Sztuczna inteligencja (AI) a uczenie maszynowe (ML) – różnice?

Wszystkie duże firmy wykorzystują sztuczną inteligencję i innowacje w zakresie uczenia maszynowego do budowy inteligentnych maszyn i aplikacji. Dziś Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to obecnie najpopularniejsze najnowocześniejsze technologie w świecie handlu. I pomimo tego, że terminy te dominują w rozmowach biznesowych na całym świecie, wiele osób ma trudności z ich rozróżnieniem.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są ze sobą powiązane i są ze sobą ściśle powiązane. Ze względu na ten bliski związek będziemy przyglądać się powiązaniom między nimi, aby dowiedzieć się, czym różnią się te dwie technologie. Uczenie maszynowe jest uważane za podzbiór sztucznej inteligencji i różni się pod kilkoma względami.

Ten blog pomoże Ci zrozumieć sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oraz różnice między nimi.

Co to jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja to system komputerowy, który może wykonywać zadania normalnie wykonywane przez ludzi. Termin „AI” może również odnosić się do samej technologii lub może być używany w odniesieniu do dowolnego algorytmu lub techniki uczenia maszynowego.

W przeciwieństwie do tradycyjnych języków programowania, takich jak Java i Python, które wymagają jawnego kodowania algorytmów przed ich uruchomieniem (a następnie monitorowania ich po uruchomieniu), uczenie maszynowe umożliwia trenowanie modeli bez pisania żadnego kodu!

Pozwala to na większą elastyczność podczas projektowania modelu, ponieważ istnieje wiele różnych sposobów konstruowania dokładnej reprezentacji rzeczywistości – w tym zestawów danych z różnych źródeł, takich jak platformy mediów społecznościowych lub dokumentacja medyczna; wyprowadzanie wyników w wielu formatach, takich jak pliki tekstowe lub obrazy/filmy (do wizualizacji); wykrywanie wzorców wśród tych danych wyjściowych na podstawie ich zawartości, a nie tylko szukanie określonych wartości w każdym z nich.

Przeczytaj: Sztuczna inteligencja: definicja, typy, przykłady, technologie

Jak działa sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja działa poprzez łączenie ogromnych ilości informacji z szybkim, powtarzalnym przetwarzaniem i ostrymi algorytmami, umożliwiając oprogramowaniu automatyczne uczenie się na podstawie wzorców lub funkcji w zapisach.

Sztuczna inteligencja to szeroka dziedzina obserwacji, która obejmuje wiele teorii, technik i technologii, a także kolejne dominujące podobszary: Uczenie się systemów automatyzuje konstruowanie modeli analitycznych.

Wykorzystuje strategie z ludzkich mózgów, zapisów, badań operacyjnych i fizyki, aby ujawnić ukryte spostrzeżenia w danych bez specjalnego programowania, gdzie szukać lub co robić.

Głębokie uczenie wykorzystuje duże sieci neuronowe z wieloma warstwami urządzeń przetwarzających do badania złożonych wzorców w dużych ilościach danych, wykorzystując postęp w technologii komputerowej, elektryczności i postępujące techniki szkoleniowe.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to zdolność komputerów do analizowania, rozumienia i generowania ludzkiego języka wraz z mową.

Gadżety przetwarzania graficznego są kluczowe dla sztucznej inteligencji, ponieważ zapewniają dużą moc obliczeniową wymaganą do powtarzalnego przetwarzania. Firmy mogą zastosować tę najnowocześniejszą technologię, zatrudniając dedykowanego programistę PHP do tworzenia aplikacji, takich jak nieruchomości lub aplikacja CMS.

Zastosowania sztucznej inteligencji:

• Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana w wielu różnych branżach, w tym w służbie zdrowia, handlu detalicznym, finansach i produkcji.
• Sztuczna inteligencja służy do automatyzacji zadań, które są rutynowe i powtarzalne.
• Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do podejmowania decyzji na podstawie danych zebranych z przeszłych doświadczeń lub obserwacji rzeczywistych sytuacji. To pozwala mu uczyć się na swoich błędach i z czasem stać się dokładniejszym, gdy lepiej zapoznaje się z otaczającym go światem.
• Jest również w stanie uczyć się samodzielnie za pomocą samouczących się algorytmów, które pozwalają maszynom uczyć się bez wyraźnego programowania.

Dowiedz się: 7 najważniejszych problemów, które sztuczna inteligencja może rozwiązać w logistyce

Co to jest uczenie maszynowe?

Alan Turing zaproponował test Turinga w 1950 roku, który stał się standardowym testem określającym, czy maszyny są „inteligentne”, czy „nieinteligentne”. Maszyna, która potrafiła przekonać prawdziwych ludzi, że też jest człowiekiem, została uznana za inteligentną. Wkrótce potem letni program badawczy w Dartmouth College stał się oficjalnym miejscem narodzin sztucznej inteligencji.

Od tego momentu zaczęły pojawiać się „inteligentne” algorytmy uczenia maszynowego i programy komputerowe. Są w stanie wykonywać różne zadania, od planowania podróży ludzi po grę w szachy z ludźmi.

Uczenie maszynowe można uznać za poddziedzinę sztucznej inteligencji (AI). W uczeniu maszynowym komputery mogą automatycznie uczyć się na podstawie danych bez bezpośredniego programowania. Proces ten polega na dostarczaniu komputerowi dużych ilości informacji, a następnie pozwalaniu mu na samodzielną analizę tych danych. Można to wykorzystać do wielu celów, takich jak przewidywanie przyszłych zdarzeń na podstawie przeszłych lub znajdowanie wzorców w dużych zbiorach danych.

Jak działa uczenie maszynowe?

Techniki uczenia maszynowego można ogólnie podzielić na cztery kategorie:

1. Nauka nadzorowana

Gdy maszyna ma przykładowe dane, można zastosować uczenie nadzorowane. Etykiety i znaczniki mogą służyć do sprawdzania poprawności modelu. Technika nadzorowanego uczenia się wykorzystuje doświadczenia z przeszłości i oznaczone przykłady do przewidywania przyszłych zdarzeń. Przewiduje błędy i koryguje je za pomocą algorytmów w całym procesie uczenia.

2. Uczenie się bez nadzoru

Uczenie bez nadzoru polega na szkoleniu maszyny z zaledwie kilkoma próbkami wejściowymi lub etykietami, bez znajomości danych wyjściowych. Ponieważ dane treningowe nie są sklasyfikowane ani oznaczone, maszyna może nie zawsze dawać prawidłowe wyniki w porównaniu z uczeniem nadzorowanym.

Chociaż uczenie się bez nadzoru jest mniej powszechne w biznesie, pomaga w eksploracji danych i może wyciągać wnioski ze zbiorów danych w celu opisania ukrytych struktur w nieoznakowanych danych.

3. Uczenie się ze wzmocnieniem

Uczenie ze wzmocnieniem to technika uczenia maszynowego oparta na informacjach zwrotnych. W tego rodzaju nauce agenci muszą badać swoje środowisko, wykonywać działania i otrzymywać nagrody w postaci informacji zwrotnej na podstawie ich działań.

Otrzymują dodatnią nagrodę za każde dobre działanie i ujemną nagrodę za każde złe działanie. Celem agenta uczącego się przez wzmocnienie jest maksymalizacja pozytywnych nagród. Ponieważ nie ma danych oznaczonych etykietą, agent może uczyć się tylko poprzez doświadczenie.

4. Uczenie się częściowo nadzorowane

Uczenie się częściowo nadzorowane to technika, która wypełnia lukę między uczeniem nadzorowanym i nienadzorowanym. Działa na zbiorach danych z niewielką liczbą etykiet, a także na danych nieoznakowanych. Zwykle jednak zawiera nieoznaczone dane. W rezultacie obniża koszt modelu uczenia maszynowego, ponieważ etykiety są drogie, ale dla celów korporacyjnych może mieć niewiele etykiet.

Zastosowania uczenia maszynowego:

Uczenie maszynowe może być wykorzystywane w wielu różnych zastosowaniach. Oto kilka przykładów:

1. Opieka zdrowotna:

Uczenie maszynowe pomaga lekarzom diagnozować choroby i przewidywać wyniki leczenia pacjentów. Pozwala im również ulepszać leczenie poprzez znajdowanie nowych leków lub identyfikowanie pacjentów, którzy zareagują lepiej niż inni.

2. Finanse:

Dziedzina finansów wykorzystuje uczenie maszynowe, aby pomóc inwestorom w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji dotyczących ich inwestycji, niezależnie od tego, czy wybierają akcje lub obligacje, czy kupują polisy ubezpieczeniowe przez Internet.

3. Edukacja:

Uczenie maszynowe można wykorzystać, aby pomóc nauczycielom w skuteczniejszym nauczaniu i poprawić jakość uczenia się uczniów w salach lekcyjnych na całym świecie za pomocą narzędzi do analizy dużych zbiorów danych, które są obecnie w fazie rozwoju.

Na przykład może być używany do oceniania uczniów zamiast zwykłych metod, takich jak OMR.

4. Bezpieczeństwo:

Uczenie maszynowe ma wiele zastosowań w cyberbezpieczeństwie, w tym wykrywanie cyberzagrożeń, ulepszanie dostępnego oprogramowania antywirusowego, zwalczanie cyberprzestępczości i tak dalej.

Jak AI i uczenie maszynowe są podobne?

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są podobne, ponieważ oba należą do szerszej dziedziny informatyki, która obejmuje szeroki zakres dyscyplin. Informatycy wykorzystują sztuczną inteligencję do rozwiązywania problemów, automatyzacji zadań i przewidywania przyszłych wydarzeń. Używają również uczenia maszynowego, aby pomóc im w projektowaniu algorytmów, które mogą uczyć się na podstawie doświadczenia lub innych źródeł danych (takich jak wkład ludzki).

Zarówno AI, jak i ML są wykorzystywane od wielu lat jako część różnych aplikacji, takich jak zautomatyzowane systemy jazdy i chatboty obsługi klienta; jednak wciąż nie wiemy, jak dokładnie działają te techniki!

Jakie są kluczowe różnice między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym?

Sztuczna inteligencja to rodzaj uczenia maszynowego, który można wykorzystać do stworzenia maszyn, które zachowują się w sposób, który uznalibyśmy za inteligentny. Algorytmy uczenia maszynowego są oparte na modelach statystycznych, ale niekoniecznie ograniczają się tylko do statystyk — można je zastosować do każdego problemu, który chcesz rozwiązać.

ML to rodzaj sztucznej inteligencji, która wykorzystuje dane i algorytmy (które są regułami) do przewidywania lub podejmowania decyzji dotyczących takich rzeczy, jak ceny akcji lub wzorce pogodowe. ML zajmuje się dużymi ilościami informacji, więc jest bardziej ogólny niż sztuczna inteligencja; oznacza to mniejszą niepewność związaną z używaniem ML w porównaniu z AI.

Zwykle obejmuje również więcej matematyki niż inne formy sztucznej inteligencji, ponieważ wymaga zdolności komputerów do myślenia abstrakcyjnego, a nie polegania tylko na prostych zasadach, takich jak te używane przez większość dzisiejszych programów!

Wniosek

Oczywiste jest, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to dwie różne rzeczy, ale dokładnie to, czym one są i czym się różnią, jest nieco zagmatwane. AI to dziedzina sztucznej inteligencji, której celem jest tworzenie maszyn zdolnych do inteligentnego zachowania. Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, który koncentruje się na algorytmach, które mogą uczyć się na podstawie danych bez jawnie zaprogramowanych instrukcji.

To powiedziawszy, nadal istnieje wiele pytań bez odpowiedzi dotyczących zarówno sztucznej inteligencji, jak i uczenia maszynowego — zwłaszcza jeśli chodzi o ich różnice i podobieństwa. Ale jedno jest pewne: te technologie będą nadal ewoluować, co oznacza, że ​​musisz być na bieżąco.

Często zadawane pytania

1 . Co to jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja lub sztuczna inteligencja to system komputerowy, który może wykonywać zadania normalnie wykonywane przez ludzi.

2. Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe można uznać za poddziedzinę sztucznej inteligencji (AI). W uczeniu maszynowym komputery mogą automatycznie uczyć się na podstawie danych bez bezpośredniego programowania.

3. Jakie są przykłady sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego?

Jednym z najbardziej znaczących przykładów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji jest rozpoznawanie obrazu. Zasadniczo jest to metoda identyfikacji i wykrywania cechy lub obiektu na obrazie cyfrowym.

Ponadto technikę tę można zastosować do innych typów analiz, takich jak rozpoznawanie wzorców, wykrywanie twarzy, rozpoznawanie twarzy, optyczne rozpoznawanie znaków i wiele innych.