人工知能 (AI) と機械学習 (ML) - 違いは?

公開: 2022-12-06

すべての大企業は、人工知能と機械学習のイノベーションを使用して、インテリジェントなマシンとアプリケーションを構築しています。今日、人工知能と機械学習は現在、商取引の世界で最も人気のある最先端技術です。そして、これらの用語が世界中のビジネス会話を支配しているという事実にもかかわらず、多くの人々はそれらを区別するのに苦労しています.

人工知能と機械学習は相互に関連しており、密接に関連しています。この密接な関係により、2 つの技術がどのように異なるかを学ぶために、それらの間の相互接続を調べます。機械学習は AI のサブセットと見なされ、いくつかの点で異なります。

このブログは、AI と機械学習、およびそれらの違いを理解するのに役立ちます。

AIとは

AI は、通常人間が行うタスクを実行できるコンピューターシステムです。「AI」という用語は、テクノロジー自体を指す場合もあれば、機械学習アルゴリズムや技術を指す場合にも使用できます。

Java や Python などの従来のプログラミング言語では、実行前にアルゴリズムを明示的にコーディングする必要があり (実行後にアルゴリズムを監視する必要があります)、機械学習を使用すると、コードをまったく記述せずにモデルをトレーニングできます。

ソーシャルメディアプラットフォームや医療記録などのさまざまなソースからのデータセットを含め、現実の正確な表現を構築するさまざまな方法があるため、モデルを設計する際の柔軟性が高まります。結果をテキストファイルや画像/ビデオ (視覚化用) などの複数の形式で出力する。各出力内の特定の値を探すだけでなく、その内容に基づいてこれらの出力の中からパターンを検出します。

読む:人工知能: 定義、種類、例、技術

AIはどのように機能しますか？

AI は、膨大な量の情報を高速で反復的な処理と鋭いアルゴリズムと組み合わせることで機能し、ソフトウェアが記録のパターンや機能からロボット的に学習できるようにします。

AI は、多くの理論、技術、技術、およびその後の主要なサブフィールドを含む幅広い観察分野です。システム学習は、分析モデルの構築を自動化します。

人間の脳、記録、オペレーションズリサーチ、物理学からの戦略を採用して、どこを見て何をするかを具体的にプログラムすることなく、データに隠された洞察を明らかにします。

ディープラーニングでは、多数の処理デバイス層を備えた大規模なニューラルネットワークを使用して、大量のデータの複雑なパターンを研究し、コンピューターテクノロジ、電気、進歩的なトレーニング技術の進歩を利用します。

自然言語処理 (NLP) は、人間の言語を音声とともに分析、理解、生成するコンピューターの能力です。

グラフィック処理ガジェットは、反復処理に必要な大量の計算エネルギーを提供するため、AI の鍵となります。企業は、不動産や CMS アプリなどのアプリを作成するための専用の PHP 開発者を雇うことで、この最先端のテクノロジを組み込むことができます。

人工知能の応用:

AI は、医療、小売、金融、製造など、さまざまな業界で使用できます。
AI は、定型的で反復的なタスクを自動化するために使用されます。
AI は、過去の経験や現実世界の状況の観察から収集されたデータに基づいて意思決定を行うために使用できます。これにより、過ちから学び、周囲の世界に慣れるにつれて、時間の経過とともにより正確になります。
また、機械が明示的にプログラムされなくても学習できるようにする自己学習アルゴリズムを使用して、それ自体で学習することもできます。

学ぶ:人工知能がロジスティクスで解決できる上位 7 つの問題

機械学習とは

アラン・チューリングは 1950 年にチューリングテストを提案しました。これは、マシンが「インテリジェント」か「非インテリジェント」かを判断するための標準的なテストになりました。自分も人間であると本物の人間に納得させることができる機械は、知的であると考えられていました。その後すぐに、ダートマス大学の夏の研究プログラムが AI の公式発祥の地となりました。

この時点から、「インテリジェントな」機械学習アルゴリズムとコンピュータープログラムが登場し始めました。彼らは、人々の旅行の計画から人間とのチェスゲームまで、さまざまなタスクを実行できます。

機械学習は、人工知能 (AI) のサブフィールドと見なすことができます。機械学習では、コンピューターは直接プログラムしなくてもデータから自動的に学習できます。このプロセスでは、コンピュータに大量の情報を入力し、そのデータを独自に分析させます。これは、過去の出来事に基づいて将来の出来事を予測したり、大量のデータセットからパターンを見つけたりするなど、多くの目的に使用できます。

機械学習はどのように機能しますか?

機械学習の手法は、大きく 4 つのカテゴリに分類されます。

1.教師あり学習

マシンにサンプルデータがある場合、教師あり学習を使用できます。ラベルとタグを使用して、モデルの正しさを確認できます。教師あり学習手法では、過去の経験とラベル付きの例を使用して、将来のイベントを予測します。エラーを予測し、学習プロセス全体でアルゴリズムを使用してエラーを修正します。

2.教師なし学習

教師なし学習では、少数の入力サンプルまたはラベルのみを使用してマシンをトレーニングし、出力に関する知識はありません。トレーニングデータは分類またはラベル付けされていないため、教師学習と比較した場合、マシンが常に正しい結果を生成するとは限りません。

教師なし学習はビジネスではあまり一般的ではありませんが、データ探索に役立ち、データセットから推論を引き出して、ラベルのないデータの隠れた構造を説明できます。

3.強化学習

強化学習は、フィードバックに基づく機械学習手法です。このタイプの学習では、エージェントは環境を探索し、アクションを実行し、アクションに基づくフィードバックとして報酬を受け取る必要があります。

彼らは、良い行動ごとに正の報酬を受け取り、悪い行動ごとに負の報酬を受け取ります。強化学習エージェントの目標は、正の報酬を最大化することです。ラベル付けされたデータがないため、エージェントは経験を通じてしか学習できません。

4.半教師あり学習

半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習の間のギャップを埋める手法です。ラベルのないデータだけでなく、ラベルの少ないデータセットでも動作します。ただし、通常はラベルのないデータが含まれています。その結果、ラベルが高価なため機械学習モデルのコストが下がりますが、企業向けの場合はラベルが少ない場合があります。

機械学習の応用:

機械学習は、幅広いアプリケーションに使用できます。ここではいくつかの例を示します。

1.ヘルスケア:

機械学習は、医師が病気を診断し、患者の転帰を予測するのに役立ちます。また、新薬を発見したり、他の患者よりも効果が高い患者を特定したりして、治療を改善することもできます。

2.財務:

金融の分野では、機械学習を使用して、投資家が株式や債券を選択する場合でも、オンラインで保険証券を購入する場合でも、投資についてより多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。

3.教育:

現在開発中のビッグデータ分析ツールを使用することで、機械学習を使用して、世界中の教室で教師がより効果的な指導を行い、生徒の学習の質を向上させることができます。

たとえば、OMR のような通常の方法ではなく、学生の採点に使用できます。

4.セキュリティ:

機械学習には、サイバー脅威の検出、利用可能なウイルス対策ソフトウェアの改善、サイバー犯罪との戦いなど、サイバーセキュリティにおける多数のアプリケーションがあります。

AI と機械学習はどのように似ていますか?

AI と機械学習は、どちらも幅広い分野を網羅するコンピューターサイエンスのより広い分野に分類されるため、似ています。コンピューターサイエンティストは、AI を使用して問題を解決し、タスクを自動化し、将来の出来事を予測します。また、ML を使用して、経験や他のデータソース (人間の入力など) から学習できるアルゴリズムを設計できます。

AI と ML はどちらも、自動運転システムやカスタマーサービスチャットボットなどのさまざまなアプリケーションの一部として長年使用されてきました。ただし、これらの手法が正確にどのように機能するかについては、まだわかっていないことがたくさんあります。

AI と ML の主な違いは何ですか?

AI は機械学習の一種であり、私たちがインテリジェントと見なす方法で動作する機械を作成するために使用できます。機械学習アルゴリズムは統計モデルに基づいていますが、必ずしも統計だけに限定されているわけではなく、解決したいあらゆる問題に適用できます。

ML は、データとアルゴリズム (ルール) を使用して、株価や天候パターンなどに関する予測や決定を行う人工知能の一種です。 ML は大量の情報を扱うため、AI よりも一般的です。これは、AI と比較して ML を使用する場合に伴う不確実性が少ないことを意味します。

また、今日のほとんどのプログラムで使用されているような単純なルールだけに依存するのではなく、コンピューターが抽象的に考える能力を必要とするため、他の形態の人工知能よりも多くの数学を必要とする傾向があります!

結論

AI と機械学習が 2 つの異なるものであることは明らかですが、正確にそれらが何であり、どのように異なるのかは少し混乱しています。 AI は人工知能の分野であり、インテリジェントな動作が可能な機械を作成することを目的としています。機械学習は、明示的にプログラムされた命令なしでデータから学習できるアルゴリズムに焦点を当てた AI のサブセットです。

とはいえ、AI と機械学習の両方について、特に相違点と類似点に関しては、まだ多くの未解決の問題があります。しかし、1 つ確かなことは、これらのテクノロジは進化し続けるということです。

よくある質問

1 . AIとは

AI または人工知能は、通常は人間が行うタスクを実行できるコンピューターシステムです。

2. ML とは?

機械学習は、人工知能 (AI) のサブフィールドと見なすことができます。機械学習では、コンピューターは直接プログラムしなくてもデータから自動的に学習できます。

3. AI と機械学習の例は?

機械学習と人工知能の最も重要な例の 1 つは、画像認識です。これは基本的に、デジタル画像内の特徴またはオブジェクトを識別および検出するための方法です。

さらに、この手法は、パターン認識、顔検出、顔認識、光学式文字認識など、他の種類の分析にも適用できます。