تفاوت‌های کلیدی بین یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI)

بفرست برای دوستت

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) دو حوزه نزدیک اما متمایز مربوط به علوم کامپیوتر هستند. AI یک زمینه است که بر ایجاد دستگاه‌های هوشمند تمرکز دارد که می‌توانند وظایفی را انجام دهند که به طور معمول نیاز به هوش انسانی دارند، مانند درک بصری، شناسایی گفتار، تصمیم‌گیری و پردازش زبان طبیعی. همچنین شامل توسعه الگوریتم‌ها و سیستم‌هایی است که می‌توانند استدلال کنند، یاد بگیرند و تصمیماتی بر اساس داده‌های ورودی بگیرند.

از سوی دیگر، یادگیری ماشین (ML) یک زیرشاخه از AI است که شامل آموزش ماشین‌ها به یادگیری از داده بدون برنامه‌نویسی صریح است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوها و روندها را در داده شناسایی کنند و از آنها برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری استفاده کنند.

ماشین لرنینگ (ML) برای ساختن مدل‌های پیش‌بینی، طبقه‌بندی داده و شناسایی الگوها استفاده می‌شود و ابزار ضروری برای بسیاری از کاربردهای AI است.

سامانه‌های AI می‌توانند برای:

✅ تشخیص بیماری‌ها،

✅ شناسایی کلاهبرداری،

✅ تجزیه و تحلیل داده‌های مالی و

✅ بهینه‌سازی فرآیندهای تولید

استفاده شوند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به ساخت مدل‌های پیش‌بینی کمک کنند، داده‌ها را طبقه‌بندی کنند و الگوها را شناسایی کنند.

با وجود مزایای زیاد AI و ML، نگرانی‌ها نیز درباره خطرات و چالش‌های مرتبط با این فناوری‌ها وجود دارد که شامل خطر جابه‌جایی شغلی، تأثیر بر استقلال و تصمیم‌گیری انسان و امکان استفاده از AI و ML به شکل‌های آسیب‌زا است. بنابراین، اهمیت دارد که به توسعه و استفاده از AI و ML به طور مسئولانه و اخلاقی نگریسته شود و همچنین به مشکلات و خطرات احتمالی مرتبط با این فناوری‌ها پرداخته شود.

هوش مصنوعی (AI)

هوش مصنوعی از دو کلمه “هوش” و “مصنوعی” تشکیل شده است. “مصنوعی” به معنای چیزی است که توسط انسان‌ها ساخته شده است یا یک مفهوم غیرطبیعی دارد و “هوش” به توانایی درک و یا تفکر اشاره دارد. یک اشتباه متداول این است که هوش مصنوعی یک سیستم است، اما این درست نیست.

هوش مصنوعی درون یک سیستم پیاده‌سازی می‌شود. تعاریف مختلفی برای هوش مصنوعی وجود دارد، یکی از تعاریف ممکن می‌تواند این باشد: “مطالعه‌ای است که به ما یاد می‌دهد چگونه کامپیوترها را آموزش دهیم تا کارهایی را انجام دهند که در حال حاضر انسان‌ها بهتر انجام می‌دهند.” بنابراین، هدف این است که به یک ماشین تمام قابلیت‌های انسانی را اضافه کنیم. اگر دوست دارید در مورد هوش مصنوعی بیشتر بدانید، مقاله هوش مصنوعی چیست را حتما بخوانید.

چالش دیتاست مسکن بوستون با استفاده از رگرسیون خطی

یادگیری ماشین (ML)

ما در درس دوم یاد گرفتیم که یادگیری ماشین چیست و فهمیدیم که یادگیری ماشین فرآیندی است که در آن یک ماشین می‌تواند به تنهایی بیاموزد بدون اینکه به صورت صریح برنامه‌نویسی شده باشد. ML یک کاربرد از هوش مصنوعی است که به سیستم توانایی یادگیری و بهبود خودکار از تجربه را می‌دهد. در اینجا ما می‌توانیم با ادغام ورودی و خروجی یک برنامه ایجاد کنیم.

تفاوت‌های کلیدی بین هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)

یادگیری ماشین	هوش مصنوعی
واژه “یادگیری ماشین” توسط محقق کامپیوتر آرتور ساموئل از IBM برای نخستین بار در سال 1952 استفاده شد.	در سال 1956، واژه “هوش مصنوعی” ابتدا توسط جان مک‌کارتی مورد استفاده قرار گرفت.
ML مخفف یادگیری ماشین است و به عنوان فراگیری دانش یا مهارت تعریف شده است.	AI مخفف هوش مصنوعی است و هوش را به عنوان توانایی فهم و استفاده از دانش تعریف می‌کند.
یادگیری ماشین یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی است.	AI یک خانواده گسترده‌تر است که ML و DL را به عنوان اجزاء آن شامل می‌شود.
هدف افزایش دقت است، و به موفقیت اهمیتی داده نمی‌شود	هدف افزایش امکان موفقیت است نه دقت
یادگیری ماشین تلاش می‌کند ماشین‌هایی ایجاد کند که تنها وظایفی را انجام دهند که برای آنها آموزش دیده‌اند.	هدف توسعه یک سامانه هوشمند برای انجام وظایف پیچیده و تصمیم‌گیری است.
در یادگیری ماشین، سیستم‌ها از داده‌ها یاد می‌گیرند	هوش مصنوعی به عنوان یک برنامه کامپیوتری عمل می‌کند که کارهای هوشمندانه انجام می‌دهد.
هدف یادگیری ماشین استفاده از داده در وظایف خاص است تا عملکرد در آن وظیفه به حداکثر برسد.	هدف تقلید هوش طبیعی برای حل مسائل پیچیده است.
دامنه یادگیری ماشین محدود است.	هوش مصنوعی دارای نوع گسترده‌ای از کاربردها است.
یادگیری ماشین به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌ها چیزهای جدید یاد بگیرند.	هوش مصنوعی معنای تصمیم‌گیری دارد.
به ایجاد الگوریتم‌های خودآموز مرتبط است.	در حال توسعه یک سیستم برای تقلید از انسان‌ها در حل مشکلات است.
یادگیری ماشین،فارغ از اینکه یک راه حل بهینه است یا خیر، به دنبال راه‌حل می‌رود.	هوش مصنوعی به دنبال یافتن راه‌حل بهینه است.
یادگیری ماشین به دانش منجر می‌شود.	هوش مصنوعی به هوش یا حکمت منجر می‌شود.
یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است.	هوش مصنوعی خانواده گسترده‌ای است که شامل یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق می‌شود.
سه دسته گسترده یادگیری ماشین شامل: ۱- یادگیری با نظارت ۲- یادگیری تقویتی ۳- یادگیری بدون نظارت	سه دسته گسترده هوش مصنوعی شامل: ۱- هوش مصنوعی خصوصی (ANI) ۲- هوش مصنوعی فوق‌العاده (ASI) ۳- هوش مصنوعی عمومی (AGI)
یادگیری ماشین فقط با داده‌های ساختار یافته و نیمه ساختار یافته کار می‌کند.	هوش مصنوعی می‌تواند با داده‌های ساختار یافته، نیمه ساختار یافته و بی‌ساختار کار کند.
کاربردهای رایج یادگیری ماشین شامل: – پيشنهاد دوستان بصورت خودكار در فيسبوك – الگوريتم هاي جستجوي گوگل – بررسي تقلب در بانك‌ها – پيشبيني قيمت سهام – سيستم هاي پيشنهاد دهنده آنلاين و غيره	کاربردهای اصلی هوش مصنوعی شامل: – سیری، خدمات مشتری از طریق چت‌بات‌ها – سیستم‌های متخصص – ترجمه ماشینی مانند Google Translate – ربات‌های هوشمند انسان‌نما مانند «سوفیا» و غیره.
یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که الگوریتم‌ها را روی داده‌ها آموزش داده تا پیش‌بینی، تصمیم‌گیری و توصیه‌ها را انجام دهد.	هوش مصنوعی به زمینه گسترده‌ای از ایجاد ماشین‌های قادر به شبیه‌سازی هوش انسانی و انجام وظایفی مانند درک زبان طبیعی، شناسایی تصاویر و صداها، تصمیم‌گیری و حل مسائل پیچیده اشاره دارد.
یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌های عصبی، درخت‌های تصمیم و خوشه‌بندی، روی آموزش ماشین‌ها تمرکز دارد، تا به ماشین‌ها آموزش بدهد که چگونه از داده‌ها بدون برنامه‌نویسی صریح استفاده کنند.	هوش مصنوعی یک مفهوم گسترده است که شامل روش‌های مختلفی برای ایجاد ماشین‌های هوشمند است، از جمله سیستم‌های مبتنی بر قوانین، سیستم‌های متخصص و الگوریتم‌های یادگیری ماشین. سیستم‌های هوش مصنوعی قابل برنامه‌ریزی هستند تا قوانین خاصی را دنبال کنند، استنتاج منطقی بکنند یا از داده‌ها با استفاده از یادگیری ماشین استفاده کنند.
در مقابل، الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیاز به حجم بالای داده ساختار یافته برای یادگیری و بهبود عملکرد خود دارند. کیفیت و تعداد داده‌های استفاده شده برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین، جزو عوامل حیاتی در تعیین دقت و کارایی سیستم مبتنی در یادگیری ماشینی هست.	سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با داده‌های ساختار یافته و بی‌ساختار کار کنند، شامل متن، تصویر، ویدئو و صدا. الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند با داده‌ها در انواع فرمت‌ها کار کنند و داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و پردازش کنند تا مفهومی معنی‌دار استخراج کنند.
یادگیری ماشین، به عنوان مثال، اصولاً برای تشخیص الگو، مدلسازی پیشنهادی و تصمیم‌گیری در زمینه‌هایی مانند بازاریابی، تشخیص تقلب و امتیازی به کار می‌رود.	هوش مصنوعی مفهوم گسترده‌تری است که شامل بسیاری از کاربردها مختلف است، از جمله رباتیک، پردازش زبان طبیعی، شناسایی گفتار و وسایل نقلیه خودکار. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند برای حل مسائل پیچیده در حوزه‌های مختلفی مانند بهداشت، مالی و حمل و نقل استفاده شوند.
در مقابل، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به دخالت انسان برای تنظیم، آموزش و بهینه‌سازی سیستم نیاز دارند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین به تخصص داده‌شناسان، مهندسان و افراد حرفه ای دیگر نیاز دارند تا سیستم را طراحی و اجرا کنند.	سیستم‌های هوش مصنوعی به تناسب پیچیدگی وظیفه می‌توانند به صورت خودکار یا با دخالت حداقلی انسان کار کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بر اساس داده و قوانین ارائه‌شده به آن‌ها تصمیم بگیرند و اقداماتی را انجام دهند.