Машинное обучение по сравнению с Искусственный интеллект: в чем разница?

В технологической сфере часто используются несколько модных словечек, но с разными значениями. Примерами являются искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО). Хотя они связаны, они не одинаковы. Мы рассмотрим различия между AI и ML, их использование и их будущее.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект (ИИ) — это отрасль информатики и техники, которая фокусируется на создании машин, способных обучения, решения проблем, принятия решений и всех других функций, традиционно выполняемых человеком. интеллект.

В своей простейшей форме ИИ относится к способности машины думать и вести себя как человек. Системы искусственного интеллекта должны обрабатывать огромные объемы данных, чтобы находить закономерности и идеи, которые люди могут не сразу увидеть. Затем эти системы могут принимать решения, находить решения проблем или выполнять действия, используя полученные знания.

С 1950-х годов ведутся дискуссии об искусственном интеллекте (ИИ). Тем не менее, последние разработки в области вычислительной мощности, больших данных и методов машинного обучения подняли планку для ИИ. ИИ уже является необходимым компонентом нашей повседневной жизни, поддерживая множество приложений, включая виртуальных помощников, рекомендательные системы и беспилотные транспортные средства. И в будущем, ИИ, вероятно, изменит многие другие сферы жизни.

Что такое машинное обучение (ML)?

Создание методов и моделей, позволяющих компьютерам учиться на собственном опыте и со временем совершенствоваться. без явного программирования находится в центре внимания машинного обучения (ML), подмножества искусственных интеллект. Другими словами, это метод обучения компьютеров тому, как выполнять определенные задачи, предоставляя им данные и позволяя им учиться на них.

Предиктивная аналитика, обработка естественного языка, распознавание изображений и аудио и другие области могут извлечь выгоду из автоматического обнаружения шаблонов и возможностей обучения алгоритмов машинного обучения (ML).

Машинное обучение можно разделить на три категории: обучение с подкреплением, обучение без учителя и обучение с учителем. При обучении с учителем компьютер обучается с использованием набора данных, который помечен выходами каждого входа. Изучая корреляцию между входными и выходными переменными с использованием этих помеченных данных, компьютер может прогнозировать выходные данные для новых входных данных.

Неконтролируемое обучение требует, чтобы компьютер самостоятельно распознавал закономерности и взаимосвязи после того, как ему представили немаркированный набор данных. И последнее, но не менее важное: при обучении с подкреплением компьютер приобретает новые навыки, взаимодействуя с окружающей средой и получая обратную связь в виде вознаграждений или штрафов за определенные действия.

Машины могут учиться на данных и делать прогнозы или делать выбор, используя различные подходы и алгоритмы, которые включены в более широкую тему машинного обучения. Сходным образом, глубокое обучение — это ветвь машинного обучения это влечет за собой воздействие на искусственные нейронные сети огромных объемов данных, чтобы научить их распознавать закономерности и делать прогнозы. Следовательно, глубокое обучение — это узкоспециализированный и сложный тип машинного обучения, который использует многослойные искусственные нейронные сети для понимания сложных закономерностей и взаимосвязей в данные.

Ключевые различия между AI и ML

Хотя AI и ML тесно связаны между собой, есть несколько существенных характеристик, которые отличают их друг от друга. Ниже приведены некоторые из основных различий между AI и ML:

1. Область применения: область ИИ обширна и включает в себя множество методов, в том числе машинное обучение. Напротив, ML — это ветвь ИИ, которая фокусируется на использовании статистических моделей и алгоритмов, чтобы помочь компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или делать выбор.
2. Подход: разработка алгоритмов, имитирующих человеческое мышление и процессы принятия решений, является распространенной стратегией ИИ. Основная цель машинного обучения, напротив, состоит в обучении алгоритмов на данных для поиска связей и шаблонов, которые можно использовать для прогнозирования или выбора.
3. Требования к данным. Используя предварительно запрограммированные правила и эвристики, алгоритмы ИИ могут быть созданы для работы с небольшими наборами данных или даже без данных вообще. Напротив, большие наборы данных должны использоваться для обучения алгоритмов машинного обучения, чтобы находить закономерности и связи.
4. Гибкость: хотя алгоритмы ИИ могут быть разработаны для решения множества задач, они часто адаптируются для конкретных целей. С другой стороны, алгоритмы машинного обучения обычно более адаптируемы и могут использоваться для решения широкого круга проблем и задач.
5. Участие человека: ИИ часто влечет за собой создание алгоритмов, которые могут дополнять или заменять человеческие возможности или процесс принятия решений. С другой стороны, машинное обучение обычно применяется для автоматизации повторяющихся процессов или поддержки принятия решений человеком.

ИИ, ориентированный на моделирование процессов человеческого познания и принятия решений, представляет собой более широкую область, охватывающую множество подходов, включая машинное обучение. Цель машинного обучения, напротив, состоит в том, чтобы позволить компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения.

Приложения AI и ML

AI и ML используются в широком спектре приложений, таких как:

1. Естественная лингвистическая обработка (NLP): использование включает чат-боты, анализ настроений, распознавание речи и языковой перевод.
2. Обнаружение мошенничества, управление рисками и оптимизация портфеля являются приложениями в финансовом секторе.
3. Системы для рекомендаций: Примеры включают предложения книг и фильмов, а также продуктов.
4. Идентификация лиц, обнаружение объектов и распознавание сцен — это лишь несколько вариантов использования Технология распознавания изображений и видео с искусственным интеллектом.
5. Беспилотные автомобили и дроны — два примера используемых автономных транспортных средств.
6. Планирование диагностики и лечения, поиск новых лекарств и отслеживание пациентов — все это приложения в отрасли здравоохранения.

Потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения для осуществления трансформационных изменений в различных областях становится все более очевидным по мере того, как их приложения становятся все более разнообразными и сложными. Эти технологии могут оказать глубокое влияние на будущее отраслей, позволяя компаниям и организациям оптимизировать свою деятельность, сокращать расходы и принимать более обоснованные решения.

Преимущества и недостатки искусственного интеллекта и машинного обучения

Две самые увлекательные и многообещающие технологии нашего времени — это искусственный интеллект и машинное обучение.

Они способны изменить множество аспектов нашей жизни, в том числе наши отношения друг с другом, людей и окружающую среду вокруг нас, а также то, как мы работаем и учимся. Хотя ИИ и МО имеют много преимуществ, существуют также серьезные этические проблемы, которые необходимо учитывать.

Например, есть опасения по поводу как ИИ может повлиять на занятость и экономика. Также важно убедиться, что новые технологии создаются и внедряются таким образом, чтобы уважать автономию и частную жизнь людей.

ИИ и машинное обучение имеют огромное влияние

Две технологии, которые меняют многие аспекты нашей жизни, AI и ML, разные, но взаимосвязанные. В то время как машинное обучение — это особая технология, используемая в области ИИ, ИИ — это гораздо более широкая область, которая включает в себя множество других технологий.

И AI, и ML готовы изменить многие отрасли в ближайшие годы. Они имеют широкий спектр применения в таких областях, как здравоохранение, банковское дело и транспорт. Они также вызывают серьезные социальные и этические проблемы, как и в случае с любой новой технологией, которые необходимо решать.