IOT, AI ve ML arasındaki fark nedir?


cevap 1:

Yolda uyandığınızı hayal edin.

  1. Ona bakıp yolda kaç araba olduğunu görüyorsunuz. eğer ölmek istiyorsan: D.

Nokta 1, IoT (Nesnelerin İnterneti) olacaktır. IoT, veri üreten sensör ağıyla uğraştığından, IoT'nin tüm amacı daha yeni veri formları oluşturmaktır. Ayrıca, istendiğinde belirli bir görevi yerine getiren aktüatörleri de içerirler.

Nokta 2, MLMachine Learning, bir miktar veriniz olduğunda ve bilgisayarın bir sorunu çözmesi için mantıklı bir yorum oluşturmanız beklenir. Bilgisayar eğilimleri belirler, yaklaşan verileri tahmin eder, beklenen sonuçlardan sapmaları kontrol eder.

Nokta 3 AIA yapay yapay zeka sistemi kendi başına karar vermek için eğitiyor. Günümüzde tipik bir bilgisayarın IQ değeri sıfırdır. Çünkü kendi kararlarını veremez. Yukarıdaki iki durumda olduğu gibi, veri üretme ve mantıksal olarak yorumlama ile uğraştıklarını gördük, AI'nın karşılaştığı durumun karar verme süreciyle uğraşması gerekiyor.


cevap 2:

Kaynak: Forbes Welcome

Yapay Zeka (Yapay Zeka) ve Makine Öğrenimi (ML) şu anda çok sıcak iki moda kelime ve genellikle birbirlerinin yerine kullanılıyor gibi görünüyor.

Aynı şey değildirler, ancak oldukları algısı bazen karışıklığa neden olabilir. Bu yüzden farkı açıklamak için bir parça yazmaya değeceğini düşündüm.

Konu Büyük Veri, analitik ve dünyamızda genişleyen daha geniş teknolojik değişim dalgaları olduğunda her iki terim de çok sık ortaya çıkıyor.

Kısacası, en iyi cevap şudur:

Yapay Zeka, makineleri “akıllı” kabul edeceğimiz şekilde yerine getirebilen daha geniş bir makine konseptidir.

Ve,

Makine Öğrenimi, makinelere verilere gerçekten erişebilmemiz ve kendileri için öğrenmelerine izin verebileceğimiz fikrine dayanan yapay bir AI uygulamasıdır.

Erken günler

Yapay Zeka uzun zamandır var - Yunan efsaneleri kendi davranışlarımızı taklit etmek için tasarlanmış mekanik erkeklerin hikayelerini içeriyor. Çok erken Avrupa bilgisayarları “mantıksal makineler” olarak tasarlandı ve temel aritmetik ve bellek gibi yetenekleri yeniden üreterek, mühendisler işlerini temelde mekanik beyinler oluşturmaya çalışırken gördüler.

Teknoloji ve daha da önemlisi, aklımızın nasıl çalıştığına dair anlayışımız ilerledikçe, yapay zekayı neyin oluşturduğuna dair konseptimiz değişti. Giderek daha karmaşık hesaplamalar yapmak yerine, AI alanında çalışmak, insan karar alma süreçlerini taklit etmeye ve görevleri her zamankinden daha insani yollarla yerine getirmeye odaklanmıştır.

Yapay Zeka - akıllıca hareket etmek için tasarlanmış cihazlar - genellikle uygulanan veya genel olarak iki temel gruptan birinde sınıflandırılır. Uygulanan yapay zeka çok daha yaygındır - hisse senetlerini ve hisselerini akıllı bir şekilde takas etmek veya otonom bir aracı manevra etmek için tasarlanmış sistemler bu kategoriye girer.

Yapay Sinir Ağları - Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi (Kaynak: Shutterstock)

Genelleştirilmiş AI'lar - teoride herhangi bir görevi yerine getirebilecek sistemler veya cihazlar - daha az yaygındır, ancak bugün en heyecan verici gelişmelerin bazıları burada gerçekleşmektedir. Aynı zamanda Makine Öğreniminin gelişmesine yol açan alandır. Genellikle yapay zekanın bir alt kümesi olarak adlandırılır, bunu günümüzün son durumu olarak düşünmek gerçekten daha doğrudur.

Makine Öğrenmesinin Yükselişi

İki önemli atılım, Yapay Zeka gelişimini şu anda sahip olduğu hız ile ileriye taşıyan araç olarak Machine Learning'in ortaya çıkmasına neden oldu.


cevap 3:

Baba ve oğlumun patika üzerinde yürüdüğü bir Senaryoyu ele alalım.

Oğul aniden yolda bir araba görür ve “Baba Ferrari'ye bak” der.

Babası arabaya bakar ve “Lamborghini oğlu” der.

Oğul öğrenmeye başlar ve bu olayı zihnine kaydeder. Bir dahaki sefere aynı arabayı görünce Lamborghini ve Ferrari arasında ayrım yapabilir.

Soru geliyor:

IoT, bağlı / birbirine bağlı bir ortamda saf veri / bilgi alışverişidir. IoT'deki veriler trafikteki arabalara benzer. Yukarıdaki örnekteki baba Veri Bilimcisi ile benzerdir. Oğul Yapay Zeka'ya benziyor ve burada Makine Beyin Algoritmaları (kesin Takviye Öğrenimi olmak için) ile oğul beyinlerini eğitiyoruz.

Misal:

Bir köprü üzerinde duruyorsanız ve bütün gün köprüyü geçen arabaları sayıyorsanız. Bu, sonuç almak için gözlerinizi ve beyninizi kullandığınız tekrarlayan bir süreçtir.

S: Bir makine aynı şeyi yapabilir mi?

Yıllar: Evet!

Otomobilleri birkaç özelliğe göre algılayan sensörleriniz var. Bu veriler buluta aktarılır ve tarih, gün, saat, yıl, iklim koşulları vb. Gibi yararlı bilgileri alabileceği verileri analiz edebilir.

Yani, arabaları tanımak için makineyi (kesin olmak, Denetimli Öğrenme) eğitmek için Makine Öğrenme Algoritmalarını kullanırsınız, AI'dan başka bir şey yoktur.

Sonuç olarak, AI ve IoT, nihayetinde dünyayı yaşamak için çok daha iyi bir yer yapmanıza rehberlik edecek bir vizyonun yolları ve parçalarıdır…!

IoT ziyaretiyle ilgili daha fazla bilgi için:

Dijital Pazarlamayı Ne Kadar Büyük Veri ve IoT Yönlendiriyor | Edureka Blog


cevap 4:

Baba ve oğlumun patika üzerinde yürüdüğü bir Senaryoyu ele alalım.

Oğul aniden yolda bir araba görür ve “Baba Ferrari'ye bak” der.

Babası arabaya bakar ve “Lamborghini oğlu” der.

Oğul öğrenmeye başlar ve bu olayı zihnine kaydeder. Bir dahaki sefere aynı arabayı görünce Lamborghini ve Ferrari arasında ayrım yapabilir.

Soru geliyor:

IoT, bağlı / birbirine bağlı bir ortamda saf veri / bilgi alışverişidir. IoT'deki veriler trafikteki arabalara benzer. Yukarıdaki örnekteki baba Veri Bilimcisi ile benzerdir. Oğul Yapay Zeka'ya benziyor ve burada Makine Beyin Algoritmaları (kesin Takviye Öğrenimi olmak için) ile oğul beyinlerini eğitiyoruz.

Misal:

Bir köprü üzerinde duruyorsanız ve bütün gün köprüyü geçen arabaları sayıyorsanız. Bu, sonuç almak için gözlerinizi ve beyninizi kullandığınız tekrarlayan bir süreçtir.

S: Bir makine aynı şeyi yapabilir mi?

Yıllar: Evet!

Otomobilleri birkaç özelliğe göre algılayan sensörleriniz var. Bu veriler buluta aktarılır ve tarih, gün, saat, yıl, iklim koşulları vb. Gibi yararlı bilgileri alabileceği verileri analiz edebilir.

Yani, arabaları tanımak için makineyi (kesin olmak, Denetimli Öğrenme) eğitmek için Makine Öğrenme Algoritmalarını kullanırsınız, AI'dan başka bir şey yoktur.

Sonuç olarak, AI ve IoT, nihayetinde dünyayı yaşamak için çok daha iyi bir yer yapmanıza rehberlik edecek bir vizyonun yolları ve parçalarıdır…!

IoT ziyaretiyle ilgili daha fazla bilgi için:

Dijital Pazarlamayı Ne Kadar Büyük Veri ve IoT Yönlendiriyor | Edureka Blog