بهتر است به جای پرداختن به موضوع تفاوت هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در ابتدا با مفهوم هریک از این دو آشنا شویم. یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است.
آیا هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ تفاوت دارند؟
دو مفهوم هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ(یادگیری ماشین) باهم مرتبط هستند و حتی دیده شده این دو به اشتباه به صورت مترادف استفاده می‌شوند در صورتی که تفاوت‌های مهمی دارند.
هوش مصنوعی مفاهیمی مانند استدلال، تصمیم‌گیری، تشخیص الگو و تفسیر اطلاعات را شامل میشود. یادگیری ماشین، زیر مجموعه هوش مصنوعی است. در این مقاله، تفاوت‌های بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را بررسی خواهیم کرد و به توضیح آنها می‌پردازیم.
تفاوت‌های بین هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ
تفاوت اصلی بین هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در روش‌های یادگیری آنها است. هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌ها و اطلاعات قبلی که به آن داده میشود، وظایف خاصی را انجام دهد. از طرف دیگر، ماشین لرنینگ با استفاده از داده‌های واقعی و تجربیات خود، بدون نیاز به برنامه‌ریزی دقیق، می‌تواند بهبودهایی در عملکرد خود ایجاد کند.
هوش مصنوعی
هوش مصنوعی به هر گونه هوش و تفکری اشاره دارد که توسط دستگاه‌های الکترونیکی، مانند رایانه‌ها و ربات‌ها، شبیه سازی میشود. هوش مصنوعی از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های پیچیده برای تحلیل داده‌ها و انجام وظایف هوشمندانه استفاده می‌کند. این روش بر مبنای برنامه‌نویسی کامپیوتری است و توسط برنامه‌نویسان و متخصصان هوش مصنوعی توسعه می‌یابد.
تعریف ماشین لرنینگ
ماشین لرنینگ یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها امکان یادگیری از داده‌ها را می‌دهد. در واقع، ماشین لرنینگ با استفاده از الگوریتم‌ها، بهبود مدل‌های خود را از طریق تجربه و تمرینات بدست می‌آورد.
الگوریتم‌های هوش مصنوعی
هوش مصنوعی از الگوریتم های متنوعی برای تصمیم‌گیری و یادگیری استفاده می‌کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بر اساس قوانین و قواعد مشخصی کار کنند و با استفاده از داده‌های ورودی، نتایج و خروجی‌های مورد انتظار را تولید کنند. برخی از الگوریتم‌های معروف هوش مصنوعی عبارتند از:
- الگوریتم‌های تصمیم‌گیری
- الگوریتم‌های یادگیری
- الگوریتم‌های یادگیری ماشینی
- الگوریتم‌های نظارت شده
- الگوریتم‌های بدون نظارت
الگوریتم‌های تصمیم‌گیری
این الگوریتم‌ها بر اساس یک مجموعه از قواعد و شرایط مشخص، تصمیم‌های هوشمندانه اتخاذ می‌کنند. مثلاً، در یک سیستم هوشمند برای تشخیص تصاویر، الگوریتم‌های تصمیم‌گیری می‌توانند بر اساس ویژگی‌های خاصی مانند شکل، رنگ و سایر مشخصه‌ها تصمیم بگیرند.
الگوریتم‌های یادگیری
این الگوریتم‌ها توسط سیستم‌ها برای یادگیری از داده‌های ورودی و تطبیق با الگوهای مشخص استفاده می‌شوند. با تکرار فرایند یادگیری و تنظیم پارامترها، سیستم هوشمند بهبود می‌یابد و توانایی تشخیص الگوهای پیچیده‌تر را دارا میشود.
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی از الگوریتم‌های متنوعی برای یادگیری و تطبیق با داده‌ها استفاده می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به صورت نظارت شده یا بدون نظارت عمل کنند. در زیر، به برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی اشاره خواهیم کرد:
الگوریتم‌های نظارت شده
در الگوریتم‌های نظارت شده، سیستم با استفاده از داده‌های ورودی و خروجی‌های مورد انتظار، یاد می‌گیرد و توانایی تشخیص الگوها و پیش‌بینی خروجی را پیدا می‌کند. مثلاً، در یک مدل پیش‌بینی قیمت خودرو، سیستم با استفاده از داده‌های قبلی قیمت و ویژگی‌های خودرو، می‌تواند قیمت خودروهای جدید را پیش‌بینی کند.
الگوریتم‌های بدون نظارت
در الگوریتم‌های بدون نظارت، سیستم بر اساس ساختار و الگوهای موجود در داده‌های ورودی، الگوهای جدیدی را شناسایی می‌کند. به عنوان مثال، الگوریتم خوشه‌بندی در یادگیری ماشینی به سیستم کمک می‌کند تا اشیاء مشابه را در یک داده‌گیری تجزیه و تحلیل کند و آنها را در گروه‌های جداگانه دسته‌بندی کند.
و در پایان …
هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در صنعت و کسب و کار کاربردهای گسترده‌ای دارند اما هنوز هیچ سیستمی نتوانسته به طور کامل جایگزین قدرت تفکر ، ارتباطات اجتماعی و قدرت ابداعی انسان باشد.به طور خلاصه، یادگیری ماشین یک روش برای ایجاد هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و با تجربیات خود بهبود یابند، در حالی که هوش مصنوعی به کلیه فناوری‌ها و رویکردهایی اشاره دارد که هدفش ایجاد و استفاده از ماشین‌ها و سیستم‌های هوشمند است.
