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ऐसे प्रश्नों के लिए जिनमें दो AI अवधारणाओं, शब्दों या अभिव्यक्तियों की तुलना शामिल है। इस तरह के एक प्रश्न का एक उदाहरण है: मशीन लर्निंग गहरी सीखने की तुलना कैसे करता है?

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कृत्रिम बुद्धि और मशीन सीखने में क्या अंतर है?
ये दो शब्द संबंधित प्रतीत होते हैं, विशेषकर कंप्यूटर विज्ञान और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में उनके आवेदन में। क्या एक दूसरे का सबसेट है? क्या एक उपकरण दूसरे के लिए एक प्रणाली बनाने के लिए उपयोग किया जाता है? उनके अंतर क्या हैं और वे क्यों महत्वपूर्ण हैं?

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मजबूत-एआई और कमजोर-एआई के बीच अंतर क्या है?
मैंने शब्दों को मजबूत-एआई और कमजोर-एआई का इस्तेमाल किया है। क्या ये अच्छी तरह से परिभाषित शब्द या व्यक्तिपरक हैं? वे आम तौर पर कैसे परिभाषित होते हैं?

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आर से पायथन के लिए एक स्विच इसके लायक है? [बन्द है]
मैंने अभी 1 साल का डेटा साइंस मास्टर प्रोग्राम पूरा किया है जहाँ हमें आर सिखाया गया था। मैंने पाया कि पायथन अधिक लोकप्रिय है और एआई में एक बड़ा समुदाय है। क्या यह मेरी स्थिति में किसी के लिए पायथन में जाने के लायक है और यदि हाँ, तो ...
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मॉडल-मुक्त और मॉडल-आधारित सुदृढीकरण सीखने के बीच अंतर क्या है?
मॉडल-मुक्त और मॉडल-आधारित सुदृढीकरण सीखने के बीच अंतर क्या है? यह मुझे लगता है कि किसी भी मॉडल-मुक्त शिक्षार्थी, परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखना, मॉडल-आधारित के रूप में फिर से शुरू किया जा सकता है। उस स्थिति में, मॉडल-मुक्त शिक्षार्थी कब उपयुक्त होंगे?


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क्यू-लर्निंग और पॉलिसी ग्रेडिएंट विधियों के बीच क्या संबंध है?
जहां तक ​​मैं समझता हूं, Q- लर्निंग और पॉलिसी ग्रेडिएंट (PG) RL समस्याओं को हल करने के लिए उपयोग किए जाने वाले दो प्रमुख दृष्टिकोण हैं। जबकि क्यू-लर्निंग का लक्ष्य एक निश्चित राज्य में किए गए एक निश्चित कार्रवाई के इनाम की भविष्यवाणी करना है, नीतिगत ढाल सीधे कार्रवाई की ...

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एक बोल्ट्जमैन मशीन एक हॉपफील्ड नेट की तुलना में अधिक पैटर्न स्टोर कर सकती है?
यह AI के लिए एक बंद बीटा से है, इस सवाल को उपयोगकर्ता संख्या 47 द्वारा पोस्ट किया जा रहा है। उन्हें सभी क्रेडिट। विकिपीडिया के अनुसार , बोल्ट्जमैन मशीनों को हॉपफील्ड नेट के स्टोचैस्टिक, जेनरेटर समकक्ष के रूप में देखा जा सकता है। दोनों आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क हैं जिन्हें ...


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गहरी सीख ओवरकिल कब है?
उदाहरण के लिए, ईमेल को स्पैम के रूप में वर्गीकृत करने के लिए, क्या यह सार्थक है - एक समय / सटीकता के नजरिए से - एक और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के बजाय गहरी सीखने (यदि संभव हो) को लागू करने के लिए ? क्या गहरी सीखने से अन्य मशीन ...

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AI के लिए संस्कृत सबसे अच्छी भाषा क्यों है?
नासा के वैज्ञानिक रिक ब्रिग्स के अनुसार, संस्कृत AI के लिए सबसे अच्छी भाषा है। मैं जानना चाहता हूं कि संस्कृत कैसे उपयोगी है। अन्य भाषाओं के साथ क्या समस्या है? क्या वे वास्तव में एआई प्रोग्रामिंग में संस्कृत का उपयोग कर रहे हैं या ऐसा करने जा रहे हैं? ...

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अल्फ़ागो ज़ीरो का विलय हुआ तंत्रिका नेटवर्क दो अलग तंत्रिका नेटवर्क की तुलना में अधिक कुशल क्यों है?
अल्फ़ागो ज़ीरो में अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में कई सुधार शामिल हैं। इस धोखा पत्र में अल्फा गो ज़ीरो के वास्तुशिल्प विवरण को देखा जा सकता है । उन सुधारों में से एक एकल तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कर रहा है जो एक ही समय में चाल संभावनाओं और राज्य ...

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मानव की तरह सामान्य बुद्धि और डोमेन-विशिष्ट खुफिया के बीच अंतर को पहचानने वाला पहला व्यक्ति कौन था?
1950 के दशक में, व्यापक रूप से यह धारणा थी कि "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" मनुष्यों के साथ शतरंज जीतने के लिए आत्म-सचेत और स्मार्ट-पर्याप्त दोनों बन जाएगा। विभिन्न लोगों ने उदाहरण के लिए 10 साल के समय के तख्ते का सुझाव दिया (देखें ओल्जारन की "आधिकारिक इतिहास का परसेप्ट्रॉन विवाद", या ...
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