Home >Промышленный Интернет вещей>Промышленный Интернет вещей
Какая связь между искусственным интеллектом и машинным обучением?

Прочитайте руководство:



Искусственный интеллект и машинное обучение часто используются взаимозаменяемо, но искусственный интеллект шире, а искусственный интеллект состоит из большего количества технологий.Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект относится к способности реализовывать человеческое мышление и выполнять задачи в реальной среде с помощью компьютерных программ, в то время как машинное обучение относится к тому, чтобы позволить системе автоматически «обучать» компьютер с помощью статистики и анализа, чтобы улучшить свои собственные технологии и знания. через имеющийся опыт и данные, алгоритмы и, наконец, достичь желаемой функции. в

Разработчики программного обеспечения позволяют компьютерам анализировать данные и решать проблемы, применяя такие методы, как машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, компьютерное зрение, обработку естественного языка и многое другое.

Ниже подробно описаны различия между искусственным интеллектом и машинным обучением, а также их широкое применение в нашей жизни.

 

Что такое машинное обучение?

 

Машинное обучение — это путь к искусственному интеллекту. Машинное обучение использует алгоритмы для автоматического обучения и фильтрации полезных данных от данных и применения этого обучения для принятия более эффективных решений. Исследуя и экспериментируя с машинным обучением, разработчики программного обеспечения проверяют, в какой степени мы можем улучшить способность компьютерных систем воспринимать, учиться и принимать решения с помощью машинного обучения.

Глубокое обучение — это передовой метод машинного обучения, в котором модели глубокого обучения используют большие нейронные сети для изучения сложных моделей и создания прогнозов, не зависящих от человека.


图片1


Что такое искусственный интеллект?

 

Искусственный интеллект — это область разработки компьютеров и роботов, которые могут имитировать и превосходить человеческие возможности. Программы с поддержкой ИИ могут анализировать данные и помещать их в контекст, чтобы предоставлять информацию или автоматически запускать действия без вмешательства человека.

Искусственный интеллект лежит в основе многих технологий, которые мы используем сегодня, включая интеллектуальные устройства и голосовых помощников.

 

图片2

Где в жизни используются искусственный интеллект и машинное обучение?

Искусственный интеллект и машинное обучение обеспечивают автоматизацию задач, связанных с данными и принятием решений. Исторически эти процессы были ручными. Интегрируя искусственный интеллект и машинное обучение в прикладные системы, сотрудники могут понимать изменения в данных и действовать быстрее и эффективнее.

 

Применение искусственного интеллекта в здравоохранении

Здравоохранение использует огромные объемы данных и все больше полагается на информатику и аналитику для оказания точной и эффективной помощи. ИИ может улучшить результаты лечения пациентов и сэкономить время. Анализировать данные в электронных медицинских картах пользователя с помощью машинного обучения и предоставлять лечащему врачу поддержку клинических данных и информацию для принятия решений; благодаря интеграции систем искусственного интеллекта он может прогнозировать результаты посещений больницы и эффективно сокращать время. для диагностики и лечения больных.

 

искусственный интеллект в производстве

Эффективность является ключом к успеху в производственной отрасли, и искусственный интеллект может выявлять ошибки оборудования до того, как произойдет механический отказ, и вовремя устранять механические неисправности, применяя анализ данных и машинное обучение к Интернету вещей (IoT), аналитике и машинному обучению, в конечном счете. обеспечение производства Производственные бизнес-процессы автоматизированы для повышения общей эффективности производства.

 

Искусственный интеллект и машинное обучение в сфере финансов и безопасности

Конфиденциальность и безопасность данных особенно важны в финансовой отрасли. Финансовые практики могут обеспечить безопасность данных клиентов и повысить эффективность, используя искусственный интеллект и машинное обучение для:

1. Используйте машинное обучение для обнаружения и предотвращения кибератак.

2. Интеграция биометрии и компьютерного зрения для быстрой проверки личности пользователя и обработки документов.

3. Внедрите интеллектуальные технологии, такие как чат-боты и голосовые помощники, для автоматизации основных функций обслуживания клиентов.


iot
Recommend