Искусственный интеллект (ИИ) против машинного обучения (МО)

Искусственный интеллект (ИИ) против машинного обучения (МО)

Вы можете слышать, как люди используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) как синонимы, особенно при обсуждении больших данных, прогнозной аналитики и других тем цифровой трансформации. Путаница понятна, поскольку искусственный интеллект и машинное обучение тесно связаны. Однако эти трендовые технологии различаются по нескольким параметрам, включая сферу применения, приложения и многое другое.

Продукты искусственного интеллекта и машинного обучения получают все большее распространение, поскольку компании используют их для обработки и анализа огромных объемов данных, повышения эффективности принятия решений, выработки рекомендаций и аналитической информации в режиме реального времени, а также создания точных прогнозов и прогнозов.

Итак, в чем именно разница между машинным обучением и искусственным интеллектом, как связаны машинное обучение и искусственный интеллект и что означают эти термины на практике для сегодняшних организаций?

Мы разберем ИИ и МО и рассмотрим, как эти две инновационные концепции связаны между собой и что отличает их друг от друга.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это широкая область, которая относится к использованию технологий для создания машин и компьютеров, которые способны имитировать когнитивные функции, связанные с человеческим интеллектом, например, способность видеть, понимать и реагировать на устную или письменную речь, анализировать данные, давать рекомендации и многое другое.

Хотя искусственный интеллект часто воспринимают как систему сам по себе, он представляет собой набор технологий, реализованных в системе, позволяющих ей рассуждать, учиться и действовать для решения сложной проблемы.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая автоматически позволяет машине или системе учиться и совершенствоваться на основе опыта. Вместо явного программирования машинное обучение использует алгоритмы для анализа больших объемов данных, извлечения уроков и принятия обоснованных решений.

Алгоритмы машинного обучения со временем улучшают производительность по мере их обучения — воздействия большего количества данных. Модели машинного обучения — это выходные данные или то, что программа узнает в результате запуска алгоритма на обучающих данных. Чем больше данных будет использовано, тем лучше будет модель.

Как связаны AI и ML?

Хотя искусственный интеллект и машинное обучение — это не одно и то же, они тесно связаны. Самый простой способ понять, как AI и ML связаны друг с другом:

• ИИ — это более широкая концепция, позволяющая машине или системе чувствовать, рассуждать, действовать или адаптироваться, как человек.

• ML — это приложение искусственного интеллекта, которое позволяет машинам извлекать знания из данных и учиться на них автономно.

Один из полезных способов запомнить разницу между машинным обучением и искусственным интеллектом — представить их как зонтичные категории. Искусственный интеллект — это всеобъемлющий термин, охватывающий широкий спектр конкретных подходов и алгоритмов. Машинное обучение находится под этим зонтиком, но также и другие основные области, такие как глубокое обучение, робототехника, экспертные системы и обработка естественного языка.

Различия между ИИ и МО

Теперь, когда вы понимаете, как они связаны, в чем основная разница между ИИ и МО?

В то время как искусственный интеллект включает в себя идею машины, которая может имитировать человеческий интеллект, машинное обучение этого не делает. Цель машинного обучения — научить машину выполнять конкретную задачу и обеспечивать точные результаты путем выявления закономерностей.

Допустим, вы спрашиваете свое устройство Google Nest: «Сколько мне сегодня добираться?» В этом случае вы задаете машине вопрос и получаете ответ о примерном времени, которое вам понадобится, чтобы доехать до офиса. Здесь общая цель состоит в том, чтобы устройство успешно выполнило задачу — задачу, которую вам обычно придется выполнять самостоятельно в реальной среде (например, изучить время в пути).

В контексте этого примера цель использования машинного обучения в системе в целом не состоит в том, чтобы позволить ей выполнять задачу. Например, вы можете обучить алгоритмы анализировать данные о транзите и трафике в реальном времени, чтобы прогнозировать объем и плотность транспортного потока. Однако объем ограничивается выявлением закономерностей, определением точности прогноза и изучением данных для максимизации производительности для этой конкретной задачи.

Искусственный интеллект

• ИИ позволяет машине имитировать человеческий интеллект для решения проблем
• Цель — разработать интеллектуальную систему, способную выполнять сложные задачи.
• Мы создаем системы, которые могут решать сложные задачи, как человек
• ИИ имеет широкую сферу применения
• ИИ использует технологии в системе, имитируя процесс принятия решений человеком.
• ИИ работает со всеми типами данных: структурированными, полуструктурированными и неструктурированными.
• Системы искусственного интеллекта используют логику и деревья решений для обучения, рассуждений и самокоррекции.

Машинное обучение

• ML позволяет машине учиться автономно на прошлых данных
• Цель состоит в том, чтобы создать машины, которые смогут обучаться на основе данных, чтобы повысить точность выходных данных.
• Мы обучаем машины с данными для выполнения конкретных задач и получения точных результатов.
• Машинное обучение имеет ограниченную сферу применения
• ML использует алгоритмы самообучения для создания прогнозных моделей.
• ML может использовать только структурированные и полуструктурированные данные.
• Системы машинного обучения полагаются на статистические модели для обучения и могут самокорректироваться при предоставлении новых данных.

Преимущества совместного использования искусственного интеллекта и машинного обучения

Искусственный интеллект и машинное обучение приносят огромные преимущества организациям всех форм и размеров, при этом постоянно появляются новые возможности. В частности, по мере увеличения объема и сложности данных автоматизированные и интеллектуальные системы становятся жизненно важными, помогая компаниям автоматизировать задачи, раскрыть ценность и генерировать полезную информацию для достижения лучших результатов.

Вот некоторые из бизнес-преимуществ использования искусственного интеллекта и машинного обучения:

• Более широкие диапазоны данных

Анализ и активация более широкого спектра неструктурированных и структурированных источников данных.

• Более быстрое принятие решений

Улучшение целостности данных, ускорение обработки данных и сокращение количества человеческих ошибок для более информированного и быстрого принятия решений.

• Эффективность

Повышение операционной эффективности и снижение затрат.

• Аналитическая интеграция

Расширение возможностей сотрудников за счет интеграции прогнозной аналитики и аналитических данных в бизнес-отчетность и приложения.

Приложения искусственного интеллекта и машинного обучения

Искусственный интеллект и машинное обучение можно применять по-разному, позволяя организациям автоматизировать повторяющиеся или ручные процессы, которые помогают принимать обоснованные решения.

Компании из разных отраслей используют искусственный интеллект и машинное обучение различными способами, чтобы изменить свою работу и ведение бизнеса. Включение возможностей искусственного интеллекта и машинного обучения в свои стратегии и системы помогает организациям переосмыслить то, как они используют свои данные и доступные ресурсы, повысить производительность и эффективность, улучшить процесс принятия решений на основе данных с помощью прогнозной аналитики, а также улучшить качество обслуживания клиентов и сотрудников.

Вот некоторые из наиболее распространенных применений искусственного интеллекта и машинного обучения:

Здравоохранение и науки о жизни

Анализ и анализ медицинских записей пациентов, прогнозирование и моделирование результатов, ускоренная разработка лекарств, расширенная диагностика, мониторинг пациентов и извлечение информации из клинических записей.

Производство

Мониторинг производственного оборудования, профилактическое обслуживание, аналитика Интернета вещей и эксплуатационная эффективность.

Электронная коммерция и розничная торговля

Оптимизация запасов и цепочек поставок, прогнозирование спроса, визуальный поиск, персонализированные предложения и опыт, а также системы рекомендаций.

Финансовые услуги

Оценка и анализ рисков, обнаружение мошенничества, автоматическая торговля и оптимизация обработки услуг.

Телекоммуникации

Интеллектуальные сети и оптимизация сетей, профилактическое обслуживание, автоматизация бизнес-процессов, планирование обновлений и прогнозирование мощности.

Спасибо за внимание!

Так же подписывайтесь наТГ-канал!