Машинное обучение, искусственный интеллект и мягкие вычисления
-
11-07-2019 - |
Вопрос
В чем разница между этими тремя тесно связанными областями? Есть ли какое-то конкретное целое, частью которого они являются (кроме CS)?
Решение
Машинное обучение можно рассматривать как часть ИИ, однако я бы классифицировал машинное обучение как исследование создания семантических моделей и адаптивного поведения, при этом ИИ является общей наукой о системах, обладающих интеллектуальным поведением. . р>
Большая часть того, что называется "AI" довольно упрощенный, но очень эффективный, такой как эвристика и тому подобное.
Soft Computing не падает так, как будто в нем много компонентов ML и AI, поскольку речь идет скорее об анализе сложных систем. Хотя я могу ошибаться. Как и в большинстве вещей в области компьютерных наук, чем глубже вы копаете, тем больше вы обнаруживаете, что все это связано.
Другие советы
ИИ - это интеллектуальный проект, который пытается охватить все аспекты человеческого интеллекта в компьютерах. Другой проект, также называемый ИИ, стремится использовать вдохновленные человеком алгоритмы для аппроксимации традиционно неразрешимых проблем. Можно сказать, что ИИ охватывает такие области, как робототехника, планирование, рассуждение, обучение и понимание естественного языка. Р>
Машинное обучение - это дисциплина, которая пытается улучшить производительность машины на заданных примерах. Можно было бы считать, что это входит в круг интересов ИИ, но исследователи в области машинного обучения не нуждаются в интеллектуальном влиянии на общий успех ИИ. Машинное обучение тесно связано со статистической физикой и некоторыми темами обработки сигналов, а некоторые формулировки сильно перекрывают планирование, теорию управления и динамическое программирование.
Мягкие вычисления включают процессы, которые включают в себя косвенные, приближенные решения вместо двоичных алгоритмов, которые, как считается, включают такие технологии, как нечеткая логика, нейронные сети и генетические алгоритмы. Существует широкое совпадение этих методов с определенным подмножеством планирования и обучения ИИ, теории управления, теории сложных систем и т. Д.