தொடக்கநிலையாளர்களுக்கான AI vs ML ஒப்பீடு

பொருளடக்கம்

AI vs ML ஒப்பீட்டு விளக்கப்படம் - வரையறை, நோக்கம், இலக்கு, கற்றல் ஆகியவற்றை ஒப்பிடுகிறது

நீங்கள் ஒரு தொடக்கநிலையாளராக இருந்தால், செயற்கை நுண்ணறிவு ( AI ) மற்றும் மெஷின் லேர்னிங் (ML) ஆகிய சொற்களை நீங்கள் கேட்டிருக்கலாம் , மேலும் அவை உங்களைக் குழப்பத்தில் ஆழ்த்தியிருக்கலாம். உங்களுக்காக அதை உடைத்து ஒப்பிடுவோம்.

AI , எளிமையான சொற்களில், ஸ்மார்ட் இயந்திரங்களை உருவாக்குவது போன்றது. பொதுவாக மனித நுண்ணறிவு தேவைப்படும் விஷயங்களை கணினிகள் செய்ய வைப்பது. சிரி, கூகுள் அசிஸ்டண்ட் அல்லது அந்த புத்திசாலித்தனமான செஸ் விளையாடும் இயந்திரங்கள்.இயந்திரங்கள் மனிதனைப் போன்ற சிந்தனையைப் பிரதிபலிக்கும் பணிகளின் வரம்பை உள்ளடக்கியது
எம்எல் - இயந்திர கற்றல். இது AI இன் மூளையான உடன்பிறப்பு போன்றது. ML என்பது தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள இயந்திரங்களைப் பயிற்றுவிப்பது பற்றியது. ஒவ்வொரு பணிக்கும் வெளிப்படையாக திட்டமிடப்படுவதற்குப் பதிலாக, இந்த புத்திசாலித்தனமான முரண்பாடுகள் வடிவங்களை அங்கீகரிப்பதன் மூலம் விஷயங்களைக் கண்டுபிடிக்கின்றன. உங்கள் ஸ்ட்ரீமிங் பிளாட்ஃபார்மில் அந்தத் திரைப்படப் பரிந்துரைகளைப் பற்றி சிந்தியுங்கள் - அது ML வேலையில் உள்ளது.

AI என்பது ஸ்மார்ட் மெஷின்களின் மகத்தான கருத்தாக இருந்தாலும், ML என்பது அவற்றை அறிவாற்றல் மிக்கதாக ஆக்குகிறது. AI என்பது பெரிய கனவு; ML என்பது கனவை நனவாக்கும் நடைமுறை மந்திரவாதி. ஒன்றாக, அவர்கள் தொழில்நுட்பத்தின் எதிர்காலத்தை வடிவமைக்கிறார்கள் , மெய்நிகர் உதவியாளர்கள் முதல் வானிலை முறைகளை கணிப்பது வரை.

நீங்கள் உங்கள் ஸ்மார்ட்போனை வழிசெலுத்தினாலும் அல்லது சுய-ஓட்டுநர் கார்களைக் கண்டு வியந்தாலும், AI மற்றும் ML இன் மந்திரத்தை நீங்கள் காண்கிறீர்கள். இது இயந்திரங்களுக்கு மனிதனைப் போன்ற புத்திசாலித்தனத்தை வழங்குவதைப் போன்றது, அவற்றை கருவிகள் மட்டுமல்ல, நமது தொழில்நுட்பத்தால் இயக்கப்படும் பயணத்தில் அறிவார்ந்த தோழர்களாக ஆக்குகிறது.

வேறுபாடுகளை வெளிப்படுத்த தயாரா?

போகலாம்!

செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) vs இயந்திர கற்றல் (ML) ஒப்பீடு

அம்சம்	செயற்கை நுண்ணறிவு (AI)	இயந்திர கற்றல் (ML)
வரையறை	AI என்பது மனிதர்களைப் போலவே சிந்திக்கவும் கற்றுக்கொள்ளவும் திட்டமிடப்பட்ட இயந்திரங்களில் மனித நுண்ணறிவின் உருவகப்படுத்துதலைக் குறிக்கிறது.	ML என்பது AI இன் துணைக்குழு ஆகும், இது வழிமுறைகளின் வளர்ச்சியில் கவனம் செலுத்துகிறது, இது இயந்திரங்களை வெளிப்படையான நிரலாக்கம் இல்லாமல் வடிவங்களைக் கற்றுக் கொள்ளவும் மற்றும் முடிவுகளை எடுக்கவும் அனுமதிக்கிறது.
நோக்கம்	பொதுவாக மனித நுண்ணறிவு தேவைப்படும் பணிகளைச் செய்யும் இயந்திரங்களின் பரந்த கருத்தை உள்ளடக்கியது.	இயந்திரங்கள் தரவுகளிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளவும், காலப்போக்கில் அவற்றின் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் உதவும் வழிமுறைகளின் வளர்ச்சியில் குறிப்பாக கவனம் செலுத்துகிறது.
இலக்கு	சிக்கலைத் தீர்ப்பது , இயல்பான மொழியைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் வடிவங்களை அங்கீகரிப்பது போன்ற நுண்ணறிவு தேவைப்படும் பணிகளைச் செய்யக்கூடிய அமைப்புகளை உருவாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது .	தரவுகளின் அடிப்படையில் கணிப்புகள், வகைப்பாடுகள் மற்றும் தானியங்கு முடிவெடுக்கும் மாதிரிகளை உருவாக்குவதை முதன்மையாக நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.
கற்றல்	அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக்கொள்வது , புதிய சூழ்நிலைகளுக்கு ஏற்ப, உள்ளீட்டின் அடிப்படையில் உருவாகிறது.	தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்வதில் கவனம் செலுத்துகிறது, அங்கு அல்காரிதம்கள் அதிக எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் தகவல்களுக்கு வெளிப்படும் போது காலப்போக்கில் அவற்றின் செயல்திறனை மேம்படுத்துகின்றன.
எடுத்துக்காட்டுகள்	Siri, Google Assistant, தன்னாட்சி வாகனங்கள், கேம் விளையாடும் AI (எ.கா., AlphaGo).	பரிந்துரை அமைப்புகள், பட அங்கீகாரம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP), முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு.
மனித ஈடுபாடு	முடிவெடுப்பதில் மனித ஈடுபாட்டுடன் அல்லது இல்லாமல் AI அமைப்புகளை வடிவமைக்க முடியும்.	ML அமைப்புகளுக்கு பொதுவாக ஆரம்ப பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்புக்கு மனித ஈடுபாடு தேவைப்படுகிறது, ஆனால் ஒருமுறை பயிற்சி பெற்றால், அவை தன்னாட்சி முறையில் செயல்பட முடியும்.
பொருந்தக்கூடிய தன்மை	கற்றல் மற்றும் அனுபவத்தின் மூலம் AI அமைப்புகள் மாறும் சூழல்கள் மற்றும் பணிகளுக்கு ஏற்ப மாற்றிக்கொள்ள முடியும்.	ML மாதிரிகள் அதிக தரவைச் செயலாக்கி, கருத்துக்களைப் பெறும்போது, அவற்றின் செயல்திறனை மாற்றியமைத்து மேம்படுத்தலாம்.
நிரலாக்கத் தேவை	பகுத்தறிவு, சிக்கலைத் தீர்ப்பது மற்றும் உணர்தல் உள்ளிட்ட மனித நுண்ணறிவை உருவகப்படுத்துவதற்கு நிரலாக்கம் தேவைப்படுகிறது.	அல்காரிதம்களை உருவாக்க நிரலாக்கம் தேவைப்படுகிறது, ஆனால் கற்றல் அம்சம் குறிப்பிட்ட பணிகளுக்கு வெளிப்படையான நிரலாக்கம் இல்லாமல் கணினியை மேம்படுத்த அனுமதிக்கிறது.
சிக்கலைத் தீர்க்கும் அணுகுமுறை	மனித அறிவாற்றல் செயல்முறைகளைப் பிரதிபலிப்பதன் மூலம் சிக்கலான சிக்கல்களை நிவர்த்தி செய்கிறது.	தரவு வடிவங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும் கணிப்புகளைச் செய்வதன் மூலமும் குறிப்பிட்ட சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதில் கவனம் செலுத்துகிறது.
கற்றல் வகைகள்	மேற்பார்வையிடப்பட்ட மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல், வலுவூட்டல் கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் ஆகிய இரண்டையும் உள்ளடக்கியிருக்கலாம்.	மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல், மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் ஆகியவற்றை பொதுவான முன்னுதாரணங்களாக உள்ளடக்கியது.
முடிவெடுத்தல்	AI அமைப்புகள் முன் வரையறுக்கப்பட்ட விதிகள், தரவுகளிலிருந்து கற்றல் அல்லது இரண்டின் கலவையின் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுக்க முடியும்.	ML அமைப்புகள் ஒவ்வொரு முடிவிற்கும் வெளிப்படையான நிரலாக்கம் இல்லாமல் பயிற்சி தரவுகளில் இருக்கும் வடிவங்கள் மற்றும் தகவல்களின் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுக்கின்றன.
பின்னூட்ட பொறிமுறை	முடிவெடுத்தல் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்த பயனர்கள் மற்றும் சுற்றுச்சூழலில் இருந்து கருத்துக்களை இணைக்க முடியும்.	மாதிரிகளைச் செம்மைப்படுத்த கூடுதல் தரவு வடிவத்தில் பின்னூட்டத்தின் பலன்கள், ஆனால் சுற்றுச்சூழலில் இருந்து கருத்துகளைத் தீவிரமாகப் பெறாமல் போகலாம்.
தரவு சார்பு	AI அமைப்பின் வகையைப் பொறுத்து, விரிவான தரவுகளுடன் அல்லது இல்லாமல் செயல்பட முடியும்.	பயிற்சிக்கான தரவை அதிகம் சார்ந்துள்ளது மற்றும் போதுமான தரவு கிடைக்கவில்லை என்றால் அல்லது தரவு பாரபட்சமாக இருந்தால் போராடலாம்.
கணக்கீட்டு சிக்கலானது	சிக்கலான பகுத்தறிவு, இயல்பான மொழிப் புரிதல் மற்றும் உணர்தல் பணிகளை உள்ளடக்கியிருக்கலாம், குறிப்பிடத்தக்க கணக்கீட்டு வளங்கள் தேவைப்படுகின்றன.	அல்காரிதம் அடிப்படையில் சிக்கலானது மாறுபடும், ஆனால் பல ML மாதிரிகள் AI அமைப்புகளுடன் ஒப்பிடும்போது குறைவான கணக்கீட்டு சக்தியுடன் செயல்பட முடியும்.
நிகழ்நேர முடிவெடுத்தல்	கணக்கீட்டு கோரிக்கைகள் மற்றும் சிக்கலான தன்மை காரணமாக நிகழ்நேர முடிவெடுப்பதில் சவால்களை எதிர்கொள்ளலாம் .	சில ML மாதிரிகள், குறிப்பாக எளிமையானவை, நிகழ்நேர முடிவுகளை எடுக்கலாம், மற்றவை முன் செயலாக்கம் அல்லது ஆஃப்லோடிங் கணக்கீடுகள் தேவைப்படலாம்.
நெறிமுறைக் கருத்தாய்வுகள்	முடிவெடுத்தல், சார்பு, தனியுரிமை மற்றும் வேலைவாய்ப்பு மீதான சாத்தியமான தாக்கம் தொடர்பான நெறிமுறைக் கவலைகளை எழுப்புகிறது.	நெறிமுறைக் கவலைகள் பயிற்சி தரவு, வெளிப்படைத்தன்மை, பொறுப்புக்கூறல் மற்றும் எதிர்பாராத விளைவுகளுக்கான சாத்தியக்கூறுகள் ஆகியவற்றில் உள்ள சார்புகளைச் சுற்றியே உள்ளன.
வேலை ஆட்டோமேஷன்	பல்வேறு தொழில்களில் பரந்த அளவிலான வேலைகள் மற்றும் பணிகளை தானியங்குபடுத்தும் திறனைக் கொண்டுள்ளது.	ML வேலை ஆட்டோமேஷனுக்கு பங்களிக்கிறது, ஆனால் குறிப்பிட்ட பணிகளில் அதிக கவனம் செலுத்துகிறது, மேலும் சில வேலைகளுக்கு இன்னும் மனித தலையீடு மற்றும் மேற்பார்வை தேவைப்படுகிறது.
இடைநிலை இயல்பு	கணினி அறிவியல், அறிவாற்றல் அறிவியல், தத்துவம் மற்றும் நரம்பியல் ஆகிய அம்சங்களை உள்ளடக்கியது.	முதன்மையாக கணினி அறிவியல், புள்ளியியல் மற்றும் கணிதம் ஆகியவற்றில் பல்வேறு களங்களில் பயன்பாடுகளுடன் வேரூன்றி உள்ளது.
மனித எமுலேஷன்	மனித நுண்ணறிவு மற்றும் அறிவாற்றலை பிரதிபலிக்க முயற்சிக்கிறது.	மனித நுண்ணறிவை பிரதிபலிக்க வேண்டிய அவசியமில்லை, திறமையாக கற்று முடிவுகளை எடுக்கக்கூடிய அமைப்புகளை உருவாக்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.
எதிர்கால அவுட்லுக்	பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட நுண்ணறிவு (AGI) உடன் மிகவும் மேம்பட்ட அமைப்புகளை நோக்கி உருவாகிறது.	வழிமுறைகளை மேம்படுத்துதல், விளக்கமளித்தல் மற்றும் வரிசைப்படுத்துதலில் உள்ள நெறிமுறைக் கவலைகளை நிவர்த்தி செய்வதில் கவனம் செலுத்துவதன் மூலம் தொடர்ந்து முன்னேறுகிறது .

முடிவாக, செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திர கற்றல் (ML) ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான ஒப்பீடு, இந்த தொழில்நுட்பங்களின் மாறும் இடைவினையை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது.

AI, ஒரு முக்கிய கருத்தாக, மெய்நிகர் உதவியாளர்கள் முதல் கேம் விளையாடும் AI வரை பல்வேறு பயன்பாடுகளில் மனித நுண்ணறிவை பின்பற்ற முயற்சிக்கிறது. மறுபுறம், AI இன் துணைக்குழுவான ML, தரவு பகுப்பாய்வு மூலம் செயல்திறனைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் மேம்படுத்துவதற்கும் இயந்திரங்களின் திறன்களை மேம்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்துகிறது .

ஒன்றாக, அவை தொழில்நுட்பத்தின் நிலப்பரப்பை வடிவமைக்கின்றன, சுகாதாரப் பாதுகாப்பு முதல் பொழுதுபோக்கு வரையிலான துறைகளை பாதிக்கின்றன.

தொடக்கநிலையாளர்களுக்கான AI vs ML ஒப்பீடு

செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) vs இயந்திர கற்றல் (ML) ஒப்பீடு

மேலும் ஆராயுங்கள்