Intelligenza artificiale (AI) vs Machine Learning (ML) - Differenze?

Tutte le grandi aziende utilizzano l'intelligenza artificiale e le innovazioni dell'apprendimento automatico per costruire macchine e applicazioni intelligenti. Oggi l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono attualmente le tecnologie all'avanguardia più diffuse nel mondo del commercio. E, nonostante questi termini dominino le conversazioni di lavoro in tutto il mondo, molte persone hanno difficoltà a distinguerli.

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono interconnessi e strettamente correlati. A causa di questa stretta relazione, esamineremo l'interconnessione tra di loro per capire come le due tecnologie sono diverse. L'apprendimento automatico è considerato un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale ed è diverso in alcuni modi.

Questo blog ti aiuterà a comprendere l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, oltre a come differiscono l'uno dall'altro.

Cos'è l'intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale è un sistema informatico in grado di eseguire attività normalmente svolte dagli esseri umani. Il termine "AI" può anche riferirsi alla tecnologia stessa, oppure può essere utilizzato in riferimento a qualsiasi algoritmo o tecnica di apprendimento automatico.

Contrariamente ai linguaggi di programmazione tradizionali come Java e Python, che richiedono di codificare esplicitamente gli algoritmi prima che vengano eseguiti (e quindi di monitorarli dopo l'esecuzione), l'apprendimento automatico ti consente di addestrare i tuoi modelli senza scrivere alcun codice!

Ciò ti consente una maggiore flessibilità durante la progettazione del tuo modello perché ci sono molti modi diversi per costruire una rappresentazione accurata della realtà, inclusi set di dati da fonti diverse come piattaforme di social media o cartelle cliniche; emettere risultati in più formati come file di testo o immagini/video (per la visualizzazione); rilevare modelli tra questi output in base al loro contenuto piuttosto che cercare semplicemente valori specifici all'interno di ciascuno di essi.

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Come funziona l'IA?

L'intelligenza artificiale funziona combinando enormi quantità di informazioni con un'elaborazione rapida e ripetitiva e algoritmi nitidi, consentendo al software di apprendere in modo robotico da schemi o funzioni nei record.

L'intelligenza artificiale è un'ampia disciplina di osservazione che include molte teorie, tecniche e tecnologie, nonché i successivi sottocampi predominanti: L'apprendimento del sistema automatizza la costruzione di modelli analitici.

Impiega strategie del cervello umano, documenti, ricerca operativa e fisica per rivelare intuizioni nascoste nei dati senza essere specificatamente programmato su dove cercare o cosa fare.

Il deep learning utilizza grandi reti neurali con molti strati di dispositivi di elaborazione per studiare modelli complessi in grandi quantità di dati, sfruttando i progressi della tecnologia informatica, dell'elettricità e delle tecniche di formazione in progresso.

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è la capacità dei computer di analizzare, comprendere e generare il linguaggio umano, insieme alla parola.

I gadget di elaborazione grafica sono fondamentali per l'intelligenza artificiale perché forniscono la pesante energia di calcolo necessaria per l'elaborazione ripetitiva. Le aziende possono includere questa tecnologia all'avanguardia assumendo uno sviluppatore PHP dedicato per creare un'app come un'app immobiliare o un'app CMS.

Applicazioni dell'intelligenza artificiale:

• L'intelligenza artificiale può essere utilizzata in molti settori diversi, tra cui sanità, vendita al dettaglio, finanza e produzione.
• L'intelligenza artificiale viene utilizzata per automatizzare attività di routine e ripetitive.
• L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per prendere decisioni basate su dati raccolti da esperienze passate o osservazioni di situazioni del mondo reale. Ciò gli consente di imparare dai propri errori e di diventare più preciso nel tempo man mano che acquisisce maggiore familiarità con il mondo che lo circonda.
• È anche in grado di apprendere da solo tramite algoritmi di autoapprendimento che consentono alle macchine di apprendere senza essere esplicitamente programmate.

Impara: i 7 principali problemi che l'intelligenza artificiale può risolvere nella logistica

Cos'è l'apprendimento automatico?

Alan Turing propose il test di Turing nel 1950, che divenne il test standard per determinare se le macchine fossero "intelligenti" o "non intelligenti". La macchina che poteva convincere i veri umani che anche lui era un essere umano era considerata intelligente. Poco dopo, un programma di ricerca estivo del Dartmouth College divenne il luogo di nascita ufficiale dell'IA.

Da questo momento in poi, iniziarono ad apparire algoritmi di apprendimento automatico e programmi per computer "intelligenti". Sono in grado di svolgere compiti che vanno dalla pianificazione dei viaggi delle persone al gioco degli scacchi con gli umani.

L'apprendimento automatico può essere considerato un sottocampo dell'intelligenza artificiale (AI). Nell'apprendimento automatico, i computer sono in grado di apprendere automaticamente dai dati senza essere programmati direttamente. Il processo prevede l'alimentazione al computer di grandi quantità di informazioni e quindi la possibilità di analizzarle da solo. Questo può essere utilizzato per molti scopi come la previsione di eventi futuri basati su quelli passati o la ricerca di modelli in grandi set di dati.

Come funziona l'apprendimento automatico?

Le tecniche di Machine Learning sono generalmente classificate in quattro categorie:

1. Apprendimento supervisionato

Quando una macchina dispone di dati di esempio, è possibile utilizzare l'apprendimento supervisionato. Etichette e tag possono essere utilizzati per verificare la correttezza del modello. La tecnica di apprendimento supervisionato utilizza l'esperienza passata ed esempi etichettati per prevedere eventi futuri. Prevede gli errori e li corregge utilizzando algoritmi durante tutto il processo di apprendimento.

2. Apprendimento senza supervisione

L'apprendimento senza supervisione comporta l'addestramento di una macchina con solo pochi campioni di input o etichette, senza alcuna conoscenza dell'output. Poiché i dati di addestramento non sono classificati o etichettati, una macchina potrebbe non produrre sempre risultati corretti rispetto alla supervisione dell'apprendimento.

Sebbene l'apprendimento senza supervisione sia meno comune nel mondo degli affari, aiuta nell'esplorazione dei dati e può trarre conclusioni dai set di dati per descrivere le strutture nascoste nei dati senza etichetta.

3. Apprendimento per rinforzo

Il Reinforcement Learning è una tecnica di apprendimento automatico basata sul feedback. In questo tipo di apprendimento, gli agenti devono esplorare il loro ambiente, eseguire azioni e ricevere ricompense come feedback in base alle loro azioni.

Ricevono una ricompensa positiva per ogni buona azione e una negativa per ogni cattiva azione. L'obiettivo di un agente di apprendimento per rinforzo è massimizzare le ricompense positive. Poiché non ci sono dati etichettati, l'agente può apprendere solo attraverso l'esperienza.

4. Apprendimento semi-supervisionato

L'apprendimento semi-supervisionato è una tecnica che colma il divario tra l'apprendimento supervisionato e non supervisionato. Funziona su set di dati con poche etichette e dati senza etichetta. Tuttavia, in genere contiene dati senza etichetta. Di conseguenza, riduce il costo del modello di apprendimento automatico perché le etichette sono costose, ma per scopi aziendali potrebbe avere poche etichette.

Applicazioni dell'apprendimento automatico:

L'apprendimento automatico può essere utilizzato per una vasta gamma di applicazioni. Ecco alcuni esempi:

1. Sanità:

L'apprendimento automatico aiuta i medici a diagnosticare le malattie e prevedere gli esiti dei pazienti. Consente inoltre loro di migliorare i trattamenti trovando nuovi farmaci o identificando quali pazienti risponderanno meglio di altri.

2. Finanza:

Il campo della finanza utilizza l'apprendimento automatico per aiutare gli investitori a prendere decisioni più informate sui loro investimenti, sia che scelgano azioni o obbligazioni o che acquistino polizze assicurative online.

3. Istruzione:

L'apprendimento automatico può essere utilizzato per aiutare gli insegnanti a impartire istruzioni più efficaci e per migliorare la qualità dell'apprendimento degli studenti nelle classi di tutto il mondo utilizzando strumenti di analisi dei big data attualmente in fase di sviluppo.

Ad esempio, può essere utilizzato per valutare gli studenti invece dei metodi regolari come OMR.

4. Sicurezza:

L'apprendimento automatico ha numerose applicazioni nella sicurezza informatica, tra cui il rilevamento delle minacce informatiche, il miglioramento del software antivirus disponibile, la lotta alla criminalità informatica e così via.

In che modo AI e machine learning sono simili?

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono simili perché entrambi rientrano nel campo più ampio dell'informatica, che comprende un'ampia gamma di discipline. Gli informatici usano l'intelligenza artificiale per risolvere problemi, automatizzare attività e fare previsioni su eventi futuri. Usano anche ML per aiutarli a progettare algoritmi che possono imparare dall'esperienza o da altre fonti di dati (come l'input umano).

Sia l'IA che il ML sono stati utilizzati per molti anni come parte di diverse applicazioni come i sistemi di guida automatizzati e i chatbot del servizio clienti; tuttavia, c'è ancora molto che non sappiamo su come funzionino esattamente queste tecniche!

Quali sono le principali differenze tra AI e ML?

L'intelligenza artificiale è un tipo di apprendimento automatico che può essere utilizzato per creare macchine che si comportano in un modo che noi considereremmo intelligenti. Gli algoritmi di apprendimento automatico si basano su modelli statistici, ma non sono necessariamente limitati alle sole statistiche: possono essere applicati a qualsiasi problema tu voglia che risolvano.

ML è un tipo di intelligenza artificiale che utilizza dati e algoritmi (che sono regole) per fare previsioni o decisioni su cose come i prezzi delle azioni o i modelli meteorologici. Il machine learning si occupa di grandi quantità di informazioni, quindi è più generale dell'intelligenza artificiale; questo significa che c'è meno incertezza quando si utilizza il machine learning rispetto all'intelligenza artificiale.

Inoltre tende a coinvolgere più matematica rispetto ad altre forme di intelligenza artificiale perché richiede la capacità dei computer di pensare in modo astratto piuttosto che basarsi solo su regole semplici come quelle utilizzate dalla maggior parte dei programmi oggi!

Conclusione

È chiaro che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono due cose diverse, ma cosa siano esattamente e come differiscano è un po' confuso. L'intelligenza artificiale è il campo dell'intelligenza artificiale, che mira a creare macchine capaci di comportamenti intelligenti. L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che si concentra su algoritmi in grado di apprendere dai dati senza istruzioni programmate in modo esplicito.

Detto questo, ci sono ancora molte domande senza risposta sia sull'IA che sull'apprendimento automatico, specialmente quando si tratta delle loro differenze e somiglianze. Ma una cosa è certa: queste tecnologie continueranno ad evolversi, il che significa che dovrai mantenerle aggiornate.

FAQ

1 . Cos'è l'intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale o l'intelligenza artificiale è un sistema informatico in grado di eseguire attività normalmente svolte dagli esseri umani.

2. Che cos'è il machine learning?

L'apprendimento automatico può essere considerato un sottocampo dell'intelligenza artificiale (AI). Nell'apprendimento automatico, i computer sono in grado di apprendere automaticamente dai dati senza essere programmati direttamente.

3. Quali sono gli esempi di AI e Machine Learning?

Uno degli esempi più significativi di Machine Learning e intelligenza artificiale è il riconoscimento delle immagini. È essenzialmente un metodo per identificare e rilevare una caratteristica o un oggetto in un'immagine digitale.

Inoltre, questa tecnica può essere applicata ad altri tipi di analisi, come il riconoscimento di modelli, il rilevamento di volti, il riconoscimento di volti, il riconoscimento ottico di caratteri e molti altri.