Искусственный интеллект и машинное обучение — две самые обсуждаемые технологические темы сегодня. Но какая между ними разница? ИИ — это область информатики, ориентированная на разработку машин, которые могут думать и действовать как люди.
С другой стороны, машинное обучение — это метод обучения компьютеров обучению на основе данных без явного программирования. В этой статье мы рассмотрим различия между ИИ и машинным обучением, а также их применение в бизнесе и за его пределами.
Что такое ИИ?
Исследования ИИ касаются вопроса о том, как создать компьютеры, способные к разумному поведению.
Существует три типа ИИ — слабый, сильный и общий. Слабый ИИ запрограммирован на выполнение одной конкретной задачи, такой как игра в шахматы или идентификация объектов. Сильный ИИ может делать все то же, что и человек, а общий ИИ — это искусственный интеллект, который со временем может развиваться и совершенствоваться.
Что такое МЛ?
Машинное обучение — это часть ИИ, которая решает вопрос о том, как создавать компьютерные системы, способные учиться на основе данных. Алгоритмы машинного обучения используются для автоматического обнаружения шаблонов в данных, а затем используют эти шаблоны для прогнозирования или рекомендаций.
Машинное обучение бывает двух видов: контролируемое и неконтролируемое.
Обучение с учителем — это когда компьютерной системе предоставляется набор обучающих данных, после чего алгоритм учится на этих данных и делает прогнозы. Неконтролируемое обучение — это когда компьютерной системе даются данные, но не говорят, что с ними делать.
Ему придется учиться на самих данных и пытаться найти закономерности или взаимосвязи.
8 различий между ИИ и машинным обучением
Хотя люди склонны использовать эти два термина взаимозаменяемо, на самом деле между ними есть некоторые ключевые различия. ИИ основан на создании машин, которые могут думать и учиться, как люди, в то время как машинное обучение — это способность компьютеров учиться самостоятельно, анализируя данные.
- ИИ основан на создании машин, которые могут думать и учиться, как люди, в то время как машинное обучение — это способность компьютеров учиться самостоятельно, анализируя данные.
- Машинное обучение — это подмножество ИИ, а это означает, что все машинное обучение — это ИИ, но не все ИИ — это машинное обучение.
- Машинное обучение направлено на то, чтобы научить компьютеры учиться на основе данных, в то время как ИИ предполагает создание машин, которые могут думать и действовать как люди.
- Машинное обучение в основном используется для прогнозной аналитики, а ИИ можно использовать как для прогнозной аналитики, так и для принятия решений.
- Алгоритмы машинного обучения в основном основаны на статистике и вероятности, тогда как алгоритмы ИИ также могут основываться на правилах и эвристиках.
- Машинное обучение в основном используется для анализа данных с целью поиска закономерностей, а ИИ также может использоваться для создания новых данных или знаний.
- Машинное обучение в основном используется для обучения с учителем, в то время как ИИ также может использоваться для обучения без учителя.
- Алгоритмы машинного обучения в основном оптимизированы для обеспечения точности, в то время как алгоритмы ИИ также могут быть оптимизированы для других факторов, таких как вычислительная эффективность или интерпретируемость.
Какие примеры использования ИИ и машинного обучения вы можете привести?
Это происходит за счет использования алгоритмов, которые анализируют данные, а затем делают прогнозы или решения на основе этих данных.
Существует множество различных приложений для машинного обучения, от персональных помощников, таких как Siri и Google Now, до предотвращения мошенничества и диагностики рака.
Еще несколько примеров использования машинного обучения:
- Автономные транспортные средства
- Обнаружение мошенничества
- Распознавание речи
- Прогнозирование поведения потребителей
ИИ, с другой стороны, — это более общий термин, который относится к любому типу искусственного интеллекта, включая машинное обучение. Таким образом, хотя все машинное обучение — это ИИ, не все ИИ — это машинное обучение. Некоторые другие примеры ИИ:
- Роботы
- Виртуальные помощники
- Компьютерное зрение
- Обработка естественного языка
- Робототехника
В целом исследования ИИ касаются вопроса о том, как создать компьютеры, способные к разумному поведению. В то время как машинное обучение направлено на то, чтобы позволить компьютерам учиться самостоятельно, без явного программирования.
Машинное обучение является подмножеством ИИ и поэтому подпадает под более широкий общий термин ИИ.
Почему AI и ML важны?
AI и ML важны, потому что они позволяют предприятиям автоматизировать задачи, экономя время и деньги. Их также можно использовать для принятия более эффективных решений, предоставляя информацию, которая была бы невозможна только с помощью человеческого интеллекта.
Кроме того, AI и ML становятся все более важными, поскольку мы вступаем в эру больших данных. Поскольку каждый день генерируется все больше и больше данных, предприятиям нужны AI и ML, чтобы просеивать эти данные и находить идеи, которые помогут им принимать более правильные решения.
AI и ML также важны, потому что они предлагают конкурентное преимущество. Компании, которые смогут использовать эти технологии, смогут получить значительное преимущество перед своими конкурентами.
Какие проблемы с ИИ?
Некоторые проблемы с ИИ включают потерю работы, поскольку машины могут выполнять многие работы, которые традиционно выполняют люди. Существует также проблема предвзятости, поскольку данные, которые используются для обучения алгоритмов, могут быть предвзятыми, что, в свою очередь, может привести к предвзятым результатам.
Кроме того, существует вероятность неправомерного использования, поскольку ИИ может использоваться в вредоносных целях, таких как создание фейковых новостей или использование в кибератаках.
ИИ против машинного обучения — что лучше?
На этот вопрос нет простого ответа. И AI, и ML важны, и какой из них лучше, зависит от конкретного приложения. Например, если вам нужно автоматизировать задачу, то ИИ, вероятно, будет лучшим вариантом.
Если вам нужно делать прогнозы будущих событий, то ML, вероятно, будет лучшим вариантом.
В целом, предприятия должны стремиться использовать как ИИ, так и машинное обучение, чтобы получить максимальную выгоду от этих технологий. ИИ может дать возможность автоматизировать задачи, а машинное обучение — возможность принимать более взвешенные решения.
Используя обе технологии, предприятия смогут воспользоваться всеми преимуществами каждой из них.
Полезное
- Лучшие автоответчики
- Список лучших виртуальных машин для Linux
- Что такое техническое SEO и как это сделать? + Технический контрольный список SEO
Заключение: ИИ против машинного обучения 2024
Хотя между ИИ и машинным обучением есть некоторое совпадение, это не одно и то же. Короче говоря, ИИ — это процесс, а машинное обучение — это техника.
Первый основан на принятии решений на основе заранее определенных правил, в то время как второй может улучшаться со временем, поскольку он «учится» на опыте. Существует множество различных приложений для ИИ и машинного обучения как в бизнесе, так и за его пределами.
Надеюсь, это помогло вам лучше изучить тему.
