Машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI) в последние годы вызывают большой общественный интерес, причем оба термина практически распространены в языке ИТ. Несмотря на их сходство, между машинным обучением и ИИ есть некоторые важные различия, которыми часто пренебрегают.
Поэтому в этом блоге мы рассмотрим основные различия между машинным обучением и искусственным интеллектом, чтобы вы могли понять, чем отличаются эти две технологии и как их можно использовать вместе.
Давай начнем!
Понимание машинного обучения (ML)
Машинное обучение (ML) — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ), который автоматизирует анализ данных и прогнозирование с использованием алгоритмов и статистических моделей. Это позволяет системам распознавать закономерности и корреляции в огромных объемах данных и может применяться в ряде приложений, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и другие.
В основе ML лежит изучение данных. Это непрерывный метод разработки алгоритмов, которые могут учиться на прошлых данных и прогнозировать будущие данные. При таком подходе алгоритмы машинного обучения могут постоянно улучшать свою производительность, обнаруживая ранее неизвестные или необнаруживаемые закономерности.
Типы алгоритмов машинного обучения
Обычно существует 4 типа алгоритмов машинного обучения. Давайте узнаем о каждом из них.
1. Контролируемое обучение
Обучение под наблюдением включает в себя предоставление системе машинного обучения помеченных данных, которые помогают ей понять, как уникальные переменные связаны друг с другом. При представлении новых точек данных система применяет эти знания для прогнозирования и принятия решений.
2. Неконтролируемое обучение
В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя не требует помеченных данных, а скорее использует несколько методов кластеризации для обнаружения закономерностей в огромном количестве неразмеченных данных.
3. Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением подразумевает обучение агента действовать в определенном контексте, вознаграждая или наказывая его за его действия.
5. Передача обучения
Трансферное обучение включает в себя использование знаний из предыдущей деятельности для эффективного освоения новых навыков.
Теперь, чтобы лучше понять, давайте рассмотрим несколько примеров машинного обучения.
Примеры машинного обучения
Давайте лучше поймем машинное обучение на примерах из реальной жизни.
1. Распознавание изображений. Машинное обучение применяется на фотографиях и видео для распознавания объектов, людей, ориентиров и других визуальных элементов. Google Фото использует машинное обучение для понимания лиц, местоположений и других элементов изображений, чтобы их можно было удобно искать и классифицировать.
2. Обработка естественного языка (NLP): NLP позволяет машинам интерпретировать язык так же, как это делают люди. Например, автоматизированные чат-боты службы поддержки клиентов используют алгоритмы машинного обучения, чтобы надежно отвечать на запросы, понимая текст и распознавая его цель.
3. Распознавание речи. Машинное обучение позволяет компьютерам понимать речевые паттерны. Эта технология используется для приложений распознавания голоса, таких как Alexa от Amazon или Siri от Apple.
4. Механизмы рекомендаций. Алгоритмы машинного обучения выявляют шаблоны в данных и делают предложения на основе этих шаблонов. Netflix, например, применяет алгоритмы машинного обучения, чтобы предлагать зрителям фильмы или телепередачи.
5. Самоуправляемые автомобили. Машинное обучение лежит в основе беспилотных автомобилей. Он используется для обнаружения объектов и навигации, позволяя автомобилям идентифицировать и объезжать препятствия в их окружении.
Теперь мы надеемся, что вы получили четкое представление о машинном обучении. Сейчас самое время изучить искусственный интеллект (ИИ). Итак, без лишних слов, давайте погрузимся в ИИ.
Понимание искусственного интеллекта (ИИ)
Искусственный интеллект (ИИ) — это тип технологии, которая пытается воспроизвести возможности человеческого интеллекта, такие как решение проблем, выбор и распознавание закономерностей. В ожидании меняющихся обстоятельств и новых знаний системы искусственного интеллекта предназначены для обучения, рассуждений и самокоррекции.
Алгоритмы в системах ИИ используют наборы данных для сбора информации, решения проблем и выработки стратегий принятия решений. Эта информация может поступать из самых разных источников, включая датчики, камеры и отзывы пользователей.
ИИ существует уже несколько десятилетий и со временем становится все более изощренным. Он используется в различных отраслях, включая банковское дело, здравоохранение, производство, розничную торговлю и даже развлечения. ИИ быстро меняет способы функционирования бизнеса и взаимодействия с клиентами, что делает его незаменимым инструментом для многих предприятий.
В современном мире ИИ стал более распространенным явлением, чем когда-либо прежде. Компании обращаются к технологиям на базе ИИ, таким как распознавание лиц, обработка естественного языка (NLP), виртуальные помощники и автономные транспортные средства, для автоматизации процессов и снижения затрат.
В конечном счете, ИИ может произвести революцию во многих аспектах повседневной жизни, предоставив людям более эффективные и действенные решения. Поскольку ИИ продолжает развиваться, он обещает стать бесценным инструментом для компаний, стремящихся увеличить свое конкурентное преимущество.
У нас есть много примеров ИИ, связанных с нашей повседневной жизнью. Давайте рассмотрим некоторые из них:
Примеры ИИ
Вот некоторые из реальных случаев использования искусственного интеллекта:
1. Видеоаналитика. Видеоаналитика — это приложение ИИ, которое анализирует видеозаписи и извлекает из них ценные данные с помощью алгоритмов компьютерного зрения. Его можно использовать для обнаружения необычного поведения или распознавания лиц из соображений безопасности.
Эта технология широко используется при регистрации в аэропортах и отелях для распознавания пассажиров и гостей соответственно.
2. Самоуправляемые автомобили. Беспилотные автомобили становятся все более распространенными и считаются важным примером искусственного интеллекта. Они используют датчики, камеры и алгоритмы машинного обучения для обнаружения препятствий, планирования маршрутов и изменения скорости транспортного средства в зависимости от внешних факторов.
3. Робототехника. Еще одним важным применением ИИ является робототехника. Роботы могут использовать алгоритмы машинного обучения, чтобы научиться выполнять различные задачи, такие как сборка товаров или исследование опасной среды. Их также можно спроектировать так, чтобы они реагировали на голосовые или физические инструкции.
Они используются в торговых центрах, чтобы помочь покупателям, и на фабриках, чтобы помочь в повседневных операциях. Кроме того, вы также можете нанять разработчиков ИИ для разработки роботов на основе ИИ для вашего бизнеса. Помимо этого, роботы с искусственным интеллектом используются и в других отраслях, таких как армия, здравоохранение, туризм и другие.
4. Голосовые помощники. Искусственный интеллект используется виртуальными голосовыми помощниками, такими как Siri, Alexa и Google Home, для понимания команд на естественном языке и соответствующего реагирования. Эти голосовые помощники используют обработку естественного языка (NLP) для понимания пользовательских команд и предоставления соответствующей информации.
5. Распознавание изображений. Распознавание изображений — это разновидность приложения искусственного интеллекта (ИИ), которое использует нейронные сети для распознавания объектов на изображении или видеокадре. Его можно использовать в режиме реального времени для идентификации объектов, эмоций и даже жестов.
Примеры искусственного интеллекта и машинного обучения очень похожи и сбивают с толку. Оба они на первый взгляд похожи, но на самом деле они разные.
По сути, машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. Чтобы объяснить это более четко, мы будем различать ИИ и машинное обучение.
Машинное обучение против искусственного интеллекта — ключевые отличия!
Машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI) — две взаимосвязанные, но разные концепции. Хотя оба они могут использоваться для создания мощных вычислительных решений, они имеют некоторые важные отличия.
1. Подход:
Одним из основных различий между ML и AI является их подход. Машинное обучение фокусируется на разработке систем, которые могут учиться на данных и делать прогнозы будущих результатов. Для этого требуются алгоритмы, способные обрабатывать большие объемы данных, выявлять закономерности и генерировать на их основе ценные сведения.
ИИ, с другой стороны, предполагает создание систем, которые могут думать, рассуждать и принимать решения самостоятельно. В этом смысле системы искусственного интеллекта способны «думать» не только на данных, которые им предоставлены, и предлагать решения, которые являются более творческими и эффективными, чем решения, основанные на моделях машинного обучения.
2. Тип проблем, которые они решают:
Еще одно различие между машинным обучением и ИИ заключается в типах задач, которые они решают. Модели машинного обучения обычно используются для решения задач прогнозирования, таких как прогнозирование цен на акции или обнаружение мошенничества.
Однако ИИ можно использовать для решения более сложных задач, таких как обработка естественного языка и задачи компьютерного зрения.
3. Потребляемая вычислительная мощность:
Наконец, модели машинного обучения, как правило, требуют меньшей вычислительной мощности, чем алгоритмы ИИ. Это делает модели машинного обучения более подходящими для приложений, где важно энергопотребление, например, в мобильных устройствах или устройствах IoT.
Проще говоря, машинное обучение и искусственный интеллект — это связанные, но разные области. И AI, и ML можно использовать для создания мощных вычислительных решений, но у них разные подходы и типы решаемых задач, и они требуют разного уровня вычислительной мощности.
Заключение
Машинное обучение и искусственный интеллект — это две разные концепции, которые имеют разные сильные и слабые стороны. ML фокусируется на разработке алгоритмов и моделей для автоматизации принятия решений на основе данных.
С другой стороны, ИИ делает упор на разработку самообучающихся машин, которые могут взаимодействовать с окружающей средой для выявления закономерностей, решения проблем и принятия решений.
Оба важны для бизнеса, и важно понимать различия между ними, чтобы воспользоваться их потенциальными преимуществами. Поэтому сейчас самое подходящее время, чтобы связаться с компанией по разработке приложений ИИ , оснастить свой бизнес ИИ и машинным обучением и воспользоваться преимуществами этих технологий.
