Perbedaan antara pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan
- 2326
- 619
- Mr. Miguel Schultz
Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah dua kata kunci yang sering digunakan akhir -akhir ini. Dan mereka biasanya digunakan secara bergantian untuk menunjukkan perangkat lunak atau sistem yang cerdas. Namun, sementara AI dan pembelajaran mesin didasarkan pada statistik dan matematika, mereka berbeda.
Ringkasan bagan
| PEMBELAJARAN MESIN | Pembelajaran Buatan |
| Pembelajaran mesin adalah upaya untuk membangun mesin yang hanya dapat melakukan tugas yang telah dididik. |
| Dalam hal ini, mesin sistem tugas mengumpulkan dan belajar dari data. |
Getty Images/ Moment/ D3Sign
Definisi
Kecerdasan buatan (AI) mengacu pada kecerdasan mesin (merasakan, mensintesis, dan menyimpulkan informasi) alih -alih kecerdasan hewan dan manusia. Pengenalan ucapan, visi komputer, terjemahan melintasi bahasa (alami), dan pemetaan input lainnya adalah pekerjaan di mana hal ini dilakukan. Ini adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan fungsi yang secara tradisional dilakukan oleh manusia, seperti persepsi visual, pengenalan suara, pengambilan keputusan, dan terjemahan bahasa.
Pembelajaran Mesin (ML) adalah cabang penelitian yang berkaitan dengan pemahaman dan pengembangan teknik yang 'belajar,' yaitu metode yang menggunakan data untuk meningkatkan kinerja pada serangkaian tugas. Itu dianggap sebagai komponen kecerdasan buatan. Algoritma Pembelajaran Mesin Membangun model menggunakan data sampel, disebut sebagai data pelatihan, untuk membuat prediksi atau penilaian tanpa diprogram secara eksplisit.
Pembelajaran mesin vs. Pembelajaran Buatan
Dimungkinkan untuk mengatakan bahwa kecerdasan buatan adalah bidang studi yang luas di mana pembelajaran mesin hanyalah komponen kecil. Kecerdasan buatan adalah cabang ilmu komputer yang mengembangkan sistem komputer yang dapat mensimulasikan kecerdasan manusia. Sistem kecerdasan buatan tidak perlu diprogram sebelumnya; Sebaliknya, mereka menggunakan algoritma yang berfungsi dengan kecerdasan mereka.
Di sisi lain, pembelajaran mesin memungkinkan sistem komputer untuk menghasilkan prediksi atau membuat penilaian berdasarkan data masa lalu tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran mesin secara luas menggunakan data terstruktur dan semi-terstruktur untuk model pembelajaran mesin untuk memberikan temuan yang akurat atau membuat prediksi. Pembelajaran mesin bekerja pada algoritma yang belajar sendiri menggunakan data historis. Di sisi lain, pembelajaran mesin memungkinkan sistem komputer untuk menghasilkan prediksi atau membuat penilaian berdasarkan data masa lalu tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran mesin secara luas menggunakan data terstruktur dan semi-terstruktur untuk model pembelajaran mesin untuk memberikan temuan yang andal atau membuat prediksi berdasarkan data itu.