Штучний інтелект і машинне навчання є двома з найбільш обговорюваних технологічних тем сьогодні. Але яка різниця між ними? ШІ – це галузь комп’ютерних наук, зосереджена на розробці машин, які можуть мислити та діяти як люди.
Машинне навчання, з іншого боку, є методом навчання комп’ютерів вчитися на даних без явного програмування. У цій статті ми розглянемо відмінності між ШІ та машинним навчанням, а також їх застосування в бізнесі та за його межами.
Що таке ШІ?
Дослідження AI займаються питанням, як створити комп’ютери, здатні до розумної поведінки.
Існує три типи ШІ - слабкий, сильний і загальний. Слабкий AI запрограмований на виконання одного конкретного завдання, як-от гра в шахи або визначення об’єктів. Сильний AI може робити все, що може людина, а загальний AI — це штучний інтелект, який може розвиватися та покращуватися з часом.
Що таке ML?
Машинне навчання — це підмножина ШІ, яка займається питанням створення комп’ютерних систем, які можуть навчатися на даних. Алгоритми машинного навчання використовуються для автоматичного виявлення закономірностей у даних, а потім використання цих шаблонів для прогнозування чи рекомендацій.
Машинне навчання має два типи: контрольоване та неконтрольоване.
Навчання під керівництвом – це коли комп’ютерній системі надається набір навчальних даних, а потім алгоритм має вчитися на цих даних і робити прогнози. Навчання без нагляду – це коли комп’ютерній системі надаються дані, але не кажуть, що з ними робити.
Йому доведеться вчитися на самих даних і намагатися знайти закономірності або зв’язки.
8 відмінностей між ШІ та машинним навчанням
Хоча люди, як правило, використовують два терміни як взаємозамінні, насправді між ними є деякі ключові відмінності. ШІ заснований на створенні машин, які можуть мислити й навчатися, як люди, тоді як машинне навчання — це здатність комп’ютерів вчитися самостійно, аналізуючи дані.
- ШІ заснований на створенні машин, які можуть мислити й навчатися, як люди, тоді як машинне навчання — це здатність комп’ютерів вчитися самостійно, аналізуючи дані.
- Машинне навчання — це підмножина ШІ, що означає, що все машинне навчання — це ШІ, але не весь ШІ — це машинне навчання.
- Машинне навчання зосереджується на навчанні комп’ютерів тому, як вчитися на даних, тоді як AI передбачає створення машин, які можуть мислити та діяти як люди.
- Машинне навчання в основному використовується для прогнозної аналітики, тоді як ШІ можна використовувати як для прогнозної аналітики, так і для прийняття рішень.
- Алгоритми машинного навчання в основному базуються на статистиці та ймовірності, тоді як алгоритми ШІ також можуть базуватися на правилах та евристики.
- Машинне навчання в основному використовується для аналізу даних для пошуку закономірностей, тоді як ШІ також можна використовувати для генерування нових даних або знань.
- Машинне навчання в основному використовується для навчання з наглядом, тоді як ШІ також можна використовувати для навчання без нагляду.
- Алгоритми машинного навчання в основному оптимізовані для точності, тоді як алгоритми ШІ також можуть бути оптимізовані для інших факторів, таких як ефективність обчислень або інтерпретація.
Які приклади використання штучного інтелекту та машинного навчання?
Це відбувається завдяки використанню алгоритмів, які аналізують дані, а потім роблять прогнози або рішення на основі цих даних.
Існує багато різних додатків для машинного навчання, які варіюються від персональних помічників, таких як Siri і Google Now, до запобігання шахрайству та діагностики раку.
Ще кілька прикладів машинного навчання, яке використовується:
- Автономні транспортні засоби
- Виявлення шахрайства
- Розпізнавання мови
- Прогнозування поведінки споживачів
ШІ, з іншого боку, є більш загальним терміном, який відноситься до будь-якого типу штучного інтелекту, який включає машинне навчання. Отже, хоча все машинне навчання — це ШІ, не весь ШІ — це машинне навчання. Деякі інші приклади ШІ:
- роботи
- Віртуальні помічники
- Комп'ютерний зір
- Обробка природної мови
- Робототехніка
Загалом дослідження ШІ займаються питанням, як створити комп’ютери, здатні до розумної поведінки. Тоді як машинне навчання зосереджується на тому, щоб комп’ютери могли навчатися самостійно, без явного програмування.
Машинне навчання є підмножиною ШІ, і тому підпадає під більший загальний термін ШІ.
Чому AI та ML важливі?
ШІ та машинне навчання важливі, оскільки вони дозволяють підприємствам автоматизувати завдання, заощаджуючи час і гроші. Вони також можуть бути використані для прийняття кращих рішень, надаючи уявлення, які були б неможливі лише за допомогою людського інтелекту.
Крім того, AI та ML стають все більш важливими, оскільки ми вступаємо в еру великих даних. Оскільки щодня генерується все більше і більше даних, підприємствам потрібні AI та ML, щоб просіяти ці дані та знайти інформацію, яка допоможе їм приймати кращі рішення.
ШІ та ML також важливі, оскільки вони пропонують конкурентну перевагу. Підприємства, які зможуть використовувати ці технології, зможуть отримати значну перевагу над своїми конкурентами.
Які проблеми з AI?
Деякі проблеми з ШІ включають втрату роботи, оскільки машини можуть виконувати багато завдань, які традиційно виконують люди. Існує також проблема упередженості, оскільки дані, які використовуються для навчання алгоритмів, можуть бути упередженими, що, у свою чергу, може призвести до упереджених результатів.
Крім того, існує ймовірність зловживання, оскільки ШІ може використовуватися для шкідливих цілей, таких як створення фейкових новин або використання в кібератаках.
ШІ проти машинного навчання – що краще?
Простої відповіді на це питання немає. Важливі як AI, так і ML, і який з них краще залежить від конкретної програми. Наприклад, якщо вам потрібно автоматизувати завдання, то ШІ, ймовірно, буде кращим варіантом.
Якщо вам потрібно робити прогнози щодо майбутніх подій, то ML, ймовірно, буде кращим варіантом.
Загалом, підприємства повинні прагнути використовувати як AI, так і ML, щоб отримати максимальну користь від цих технологій. ШІ може надати можливість автоматизувати завдання, тоді як ML може надати можливість приймати кращі рішення.
Використовуючи обидві технології, підприємства зможуть скористатися всіма перевагами кожної з них.
Швидкі посилання
- Найкращі автовідповідачі
- Список найкращих віртуальних машин для Linux
- Що таке технічне SEO і як це зробити? + Контрольний список технічного SEO
Висновок – ШІ проти машинного навчання 2024
Хоча між ШІ та машинним навчанням існує деяке збіг, вони не однакові. Коротше кажучи, ШІ — це процес, а машинне навчання — це техніка.
Перший покладається на прийняття рішень на основі заздалегідь визначених правил, тоді як другий може покращуватися з часом, оскільки «вчиться» на досвіді. Існує багато різних додатків для AI та машинного навчання, як у бізнесі, так і за його межами.
Сподіваюся, це допомогло вам краще вивчити тему.
