Inteligența artificială și învățarea automată sunt două dintre cele mai discutate subiecte tehnologice astăzi. Dar care este diferența dintre ele? AI este un domeniu al informaticii axat pe dezvoltarea mașinilor care pot gândi și acționa ca oamenii.
Învățarea automată, pe de altă parte, este o metodă de a preda computerele să învețe din date fără a fi programate în mod explicit. În acest articol, vom explora diferențele dintre AI și învățarea automată, precum și aplicațiile acestora în afaceri și nu numai.
Ce este AI?
Cercetarea AI tratează problema modului de a crea computere capabile să aibă un comportament inteligent.
Există trei tipuri de IA - slabă, puternică și generală. AI slabă este programată să facă o anumită sarcină, cum ar fi să joace șah sau să identifice obiecte. AI puternică poate face orice poate un om, iar IA generală este o inteligență artificială care poate evolua și se poate îmbunătăți în timp.
Ce este ML?
Învățarea automată este un subset al inteligenței artificiale care se ocupă de problema modului de a crea sisteme informatice care pot învăța din date. Algoritmii de învățare automată sunt utilizați pentru a detecta automat modele în date și apoi le folosesc pentru a face predicții sau recomandări.
Învățarea automată are două tipuri: supravegheată și nesupravegheată.
Învățarea supravegheată este locul în care sistemului informatic primește un set de date de antrenament, iar apoi algoritmul trebuie să învețe din aceste date și să facă predicții. Învățarea nesupravegheată este locul în care sistemului informatic i se oferă date, dar nu i se spune ce să facă cu ele.
Va trebui să învețe din datele în sine și să încerce să găsească modele sau relații.
8 diferențe între inteligența artificială și învățarea automată
În timp ce oamenii tind să folosească cei doi termeni în mod interschimbabil, există de fapt câteva diferențe cheie între cei doi. AI se bazează pe fabricarea de mașini care pot gândi și învăța ca oamenii, în timp ce învățarea automată este capacitatea computerelor de a învăța pe cont propriu analizând date.
- AI se bazează pe fabricarea de mașini care pot gândi și învăța ca oamenii, în timp ce învățarea automată este capacitatea computerelor de a învăța pe cont propriu analizând date.
- Învățarea automată este un subset al AI, ceea ce înseamnă că toată învățarea automată este IA, dar nu toată AI este învățarea automată.
- Învățarea automată se concentrează pe învățarea computerelor cum să învețe din date, în timp ce AI implică realizarea de mașini care pot gândi și acționa ca oamenii.
- Învățarea automată este folosită în principal pentru analiza predictivă, în timp ce AI poate fi folosită atât pentru analiza predictivă, cât și pentru luarea deciziilor.
- Algoritmii de învățare automată se bazează în principal pe statistici și probabilități, în timp ce algoritmii AI se pot baza și pe reguli și euristici.
- Învățarea automată este folosită în principal pentru analiza datelor pentru a găsi modele, în timp ce AI poate fi folosită și pentru a genera noi date sau cunoștințe.
- Învățarea automată este utilizată în principal pentru învățarea supravegheată, în timp ce AI poate fi folosită și pentru învățarea nesupravegheată.
- Algoritmii de învățare automată sunt în principal optimizați pentru acuratețe, în timp ce algoritmii AI pot fi optimizați și pentru alți factori, cum ar fi eficiența computațională sau interpretabilitatea.
Care sunt câteva exemple de AI și Machine Learning în uz?
Acest lucru se întâmplă prin utilizarea algoritmilor care analizează datele și apoi fac predicții sau decizii pe baza acestor date.
Există multe aplicații diferite pentru învățarea automată, care variază de la asistenți personali precum Siri și Google Now, până la prevenirea fraudei și diagnosticarea cancerului.
Câteva exemple suplimentare de învățare automată în uz sunt:
- Vehicule autonome
- Detectarea fraudei
- Recunoaștere a vorbirii
- Prezicerea comportamentului consumatorului
AI, pe de altă parte, este un termen mai general care se referă la orice tip de inteligență artificială, care include învățarea automată. Deci, deși toată învățarea automată este AI, nu toată IA este învățarea automată. Alte exemple de AI sunt:
- roboți
- Asistenți virtuali
- Viziunea computerului
- Procesarea limbajului natural
- Robotica
În general, cercetarea AI tratează problema modului de a crea computere capabile să aibă un comportament inteligent. În timp ce învățarea automată se concentrează pe a permite computerelor să învețe pe cont propriu, fără a fi programate în mod explicit.
Învățarea automată este un subset al AI și, prin urmare, se încadrează sub termenul mai larg al AI.
De ce sunt importante AI și ML?
AI și ML sunt importante deoarece permit companiilor să automatizeze sarcini, economisind timp și bani. Ele pot fi, de asemenea, folosite pentru a lua decizii mai bune, oferind perspective care nu ar fi posibile doar cu inteligența umană.
În plus, AI și ML devin din ce în ce mai importante pe măsură ce intrăm în era datelor mari. Cu tot mai multe date generate în fiecare zi, companiile au nevoie de inteligență artificială și ML pentru a verifica aceste date și a găsi informații care le vor ajuta să ia decizii mai bune.
AI și ML sunt, de asemenea, importante pentru că oferă un avantaj competitiv. Afacerile care sunt capabile să valorifice aceste tehnologii vor putea câștiga un avantaj semnificativ față de concurenții lor.
Care sunt unele probleme cu AI?
Unele probleme cu AI includ pierderea locurilor de muncă, deoarece mașinile pot face multe locuri de muncă pe care oamenii le fac în mod tradițional. Există, de asemenea, problema părtinirii, deoarece datele care sunt utilizate pentru antrenarea algoritmilor pot fi părtinitoare, ceea ce, la rândul său, poate duce la rezultate părtinitoare.
În plus, există potențialul de utilizare greșită, deoarece AI poate fi folosită în scopuri dăunătoare, cum ar fi crearea de știri false sau utilizarea în atacuri cibernetice.
AI vs Machine Learning – Care este mai bine?
Nu există un răspuns simplu la această întrebare. Atât AI, cât și ML sunt importante și care dintre ele este mai bună depinde de aplicația specifică. De exemplu, dacă trebuie să automatizați o sarcină, atunci AI este probabil cea mai bună opțiune.
Dacă trebuie să faceți predicții despre evenimente viitoare, atunci ML este probabil cea mai bună opțiune.
În general, întreprinderile ar trebui să urmărească să folosească atât AI, cât și ML pentru a obține maximum de beneficii de pe urma acestor tehnologii. AI poate oferi capacitatea de a automatiza sarcini, în timp ce ML poate oferi capacitatea de a lua decizii mai bune.
Folosind ambele tehnologii, companiile vor putea profita de toate beneficiile fiecăreia.
Link-uri rapide
- Cele mai bune robote telefonice
- Lista celor mai bune mașini virtuale pentru Linux
- Ce este SEO tehnic și cum se face? + Lista de verificare tehnică SEO
Concluzie - AI vs Machine Learning 2024
Deși există o oarecare suprapunere între AI și învățarea automată, acestea nu sunt la fel. Pe scurt, AI este un proces, în timp ce învățarea automată este o tehnică.
Primul se bazează pe luarea deciziilor bazate pe reguli predeterminate, în timp ce al doilea se poate îmbunătăți în timp, pe măsură ce „învață” din experiență. Există multe aplicații diferite pentru AI și învățarea automată, atât în afaceri, cât și nu numai.
Sper că acest lucru te-a ajutat să înveți mai bine subiectul.
