തുടക്കക്കാർക്കുള്ള AI vs ML താരതമ്യം

ഉള്ളടക്ക പട്ടിക

AI vs ML താരതമ്യം ഇൻഫോഗ്രാഫിക് - നിർവചനം, വ്യാപ്തി, ലക്ഷ്യം, പഠനം എന്നിവ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു

നിങ്ങളൊരു തുടക്കക്കാരനാണെങ്കിൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ( AI ), മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML) എന്നീ പദങ്ങൾ നിങ്ങൾ കേട്ടിരിക്കാം, ഒരുപക്ഷേ അവ നിങ്ങളെ അൽപ്പം അമ്പരപ്പിച്ചിരിക്കാം. നിങ്ങൾക്കായി ഇത് പൊളിച്ച് താരതമ്യം ചെയ്യാം.

AI , ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, സ്മാർട്ട് മെഷീനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് പോലെയാണ്. സാധാരണ മനുഷ്യബുദ്ധി ആവശ്യമുള്ള കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നതാണ് ഇത്. സിരി, ഗൂഗിൾ അസിസ്റ്റൻ്റ്, അല്ലെങ്കിൽ ആ മിടുക്കരായ ചെസ്സ് കളിക്കുന്ന യന്ത്രങ്ങൾ.യന്ത്രങ്ങൾ മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള ചിന്തകളെ അനുകരിക്കുന്ന നിരവധി ജോലികൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന വലിയ കുട പദമാണ് AI
ML - മെഷീൻ ലേണിംഗ്. ഇത് AI യുടെ ബുദ്ധിശക്തിയുള്ള സഹോദരനെപ്പോലെയാണ്. ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനുള്ള യന്ത്രങ്ങളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതാണ് ML. എല്ലാ ജോലികൾക്കും വ്യക്തമായി പ്രോഗ്രാം ചെയ്യുന്നതിനുപകരം, പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞുകൊണ്ട് ഈ സമർത്ഥമായ വൈരുദ്ധ്യങ്ങൾ കാര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ സ്ട്രീമിംഗ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലെ ആ സിനിമ നിർദ്ദേശങ്ങളെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക - അതാണ് എം.എൽ.

AI എന്നത് സ്‌മാർട്ട് മെഷീനുകളുടെ മഹത്തായ ആശയമാണെങ്കിലും, ML എന്നത് അവയെ വിദഗ്ധമാക്കുന്ന നിഫ്റ്റി ടെക്‌നിക്കാണ്. AI എന്നത് വലിയ സ്വപ്നമാണ്; സ്വപ്നം യാഥാർത്ഥ്യമാക്കുന്ന പ്രായോഗിക മാന്ത്രികനാണ് ML. വെർച്വൽ അസിസ്റ്റൻ്റുകൾ മുതൽ കാലാവസ്ഥാ രീതികൾ പ്രവചിക്കുന്നത് വരെ അവർ ഒരുമിച്ച് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഭാവി രൂപപ്പെടുത്തുകയാണ് .

നിങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ സ്‌മാർട്ട്‌ഫോൺ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിലും സ്വയം ഓടിക്കുന്ന കാറുകളിൽ അത്ഭുതപ്പെടുകയാണെങ്കിലും, നിങ്ങൾ AI, ML എന്നിവയുടെ മാന്ത്രികതയ്ക്ക് സാക്ഷ്യം വഹിക്കുന്നു. ഇത് യന്ത്രങ്ങൾക്ക് മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള തിളക്കം നൽകുന്നതുപോലെയാണ്, അവയെ വെറും ഉപകരണങ്ങൾ മാത്രമല്ല, നമ്മുടെ സാങ്കേതികവിദ്യാധിഷ്ഠിത യാത്രയിൽ ബുദ്ധിമാനായ കൂട്ടാളികളാക്കും.

വ്യത്യാസങ്ങൾ വെളിപ്പെടുത്താൻ തയ്യാറാണോ?

നമുക്ക് പോകാം!

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI) vs മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML) താരതമ്യം

ഫീച്ചർ	ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI)	മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML)
നിർവ്വചനം	മനുഷ്യരെപ്പോലെ ചിന്തിക്കാനും പഠിക്കാനും പ്രോഗ്രാം ചെയ്ത യന്ത്രങ്ങളിലെ മനുഷ്യബുദ്ധിയുടെ അനുകരണത്തെയാണ് AI സൂചിപ്പിക്കുന്നു.	വ്യക്തമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് കൂടാതെ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കാനും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും മെഷീനുകളെ അനുവദിക്കുന്ന അൽഗോരിതങ്ങളുടെ വികസനത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന AI യുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് ML.
വ്യാപ്തി	സാധാരണയായി മനുഷ്യബുദ്ധി ആവശ്യമായ ജോലികൾ നിർവഹിക്കുന്ന യന്ത്രങ്ങളുടെ വിശാലമായ ആശയം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.	ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും കാലക്രമേണ അവയുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താനും മെഷീനുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന അൽഗോരിതങ്ങളുടെ വികസനത്തിൽ പ്രത്യേകം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
ലക്ഷ്യം	പ്രശ്‌നപരിഹാരം , സ്വാഭാവിക ഭാഷ മനസ്സിലാക്കൽ, പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയൽ തുടങ്ങിയ ബുദ്ധി ആവശ്യമായ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു .	ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രവചനങ്ങളും വർഗ്ഗീകരണങ്ങളും സ്വയമേവയുള്ള തീരുമാനങ്ങളെടുക്കാനും കഴിയുന്ന മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുകയാണ് പ്രാഥമികമായി ലക്ഷ്യമിടുന്നത്.
പഠിക്കുന്നു	അനുഭവത്തിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നതും പുതിയ സാഹചര്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതും ഇൻപുട്ടിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വികസിക്കുന്നതും ഉൾപ്പെടുന്നു .	ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, അവിടെ അൽഗോരിതങ്ങൾ കൂടുതൽ ഉദാഹരണങ്ങളും വിവരങ്ങളും തുറന്നുകാട്ടപ്പെടുന്നതിനാൽ കാലക്രമേണ അവയുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
ഉദാഹരണങ്ങൾ	സിരി, ഗൂഗിൾ അസിസ്റ്റൻ്റ്, സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ, ഗെയിം കളിക്കുന്ന AI (ഉദാ, ആൽഫാഗോ).	ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ, ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP), പ്രവചന വിശകലനം.
മനുഷ്യ ഇടപെടൽ	തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിൽ മനുഷ്യ പങ്കാളിത്തത്തോടെയോ അല്ലാതെയോ AI സംവിധാനങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ കഴിയും.	ML സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് പ്രാഥമിക പരിശീലനത്തിനും മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനും സാധാരണ മനുഷ്യരുടെ പങ്കാളിത്തം ആവശ്യമാണ്, എന്നാൽ ഒരിക്കൽ പരിശീലിപ്പിച്ചാൽ, അവയ്ക്ക് സ്വയംഭരണപരമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും.
പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ	പഠനത്തിലൂടെയും അനുഭവത്തിലൂടെയും മാറുന്ന ചുറ്റുപാടുകളോടും ജോലികളോടും പൊരുത്തപ്പെടാൻ AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് കഴിയും.	കൂടുതൽ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ഫീഡ്‌ബാക്ക് സ്വീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനാൽ ML മോഡലുകൾക്ക് അവയുടെ പ്രകടനം പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും.
പ്രോഗ്രാമിംഗ് ആവശ്യകത	ന്യായവാദം, പ്രശ്‌നപരിഹാരം, ധാരണ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള മനുഷ്യൻ്റെ ബുദ്ധിയെ അനുകരിക്കാൻ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ആവശ്യമാണ്.	അൽഗോരിതങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ആവശ്യമാണ്, എന്നാൽ പ്രത്യേക ജോലികൾക്കായി വ്യക്തമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഇല്ലാതെ തന്നെ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ പഠന വശം സിസ്റ്റത്തെ അനുവദിക്കുന്നു.
പ്രശ്നപരിഹാര സമീപനം	മനുഷ്യൻ്റെ വൈജ്ഞാനിക പ്രക്രിയകളെ അനുകരിച്ചുകൊണ്ട് സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു.	ഡാറ്റ പാറ്റേണുകൾ വിശകലനം ചെയ്ത് പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തി നിർദ്ദിഷ്ട പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
പഠന തരങ്ങൾ	മേൽനോട്ടത്തിലുള്ളതും മേൽനോട്ടം ഇല്ലാത്തതുമായ പഠനം, ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം എന്നിവ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം.	മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം, മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം, ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം എന്നിവ പൊതുവായ മാതൃകകളായി ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
തീരുമാനമെടുക്കൽ	AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള നിയമങ്ങൾ, ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ ഇവ രണ്ടും കൂടിച്ചേർന്ന് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയും.	ഓരോ തീരുമാനത്തിനും വ്യക്തമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഇല്ലാതെ പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ ഉള്ള പാറ്റേണുകളും വിവരങ്ങളും അടിസ്ഥാനമാക്കി ML സിസ്റ്റങ്ങൾ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നു.
ഫീഡ്ബാക്ക് മെക്കാനിസം	തീരുമാനമെടുക്കലും പ്രകടനവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഉപയോക്താക്കളിൽ നിന്നും പരിസ്ഥിതിയിൽ നിന്നുമുള്ള ഫീഡ്‌ബാക്ക് സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.	മോഡലുകൾ പരിഷ്കരിക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ ഡാറ്റയുടെ രൂപത്തിൽ ഫീഡ്ബാക്കിൽ നിന്നുള്ള പ്രയോജനങ്ങൾ, എന്നാൽ പരിസ്ഥിതിയിൽ നിന്ന് സജീവമായി ഫീഡ്ബാക്ക് തേടണമെന്നില്ല.
ഡാറ്റ ആശ്രിതത്വം	AI സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ തരം അനുസരിച്ച് വിപുലമായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചോ അല്ലാതെയോ പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും.	പരിശീലനത്തിനായി ഡാറ്റയെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്നു, മതിയായ ഡാറ്റ ലഭ്യമല്ലെങ്കിലോ ഡാറ്റ പക്ഷപാതം ആണെങ്കിലോ ബുദ്ധിമുട്ടിച്ചേക്കാം.
കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സങ്കീർണ്ണത	സങ്കീർണ്ണമായ ന്യായവാദം, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ധാരണ, ധാരണാ ജോലികൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം, പ്രധാനപ്പെട്ട കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഉറവിടങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.	അൽഗോരിതം അടിസ്ഥാനമാക്കി സങ്കീർണ്ണത വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു, എന്നാൽ AI സിസ്റ്റങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ പല ML മോഡലുകൾക്കും കുറഞ്ഞ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും.
തത്സമയ തീരുമാനമെടുക്കൽ	കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ആവശ്യങ്ങളും സങ്കീർണ്ണതയും കാരണം തത്സമയ തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിൽ വെല്ലുവിളികൾ നേരിടേണ്ടി വന്നേക്കാം .	ചില ML മോഡലുകൾക്ക്, പ്രത്യേകിച്ച് ലളിതമായവയ്ക്ക്, തത്സമയ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയും, മറ്റുള്ളവയ്ക്ക് പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഓഫ്ലോഡിംഗ് കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.
ധാർമ്മിക പരിഗണനകൾ	തീരുമാനമെടുക്കൽ, പക്ഷപാതം, സ്വകാര്യത, തൊഴിലിൽ സാധ്യതയുള്ള ആഘാതം എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ധാർമ്മിക ആശങ്കകൾ ഉയർത്തുന്നു.	പരിശീലന ഡാറ്റ, സുതാര്യത, ഉത്തരവാദിത്തം, ഉദ്ദേശിക്കാത്ത പ്രത്യാഘാതങ്ങൾക്കുള്ള സാധ്യത എന്നിവയിലെ പക്ഷപാതത്തെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയാണ് ധാർമ്മിക ആശങ്കകൾ.
ജോലി ഓട്ടോമേഷൻ	വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിൽ ഉടനീളം വിപുലമായ ജോലികളും ടാസ്ക്കുകളും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനുള്ള കഴിവുണ്ട്.	ML ജോലി ഓട്ടോമേഷനിലേക്ക് സംഭാവന ചെയ്യുന്നു, എന്നാൽ നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികളിൽ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, ചില ജോലികൾക്ക് ഇപ്പോഴും മനുഷ്യൻ്റെ ഇടപെടലും മേൽനോട്ടവും ആവശ്യമാണ്.
ഇൻ്റർ ഡിസിപ്ലിനറി സ്വഭാവം	കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ്, കോഗ്നിറ്റീവ് സയൻസ്, ഫിലോസഫി, ന്യൂറോ സയൻസ് എന്നിവയുടെ വശങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.	പ്രാഥമികമായി കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസ്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, മാത്തമാറ്റിക്സ് എന്നിവയിൽ വേരൂന്നിയ, വിവിധ ഡൊമെയ്‌നുകളിലുടനീളം ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ.
മനുഷ്യ അനുകരണം	മനുഷ്യൻ്റെ ബുദ്ധിയും അറിവും പകർത്താൻ ശ്രമിക്കുന്നു.	മനുഷ്യബുദ്ധി അനുകരിക്കണമെന്നില്ല, കാര്യക്ഷമമായി പഠിക്കാനും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും കഴിയുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
ഫ്യൂച്ചർ ഔട്ട്ലുക്ക്	സാമാന്യബുദ്ധി (AGI) ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ നൂതനമായ സംവിധാനങ്ങളിലേക്ക് വികസിക്കുന്നു.	അൽഗോരിതങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും വിന്യാസത്തിലെ ധാർമ്മിക ആശങ്കകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച് മുന്നേറുന്നത് തുടരുന്നു .

ഉപസംഹാരമായി, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസും (AI) മെഷീൻ ലേണിംഗും (ML) തമ്മിലുള്ള താരതമ്യം ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ ചലനാത്മകമായ പരസ്പരബന്ധത്തെ അടിവരയിടുന്നു.

വെർച്വൽ അസിസ്റ്റൻ്റുമാർ മുതൽ ഗെയിം പ്ലേയിംഗ് AI വരെയുള്ള വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ മനുഷ്യബുദ്ധിയെ അനുകരിക്കാൻ AI, സമഗ്രമായ ആശയം എന്ന നിലയിൽ പരിശ്രമിക്കുന്നു. മറുവശത്ത്, AI-യുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗമായ ML, ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിലൂടെ പ്രകടനം പഠിക്കാനും മെച്ചപ്പെടുത്താനുമുള്ള മെഷീനുകളുടെ കഴിവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

അവർ ഒരുമിച്ച് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പ് രൂപപ്പെടുത്തുന്നു, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം മുതൽ വിനോദം വരെയുള്ള മേഖലകളെ സ്വാധീനിക്കുന്നു.

തുടക്കക്കാർക്കുള്ള AI vs ML താരതമ്യം

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI) vs മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML) താരതമ്യം

കൂടുതൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക