Maschinelles Lernen, AI, und Soft Computing

Question

Was ist der Unterschied zwischen diesen drei stark verwandten Bereichen? Gibt es eine bestimmte ganze sie sind alle ein Teil von (abgesehen von CS)?

Answer 1

Machine Learning könnte einen Teil AI in Betracht gezogen werden, aber ich würde klassifizieren Maschinelles Lernen als das Studium der Erstellung von semantischen Modellen und adaptiven Verhaltens mit AI der Gesamt Wissenschaft der Systeme, die intelligente anmutendes Verhalten zu sein .

Die meisten von dem, was geht als „AI“ ist ziemlich simpel, aber sehr effektiv, wie Heuristiken und dergleichen.

Soft Computing nicht fiel wie es viele ML und AI-Komponenten, wie es ist mehr über die Analyse komplexer Systeme hat. Ich konnte zwar falsch sein. Wie bei den meisten Dingen in der Informatik, desto tiefer graben, desto mehr entdecken Sie, dass es alle zusammen.

Answer 2

AI ist geistiges Projekt zu versuchen, alle Aspekte der menschlichen Intelligenz in Computern zu erfassen. Ein anderes Projekt, auch AI genannt, sucht Menschen inspirierten Algorithmen verwenden konventionell unlösbare Probleme anzunähern. AI könnte sagen, auf solchen Gebieten wie Robotik, Planung, Denken, Lernen und Verstehen natürlicher Sprache umfassen.

Maschinelles Lernen ist die Disziplin, die auf einer Maschine Wahrnehmung einer Aufgabe, gegebene Beispiele zu verbessern versucht. Es könnte als im KI Spektrum von Interessen sein, aber die Forscher in maschinellem Lernen brauchen keine geistigen Anteile an AI Gesamterfolg haben. Maschinelles Lernen hat eine enge Überlappung mit dem statistischen Physik und bestimmten Signalverarbeitung Themen und bestimmten Formulierungen stark überlappen Planung, Steuerung Theorie und dynamische Programmierung.

Soft Computing umfasst Prozesse, die indirekte, Näherungslösungen anstelle von binären Algorithmen beinhalten, die weithin Technologien wie Fuzzy-Logik, neuronale Netze und genetische Algorithmen enthalten betrachtet. Es gibt eine breite Überlappung zwischen diesen Techniken und einer gewissen Planung und Lernuntergruppe von AI, Kontrolltheorie, Theorie komplexer Systeme, usw.