Gaya Hidup

Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan dalam Teknologi

Perbedaan Utama – Pembelajaran Mesin & Kecerdasan Buatan 

Kecerdasan Buatan merupakan konsep yang luas.

Mobil yang dikemudikan sendiri, rumah pintar, merupakan istilah yang mengacu pada beberapa contoh Kecerdasan Buatan.

Beberapa negara memiliki robot cerdas di bidang-bidang seperti kedokteran, manufaktur, militer, pertanian, dan rumah tangga.

Pembelajaran Mesin adalah salah satu jenis Kecerdasan Buatan.

Perbedaan yang jelas dari mereka, Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan adalah Pembelajaran Mesin adalah jenis Kecerdasan Buatan yang memberikan kemampuan komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit dan Kecerdasan Buatan adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas dengan cerdas mirip dengan seorang manusia.

Machine Learning menggunakan algoritme untuk mengurai data, belajar darinya, dan membuat keputusan yang sesuai.

Ini adalah pengembangan dari algoritma belajar mandiri, dan Kecerdasan Buatan adalah ilmu untuk mengembangkan sistem atau perangkat lunak yang cerdas seperti manusia.

ISI

  1. Gambaran Umum dan Perbedaan Utama 2.

    Apa itu Machine Learning3.

    Apa itu Kecerdasan Buatan4.

    Kemiripan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan 5.

    Perbandingan Berdampingan – Pembelajaran Mesin & Kecerdasan Buatan dalam Bentuk Tabular6.

    Ringkasan

Pengertian Pembelajaran Mesin?

Algoritma, merupakan istilah yang mengacu pada urutan langkah-langkah yang memberi tahu komputer untuk memecahkan masalah.

Pembelajaran Mesin adalah salah satu jenis Kecerdasan Buatan.

Ini memberi komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit.

Mereka adalah berbagai algoritma yang tersedia untuk memecahkan masalah Pembelajaran Mesin.

Bergantung pada jenis masalahnya, seseorang dapat memilih algoritma Pembelajaran Mesin yang sesuai.

Ini berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat memberikan hasil saat terpapar data baru.

Ada berbagai jenis Pembelajaran Mesin.

Mereka adalah Pembelajaran Terawasi, Pembelajaran Tanpa Pengawasan dan Pembelajaran Penguatan.

Pembelajaran yang Diawasi menggunakan kumpulan data yang dikenal untuk membuat prediksi.

Satu set data input (X) dan set nilai respons atau output (Y) yang sesuai diberikan ke algoritma pembelajaran yang diawasi.

Dataset itu dikenal sebagai dataset pelatihan.

Dengan menggunakan dataset tersebut, algoritma membangun model (Y= f(X)), sehingga dapat memberikan nilai keluaran untuk melengkapi dataset baru.

Klasifikasi dan Regresi adalah algoritma Pembelajaran Mesin yang Diawasi.

Klasifikasi digunakan untuk mengklasifikasikan suatu record.

Salah satu contoh sederhana adalah “apakah suhunya dingin”.

Jawabannya bisa berupa “ya” atau “tidak”.

Ada sejumlah pilihan tertentu 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 Pembelajaran Tanpa Pengawasan, hanya data input yang diberikan, dan tidak ada output yang sesuai.

Sebagai gantinya, algoritme menemukan pola atau struktur untuk mempelajari lebih lanjut tentang data tersebut.

Clustering dikategorikan sebagai Unsupervised Learning.

Ini memisahkan data ke dalam kelompok atau kelompok untuk memudahkan interpretasi data.

Reinforcement Learning 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.

Oleh karena itu, tidak mungkin untuk menginstruksikan tentang setiap langkah.

Tapi adalah mungkin untuk mengatakan, apakah tindakan tertentu dilakukan dengan benar atau salah.

Dalam Reinforcement Learning, komputer akan berusaha memaksimalkan reward dan belajar dari pengalaman.

Contoh lain adalah Pengontrol Suhu Otomatis.

Sistem harus menaikkan atau menurunkan suhu sesuai dengan kebutuhan.

Pembelajaran penguatan baik untuk sistem yang harus membuat keputusan tanpa banyak bimbingan manusia.

Pengertian Kecerdasan Buatan?

Kecerdasan Buatan, merupakan istilah yang mengacu pada membuat komputer, robot yang dikendalikan komputer, atau perangkat lunak berpikir dengan cerdas mirip dengan manusia.

Ini diterapkan pada sistem, cara manusia berpikir, bagaimana manusia belajar, memutuskan dan memecahkan 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.

Ada banyak aplikasi Kecerdasan Buatan (AI).

Aplikasi Gaming modern menggunakan AI.

Penelitian AI juga mencakup Pemrosesan Bahasa Alami.

Ini untuk memberikan kemampuan kepada komputer atau mesin untuk memahami bahasa alami yang diucapkan oleh manusia dan melakukan tugas yang sesuai.

Aplikasi lainnya adalah Robot Industri.

Ada robot yang lebih canggih dengan prosesor yang efisien dan memori yang sangat besar.

Mereka dapat menyesuaikan diri dengan lingkungan baru dan mengumpulkan data menggunakan cahaya, suhu, suara, dll.

Mereka digunakan dalam bidang-bidang seperti kedokteran 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 tertentu.
  • Keduanya didasarkan pada Statistik dan Matematika.
  • Machine Learning, merupakan istilah yang mengacu pada teknologi mutakhir baru dari Kecerdasan Buatan.

Apa Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan?

Pembelajaran Mesin & Kecerdasan Buatan

Machine Learning, merupakan istilah yang mengacu pada jenis Kecerdasan Buatan yang memberikan kemampuan komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit.

Ini menggunakan algoritme untuk mengurai data, belajar darinya, dan membuat keputusan yang sesuai.

Kecerdasan Buatan adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas dengan cerdas mirip dengan manusia.

 Kegunaan

Pembelajaran Mesin fokus pada akurasi dan pola.

Kecerdasan Buatan berfokus pada perilaku cerdas dan perubahan kesuksesan yang maksimal.

Kategorisasi

Machine Learning dapat dikategorikan menjadi Supervise Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning.

Aplikasi berbasis Artificial Intelligence dapat dikategorikan sebagai terapan atau umum.

Ringkasan – Pembelajaran Mesin & Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan, merupakan istilah yang mengacu pada 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 Pembelajaran Mesin adalah jenis Kecerdasan Buatan yang memberikan kemampuan komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit dan Buatan Kecerdasan adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas secara cerdas mirip dengan manusia.

Machine Learning adalah teknologi mutakhir baru dari Kecerdasan Buatan.

Unduh Versi PDF Pembelajaran Mesin & 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.edurekaIN.

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 Machine Learning | DigitalOcean, DigitalOcean, 11 Desember 2017.

Tersedia untuknya di 4.

“Algoritma Pembelajaran Mesin yang Diawasi dan Tidak Diawasi.” Penguasaan Pembelajaran Mesin, 21 September 2016.

Tersedia di sini 5.tutorialspoint.com.

“Pembelajaran Mesin Mahout.” Inti nya.

Tersedia disini

Kesopanan Gambar:

1.’2729781′ oleh GDJ / 2440 gambar (Domain Publik) via pixabay 2.’Artificial.intelligence’Oleh Alejandro Zorrilal Cruz, (Domain Publik) via Commons Wikimedia