih-alih, algoritma menemukan pola atau struktur untuk mempelajari lebih lanjut tentang data. Clustering dikategorikan sebagai Pembelajaran Tanpa Pengawasan. Ini memisahkan data menjadi kelompok atau kelompok untuk memudahkan interpretasi data.

Gambar 01: Pembelajaran Mesin

Penguatan Pembelajaran terinspirasi oleh psikologi behavioris. Ini menyangkut memaksimalkan beberapa gagasan tentang imbalan kumulatif. Salah satu contoh Reinforcement Learning adalah dengan menginstruksikan komputer untuk bermain catur. Ada begitu banyak langkah dalam belajar catur. Karena itu, tidak mungkin untuk menginstruksikan tentang setiap langkah. Tetapi dimungkinkan untuk mengatakan, apakah tindakan tertentu itu dilakukan dengan benar atau salah. Dalam Penguatan Pembelajaran, komputer akan mencoba untuk memaksimalkan hadiah dan belajar dari pengalaman. Contoh lain adalah Pengontrol Suhu Otomatis. Sistem harus menambah atau mengurangi suhu sesuai dengan kebutuhan. Pembelajaran penguatan baik untuk sistem yang harus membuat keputusan tanpa banyak bimbingan manusia.

Apa itu Inteligensi Buatan?

Inteligensi buatan adalah membuat komputer, robot yang dikendalikan komputer, atau perangkat lunak berpikir secara cerdas mirip dengan manusia. Ini diterapkan pada sistem, cara manusia berpikir, bagaimana manusia belajar, memutuskan dan menyelesaikan masalah. Akhirnya, sistem yang cerdas dan cerdas dibangun. Kecerdasan Buatan adalah teknologi yang trendi di dunia modern. Ini adalah kombinasi dari berbagai disiplin ilmu seperti Ilmu Komputer, Biologi, Matematika dan Teknik.

Gambar 02: Kecerdasan Buatan

Ada banyak aplikasi Kecerdasan Buatan (AI). Aplikasi Gaming modern menggunakan AI. Penelitian AI juga mencakup Pemrosesan Bahasa Alami. Ini adalah untuk memberikan kemampuan pada komputer atau mesin untuk memahami bahasa alami yang diucapkan oleh manusia dan melakukan tugas yang sesuai. Aplikasi lain adalah Robot Industri. Ada robot yang lebih canggih dengan prosesor yang efisien dan sejumlah besar memori. Mereka dapat menyesuaikan diri dengan lingkungan baru dan mengumpulkan data menggunakan cahaya, suhu, suara dll. Mereka digunakan di bidang-bidang seperti obat-obatan dan manufaktur. Kecerdasan Buatan juga diterapkan dalam pengenalan karakter optik, kendaraan otonom, simulasi militer, dan banyak lagi.

Apa Persamaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan?

• Keduanya dapat digunakan untuk membangun sistem yang canggih untuk melakukan tugas-tugas tertentu.
• Keduanya didasarkan pada Statistik dan Matematika.
• Machine Learning adalah teknologi mutakhir baru dari Inteligensi Buatan.

Apa Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan?

Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan
Machine Learning adalah jenis Kecerdasan Buatan yang memberikan kemampuan bagi komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Ini menggunakan algoritma untuk mem-parsing data, belajar darinya, dan membuat keputusan yang sesuai.	Inteligensi buatan adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas-tugas yang secara cerdas mirip dengan manusia.
Kegunaan
Pembelajaran Mesin fokus pada akurasi dan pola.	Kecerdasan Buatan berfokus pada perilaku cerdas dan perubahan kesuksesan maksimum.
Kategorisasi
Pembelajaran Mesin dapat dikategorikan sebagai Pembelajaran Supervisi, Pembelajaran Tanpa Pengawasan, dan Pembelajaran Penguatan.	Aplikasi berbasis Inteligensi Buatan dapat dikategorikan sebagai aplikasi atau umum.

Ringkasan - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan adalah kemajuan dan disiplin yang luas. Ini terdiri dari banyak bidang lain seperti Teknik, Matematika, Ilmu Komputer, dll. Perbedaan antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan adalah bahwa Pembelajaran Mesin adalah jenis Kecerdasan Buatan yang memberikan kemampuan bagi komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit dan Buatan. Kecerdasan adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas-tugas yang secara cerdas mirip dengan manusia. Machine Learning adalah teknologi mutakhir baru dari Inteligensi Buatan.

Unduh Versi PDF dari Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan

Anda dapat mengunduh versi PDF dari artikel ini dan menggunakannya untuk tujuan offline sesuai catatan kutipan. Silakan unduh versi PDF di sini Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan

Referensi:

1. prosedurekaIN. Algoritma Pembelajaran Mesin | Tutorial Pembelajaran Mesin | Pelatihan Ilmu Data | Eureka, Eureka !, 21 Mei 2017. Tersedia di sini
2.15 Perbedaan Antara Ai (Kecerdasan Buatan) Dan Pembelajaran Mesin, Patel Vidhu, 14 Juli 2017. Tersedia di sini 
3.DigitalOcean. "Isi." Pengantar Pembelajaran Mesin | DigitalOcean, DigitalOcean, 11 Des 2017. Tersedia di sini 
4. "Algoritma Pembelajaran Mesin yang Diawasi dan Tidak Diawasi." Machine Learning Mastery, 21 September 2016. Tersedia di sini 
5.tutorialspoint.com. "Pembelajaran Mesin Mahout." Inti nya. Tersedia disini 

Gambar milik:

1.'2729781 'oleh GDJ / 2440 gambar (Public Domain) melalui pixabay
2.'Artificial.intelligence'Dengan Alejandro Zorrilal Cruz, (Domain Publik) via Commons Wikimedia