Trí tuệ nhân tạo và ML là thuật ngữ của khoa học máy tính. Bài viết này cafedev thảo luận một số điểm trên cơ sở đó chúng ta có thể phân biệt giữa hai thuật ngữ này.
- Trí tuệ nhân tạo: Từ Trí tuệ nhân tạo bao gồm hai từ “Nhân tạo” và “Trí tuệ”. Nhân tạo đề cập đến một cái gì đó được tạo ra bởi con người hoặc vật không tự nhiên và Trí tuệ có nghĩa là khả năng hiểu hoặc suy nghĩ. Có một quan niệm sai lầm rằng Trí tuệ nhân tạo là một hệ thống, nhưng nó không phải là một hệ thống .AI được thực hiện trong hệ thống. Có thể có rất nhiều định nghĩa về AI, một định nghĩa có thể là “Đó là nghiên cứu về cách đào tạo máy tính để máy tính có thể làm những việc mà con người hiện tại có thể làm tốt hơn.” Do đó, đó là một trí thông minh mà chúng tôi muốn bổ sung khả năng máy móc mà con người có.
- Máy học(ML): Học máy là cách học trong đó máy có thể tự học mà không cần được lập trình rõ ràng. Nó là một ứng dụng của AI cung cấp cho hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm. Ở đây chúng ta có thể tạo một chương trình bằng cách tích hợp đầu vào và đầu ra của chương trình đó. Một trong những định nghĩa đơn giản của Học máy là “Học máy được cho là học hỏi từ kinh nghiệm E với một số lớp của nhiệm vụ T và một thước đo hiệu suất P nếu người học thực hiện nhiệm vụ trong lớp được đo bằng P cải thiện theo kinh nghiệm.
Sự khác biệt chính giữa AI và ML là:
| THÔNG MINH NHÂN TẠO | MÁY HỌC(ML) |
| AI là viết tắt của Artificial Intelligence, trong đó trí thông minh được định nghĩa là sự tiếp thu kiến thức Trí thông minh được định nghĩa là khả năng thu nhận và áp dụng kiến thức. | ML là viết tắt của Machine Learning được định nghĩa là việc tiếp thu kiến thức hoặc kỹ năng |
| Mục đích là để tăng cơ hội thành công chứ không phải là độ chính xác. | Mục đích là để tăng độ chính xác, nhưng nó không quan tâm đến thành công |
| Nó hoạt động như một chương trình máy tính thực hiện công việc thông minh | Nó là một cái máy với khái niệm đơn giản lấy dữ liệu và học hỏi từ dữ liệu. |
| Mục đích là mô phỏng trí thông minh tự nhiên để giải quyết vấn đề phức tạp | Mục tiêu là học hỏi từ dữ liệu về một nhiệm vụ nhất định để tối đa hóa hiệu suất của máy đối với nhiệm vụ này. |
| AI đang ra quyết định vấn đề nào đó | ML cho phép hệ thống học những điều mới từ dữ liệu. |
| Nó dẫn đến việc phát triển một hệ thống bắt chước con người để phản ứng lại hành vi trong một tình huống | Nó liên quan đến việc tạo ra các thuật toán tự học. |
| AI sẽ đi tìm giải pháp tối ưu. | ML sẽ chỉ đưa ra giải pháp cho điều đó cho dù nó có tối ưu hay không. |
| AI dẫn đến trí thông minh hay trí tuệ. | ML dẫn đến kiến thức. |
Cài ứng dụng cafedev để dễ dàng cập nhật tin và học lập trình mọi lúc mọi nơi tại đây.
Nguồn và Tài liệu tiếng anh tham khảo:
Tài liệu từ cafedev:
- Full series tự học Python từ cơ bản tới nâng cao tại đây nha.
- Tự học ML bằng Python từ cơ bản tới nâng cao.
- Ebook về python tại đây.
- Các series tự học lập trình MIỄN PHÍ khác
- Nơi liên hệ hợp tác hoặc quảng cáo cùng Cafedevn tại đây.
Nếu bạn thấy hay và hữu ích, bạn có thể tham gia các kênh sau của cafedev để nhận được nhiều hơn nữa:
Chào thân ái và quyết thắng!
