मशीन लर्निंग, एआई, और सॉफ्ट कंप्यूटिंग

Question

इन तीन भारी संबंधित क्षेत्रों के बीच क्या अंतर है? क्या कोई विशिष्ट पूरा है क्या वे सभी का हिस्सा हैं (सीएस से अलग)?

Answer 1

मशीन लर्निंग एआई का एक हिस्सा माना जा सकता है, हालांकि मैं मशीन लर्निंग को अर्थपूर्ण मॉडल बनाने और अनुकूली व्यवहार के निर्माण के अध्ययन के रूप में वर्गीकृत करता हूं, जिसमें एआई बुद्धिमान प्रतीत करने वाले व्यवहार के सिस्टम का समग्र विज्ञान है।

"एआई" के रूप में जो कुछ भी जाता है वह अपेक्षाकृत सरल है, लेकिन अत्यधिक प्रभावी, जैसे हेरिस्टिक और इसी तरह।

सॉफ्ट कंप्यूटिंग नहीं गिरती है क्योंकि इसमें कई एमएल और एआई घटक हैं क्योंकि यह जटिल प्रणालियों के विश्लेषण के बारे में अधिक है। मुझसे गलती भी हो सकती है। कंप्यूटर विज्ञान में अधिकांश चीजों के साथ, जितना गहरा आप खोदते हैं, उतना ही आप पाते हैं कि यह सब संबंधित है।

Answer 2

एआई कंप्यूटर में मानव खुफिया के सभी पहलुओं को पकड़ने की कोशिश करने की बौद्धिक परियोजना है। एक अलग परियोजना जिसे एआई भी कहा जाता है, पारंपरिक रूप से अव्यवस्थित समस्याओं का अनुमान लगाने के लिए मानव-प्रेरित एल्गोरिदम का उपयोग करना चाहता है। एआई को रोबोटिक्स, नियोजन, तर्क, सीखने और प्राकृतिक भाषा समझ के रूप में ऐसे क्षेत्रों को शामिल करने के लिए कहा जा सकता है।

मशीन लर्निंग वह अनुशासन है जो किसी कार्य के मशीन के प्रदर्शन पर सुधार करने का प्रयास करती है, उदाहरण दिए गए हैं। इसे एआई की रुचियों के भीतर माना जा सकता है, लेकिन मशीन सीखने में शोधकर्ताओं को एआई की समग्र सफलता में कोई बौद्धिक हिस्सेदारी नहीं है। मशीन लर्निंग में सांख्यिकीय भौतिकी और कुछ सिग्नल प्रोसेसिंग विषयों के साथ एक करीबी ओवरलैप है, और कुछ फॉर्मूलेशन दृढ़ता से नियोजन, नियंत्रण सिद्धांत और गतिशील प्रोग्रामिंग को ओवरलैप करते हैं।

सॉफ्ट कंप्यूटिंग में ऐसी प्रक्रियाएं शामिल हैं जिनमें बाइनरी एल्गोरिदम के बजाय अप्रत्यक्ष, अनुमानित समाधान शामिल हैं, जिन्हें व्यापक रूप से फ़ज़ी लॉजिक, तंत्रिका नेटवर्क और आनुवांशिक एल्गोरिदम जैसी तकनीकों को शामिल करने के लिए माना जाता है। इन तकनीकों और एआई, नियंत्रण सिद्धांत, जटिल प्रणाली सिद्धांत इत्यादि के एक निश्चित नियोजन और सीखने के सबसेट के बीच एक व्यापक ओवरलैप है।