Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — различия?

Все крупные компании используют искусственный интеллект и инновации в области машинного обучения для создания интеллектуальных машин и приложений. Сегодня искусственный интеллект и машинное обучение в настоящее время являются самыми популярными передовыми технологиями в мире коммерции. И, несмотря на то, что эти термины доминируют в деловых разговорах во всем мире, многие люди с трудом различают их.

Искусственный интеллект и машинное обучение взаимосвязаны и тесно связаны. Из-за этой тесной связи мы собираемся изучить взаимосвязь между ними, чтобы узнать, чем отличаются эти две технологии. Машинное обучение считается подмножеством ИИ и имеет несколько отличий.

Этот блог поможет вам понять ИИ и машинное обучение, а также их отличия друг от друга.

Что такое ИИ?

ИИ — это компьютерная система, которая может выполнять задачи, которые обычно выполняются людьми. Термин «ИИ» также может относиться к самой технологии или может использоваться в отношении любого алгоритма или метода машинного обучения.

В отличие от традиционных языков программирования, таких как Java и Python, которые требуют, чтобы вы явно кодировали алгоритмы перед их запуском (и затем отслеживали их после запуска), машинное обучение позволяет вам обучать свои модели вообще без написания кода!

Это дает вам больше гибкости при разработке вашей модели, поскольку существует множество различных способов построения точного представления реальности, включая наборы данных из разных источников, таких как платформы социальных сетей или медицинские записи; вывод результатов в несколько форматов, таких как текстовые файлы или изображения/видео (для визуализации); обнаружение шаблонов среди этих выходных данных на основе их содержимого, а не просто поиск конкретных значений в каждом из них.

Читайте: Искусственный интеллект: определение, типы, примеры, технологии

Как работает ИИ?

ИИ работает, объединяя огромные объемы информации с быстрой, повторяющейся обработкой и четкими алгоритмами, позволяя программному обеспечению роботизированно учиться на шаблонах или функциях в записях.

ИИ — это широкая дисциплина наблюдения, которая включает в себя множество теорий, методов и технологий, а также последующие преобладающие подполя: Системное обучение автоматизирует построение аналитических моделей.

Он использует стратегии человеческого мозга, записи, исследования операций и физику, чтобы выявить скрытые идеи в данных, не будучи специально запрограммированным на то, где искать или что делать.

Глубокое обучение использует большие нейронные сети с множеством уровней устройств обработки для изучения сложных закономерностей в больших объемах данных, используя преимущества компьютерных технологий, электричества и прогрессивных методов обучения.

Обработка естественного языка (NLP) — это способность компьютеров анализировать, понимать и генерировать человеческий язык вместе с речью.

Гаджеты графической обработки являются ключевыми для ИИ, потому что они обеспечивают большую вычислительную мощность, необходимую для повторяющейся обработки. Компании могут использовать эту передовую технологию, наняв специального разработчика PHP для создания приложения, такого как недвижимость или приложение CMS.

Приложения искусственного интеллекта:

• ИИ можно использовать во многих отраслях, включая здравоохранение, розничную торговлю, финансы и производство.
• ИИ используется для автоматизации рутинных и повторяющихся задач.
• ИИ можно использовать для принятия решений на основе данных, собранных из прошлого опыта или наблюдений за реальными ситуациями. Это позволяет ему учиться на своих ошибках и со временем становиться более точным по мере того, как он лучше знакомится с окружающим миром.
• Он также способен учиться сам по себе с помощью алгоритмов самообучения, которые позволяют машинам учиться без явного программирования.

Узнайте: 7 основных проблем, которые искусственный интеллект может решить в логистике

Что такое машинное обучение?

Алан Тьюринг предложил тест Тьюринга в 1950 году, который стал стандартным тестом для определения того, являются ли машины «разумными» или «неразумными». Машина, которая могла убедить настоящих людей, что она тоже человек, считалась разумной. Вскоре после этого летняя исследовательская программа Дартмутского колледжа стала официальным местом рождения ИИ.

С этого момента начали появляться «интеллектуальные» алгоритмы машинного обучения и компьютерные программы. Они способны выполнять самые разные задачи: от планирования поездок людей до игры в шахматы с людьми.

Машинное обучение можно считать частью искусственного интеллекта (ИИ). В машинном обучении компьютеры могут автоматически учиться на основе данных без прямого программирования. Процесс включает в себя подачу компьютеру больших объемов информации, а затем предоставление ему возможности анализировать эти данные самостоятельно. Это можно использовать для многих целей, таких как предсказание будущих событий на основе прошлых или поиск закономерностей в больших наборах данных.

Как работает машинное обучение?

Методы машинного обучения можно разделить на четыре категории:

1. Контролируемое обучение

Когда у машины есть выборочные данные, можно использовать обучение с учителем. Метки и теги можно использовать для проверки правильности модели. Техника контролируемого обучения использует прошлый опыт и помеченные примеры для прогнозирования будущих событий. Он предсказывает ошибки и исправляет их с помощью алгоритмов на протяжении всего процесса обучения.

2. Обучение без учителя

Неконтролируемое обучение включает в себя обучение машины только с несколькими входными образцами или метками без знания выходных данных. Поскольку обучающие данные не классифицируются и не маркируются, машина не всегда может давать правильные результаты по сравнению с контролируемым обучением.

Хотя обучение без учителя менее распространено в бизнесе, оно помогает в исследовании данных и может делать выводы из наборов данных для описания скрытых структур в неразмеченных данных.

3. Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения, основанный на обратной связи. В этом типе обучения агенты должны исследовать свою среду, выполнять действия и получать вознаграждение в виде обратной связи на основе своих действий.

Они получают положительное вознаграждение за каждое хорошее действие и отрицательное вознаграждение за каждое плохое действие. Цель агента по обучению с подкреплением — максимизировать положительное вознаграждение. Поскольку нет размеченных данных, агент может учиться только на собственном опыте.

4. Полуконтролируемое обучение

Обучение с полуучителем — это метод, который устраняет разрыв между обучением с учителем и обучением без учителя. Он работает с наборами данных с несколькими метками, а также с немаркированными данными. Однако обычно он содержит неразмеченные данные. В результате это снижает стоимость модели машинного обучения, поскольку метки дороги, но для корпоративных целей у нее может быть несколько меток.

Приложения машинного обучения:

Машинное обучение можно использовать для самых разных приложений. Вот некоторые примеры:

1. Здравоохранение:

Машинное обучение помогает врачам диагностировать заболевания и прогнозировать результаты лечения пациентов. Это также позволяет им улучшать лечение, находя новые лекарства или определяя, какие пациенты будут реагировать лучше, чем другие.

2. Финансы:

Сфера финансов использует машинное обучение, чтобы помочь инвесторам принимать более обоснованные решения о своих инвестициях, независимо от того, выбирают ли они акции или облигации или покупают страховые полисы в Интернете.

3. Образование:

Машинное обучение можно использовать, чтобы помочь учителям проводить более эффективные инструкции и повысить качество обучения учащихся в классах по всему миру с помощью инструментов анализа больших данных, которые в настоящее время находятся в стадии разработки.

Например, его можно использовать для оценки учащихся вместо обычных методов, таких как OMR.

4. Безопасность:

Машинное обучение имеет множество применений в области кибербезопасности, включая обнаружение киберугроз, улучшение доступного антивирусного программного обеспечения, борьбу с киберпреступностью и т. д.

Насколько похожи ИИ и машинное обучение?

ИИ и машинное обучение похожи, потому что оба они относятся к более широкой области информатики, которая охватывает широкий спектр дисциплин. Ученые-компьютерщики используют ИИ для решения проблем, автоматизации задач и прогнозирования будущих событий. Они также используют машинное обучение, чтобы помочь им разработать алгоритмы, которые могут учиться на опыте или других источниках данных (например, человеческом вводе).

И AI, и ML уже много лет используются в различных приложениях, таких как автоматизированные системы вождения и чат-боты для обслуживания клиентов; однако мы еще многого не знаем о том, как именно работают эти методы!

Каковы ключевые различия между AI и ML?

ИИ — это тип машинного обучения, который можно использовать для создания машин, которые ведут себя так, как мы считаем разумными. Алгоритмы машинного обучения основаны на статистических моделях, но они не обязательно ограничиваются только статистикой — их можно применять к любой проблеме, которую вы хотите решить.

ML — это тип искусственного интеллекта, который использует данные и алгоритмы (которые являются правилами) для прогнозирования или принятия решений о таких вещах, как курсы акций или погодные условия. Машинное обучение работает с большими объемами информации, поэтому оно более универсально, чем ИИ; это означает, что при использовании машинного обучения возникает меньше неопределенности по сравнению с искусственным интеллектом.

Он также имеет тенденцию включать в себя больше математики, чем другие формы искусственного интеллекта, потому что он требует от компьютеров способности мыслить абстрактно, а не полагаться только на простые правила, подобные тем, которые используются большинством современных программ!

Вывод

Понятно, что ИИ и машинное обучение — это две разные вещи, но что именно и чем они отличаются, немного запутано. ИИ — это область искусственного интеллекта, целью которой является создание машин, способных к разумному поведению. Машинное обучение — это подмножество ИИ, ориентированное на алгоритмы, которые могут учиться на данных без явно запрограммированных инструкций.

Тем не менее, есть еще много вопросов без ответа как об искусственном интеллекте, так и о машинном обучении, особенно когда речь идет об их различиях и сходствах. Но одно можно сказать наверняка: эти технологии будут продолжать развиваться, а это значит, что вам нужно быть в курсе последних событий.

Часто задаваемые вопросы

1 . Что такое ИИ?

ИИ или искусственный интеллект — это компьютерная система, которая может выполнять задачи, которые обычно выполняются людьми.

2. Что такое машинное обучение?

Машинное обучение можно считать частью искусственного интеллекта (ИИ). В машинном обучении компьютеры могут автоматически учиться на основе данных без прямого программирования.

3. Каковы примеры ИИ и машинного обучения?

Одним из наиболее значительных примеров машинного обучения и искусственного интеллекта является распознавание изображений. По сути, это метод идентификации и обнаружения функции или объекта на цифровом изображении.

Кроме того, этот метод может быть применен к другим типам анализа, таким как распознавание образов, обнаружение лиц, распознавание лиц, оптическое распознавание символов и многие другие.