遗传编程 vs 机器学习

能够从数据中学习的计算机算法的创建是遗传编程 (GP) 和机器学习 (ML) 人工智能 (AI) 子领域的关键组成部分。但 GP 和 ML 之间存在一些关键区别。

GP 是进化计算的一个分支，通过进化算法自动生成能够处理特定问题的计算机程序。通过自然选择和遗传重组的过程，GP 中的潜在解决方案种群会随着时间的推移而进化。每个解决方案的有效性根据其解决手头问题的能力来评估，并选择最佳的解决方案进行复制和开发成下一代解决方案。

然而，ML 是一个更广泛的术语，涵盖了从数据中自动发现模式的各种方法。ML 算法的两个主要类别是监督学习和无监督学习。在监督学习中，每个样本都与期望的结果配对，算法在该标记数据集上进行训练。然后，该算法能够预测新输入的結果。在无监督学习中，算法在未标记的数据集上进行训练，目的是发现数据的基本结构。

GP 和 ML 最擅长解决的问题类型是它们之间的主要区别之一。GP 通常用于解决涉及复杂算法创建的问题，例如与图像或信号处理或控制系统优化相关的算法。另一方面，ML 通常用于需要模式识别或预测的问题，例如语音识别、计算机视觉或自然语言处理。

GP 和 ML 生成的解决方案的可解释性程度是另一个区别。在 GP 中，开发的程序通常以人类可读可懂的文本形式显示。这使得理解解决方案的运作方式并根据需要进行调整更加容易。然而，在机器学习 (ML) 中，模型可能非常复杂且难以理解，尤其是当它们基于深度神经网络构建时。

为了更好地理解，这里有一个表格总结了机器学习和遗传编程之间的主要区别

结论

总之，遗传编程 (GP) 和机器学习 (ML) 是解决复杂问题的两种不同方法。ML 是一种数据驱动的方法，它从标记数据中学习以进行预测，而 GP 是一种程序化方法，它进化计算机程序以找到解决方案。ML 需要大量的标记数据和显著的计算资源来训练模型，而 GP 可以搜索更广泛的潜在解决方案空间，但可能计算成本高昂。在 GP 和 ML 之间进行选择取决于手头的问题和可用资源。