Inteligența artificială (AI) vs învățarea automată (ML) - Diferențe?

Toate marile companii folosesc inteligența artificială și inovațiile de învățare automată pentru a construi mașini și aplicații inteligente. Astăzi, inteligența artificială și învățarea automată sunt în prezent cele mai populare tehnologii de ultimă oră din lumea comerțului. Și, în ciuda faptului că acești termeni domină conversațiile de afaceri din întreaga lume, mulți oameni au dificultăți în a distinge între ei.

Inteligența artificială și învățarea automată sunt interconectate și sunt strâns legate. Datorită acestei relații strânse, ne vom uita la interconectarea dintre ele pentru a afla cum sunt diferite cele două tehnologii. Învățarea automată este considerată un subset al AI și este diferită în câteva moduri.

Acest blog vă va ajuta să înțelegeți AI și învățarea automată, precum și modul în care diferă între ele.

Ce este AI?

AI este un sistem informatic care poate îndeplini sarcini care sunt efectuate în mod normal de oameni. Termenul „AI” se poate referi și la tehnologia în sine sau poate fi folosit cu referire la orice algoritm sau tehnică de învățare automată.

Spre deosebire de limbajele tradiționale de programare precum Java și Python, care vă cer să codificați algoritmii în mod explicit înainte de a rula (și apoi să îi monitorizați după rulare), învățarea automată vă permite să vă antrenați modelele fără a scrie niciun cod!

Acest lucru vă permite mai multă flexibilitate atunci când vă proiectați modelul, deoarece există multe moduri diferite de a construi o reprezentare exactă a realității – inclusiv seturi de date din diferite surse, cum ar fi platformele de social media sau dosarele medicale; ieșirea rezultatelor în mai multe formate, cum ar fi fișiere text sau imagini/videoclipuri (pentru vizualizare); detectarea tiparelor dintre aceste rezultate pe baza conținutului lor, mai degrabă decât doar căutarea unor valori specifice în fiecare dintre ele.

Citește: Inteligența artificială: definiție, tipuri, exemple, tehnologii

Cum funcționează AI?

AI funcționează combinând cantități masive de informații cu procesare rapidă, repetitivă și algoritmi ascuțiți, permițând software-ului să învețe robot din modele sau funcții din înregistrări.

AI este o disciplină largă de observație care include multe teorii, tehnici și tehnologie, precum și subdomeniile predominante ulterioare: Învățarea sistemului automatizează construirea modelelor analitice.

Utilizează strategii din creierul uman, înregistrări, cercetare operațională și fizică pentru a dezvălui informații ascunse în date, fără a fi programat în mod specific unde să caute sau ce să facă.

Învățarea profundă folosește rețele neuronale mari cu multe straturi de dispozitive de procesare pentru a studia modele complexe în cantități mari de date, profitând de progresele în tehnologie computerizată, electricitate și tehnici de antrenament avansate.

Procesarea limbajului natural (NLP) este capacitatea computerelor de a analiza, înțelege și genera limbajul uman, împreună cu vorbirea.

Gadgeturile de procesare grafică sunt cheia pentru AI, deoarece oferă energia de calcul grea necesară pentru procesarea repetitivă. Afacerile pot include această tehnologie de ultimă oră angajând un dezvoltator PHP dedicat pentru crearea unei aplicații, cum ar fi o aplicație imobiliară sau o aplicație CMS.

Aplicații ale inteligenței artificiale:

• AI poate fi utilizat în multe industrii diferite, inclusiv în domeniul sănătății, retail, finanțe și producție.
• AI este folosit pentru automatizarea sarcinilor care sunt de rutină și repetitive.
• Inteligența artificială poate fi folosită pentru a lua decizii pe baza datelor colectate din experiențele anterioare sau din observații ale situațiilor din lumea reală. Acest lucru îi permite să învețe din greșelile sale și să devină mai precis în timp, pe măsură ce devine mai familiar cu lumea din jurul său.
• De asemenea, este capabil să învețe singur prin algoritmi de auto-învățare care permit mașinilor să învețe fără a fi programate în mod explicit.

Aflați: Top 7 probleme pe care inteligența artificială le poate rezolva în logistică

Ce este învățarea automată?

Alan Turing a propus testul Turing în 1950, care a devenit testul standard pentru a determina dacă mașinile erau „inteligente” sau „neinteligente”. Mașina care putea convinge oamenii adevărați că și ea este un om a fost considerată inteligentă. La scurt timp după, un program de cercetare de vară a Colegiului Dartmouth a devenit locul de naștere oficial al AI.

Din acest moment, au început să apară algoritmi „inteligenti” de învățare automată și programe de calculator. Ei sunt capabili să îndeplinească sarcini, de la programarea călătoriilor oamenilor până la jocul de șah cu oameni.

Învățarea automată poate fi considerată un subdomeniu al inteligenței artificiale (AI). În învățarea automată, computerele pot învăța automat din date fără a fi programate direct. Procesul implică alimentarea computerului cu cantități mari de informații și apoi lăsarea acestuia să analizeze acele date pe cont propriu. Acesta poate fi folosit în multe scopuri, cum ar fi prezicerea evenimentelor viitoare pe baza celor din trecut sau găsirea de modele în seturi mari de date.

Cum funcționează învățarea automată?

Tehnicile de învățare automată sunt clasificate în general în patru categorii:

1. Învățare supravegheată

Când o mașină are date eșantion, poate fi utilizată învățarea supravegheată. Etichetele și etichetele pot fi folosite pentru a verifica corectitudinea modelului. Tehnica de învățare supravegheată folosește experiența trecută și exemplele etichetate pentru a prezice evenimente viitoare. Acesta prezice erorile și le corectează folosind algoritmi pe tot parcursul procesului de învățare.

2. Învățare nesupravegheată

Învățarea nesupravegheată implică antrenarea unei mașini cu doar câteva mostre de intrare sau etichete, fără cunoștințe despre rezultat. Deoarece datele de antrenament nu sunt clasificate sau etichetate, este posibil ca o mașină să nu producă întotdeauna rezultate corecte în comparație cu supravegherea învățării.

Deși învățarea nesupravegheată este mai puțin obișnuită în afaceri, ajută la explorarea datelor și poate trage concluzii din seturile de date pentru a descrie structurile ascunse în datele neetichetate.

3. Învățare prin întărire

Învățarea prin consolidare este o tehnică de învățare automată care se bazează pe feedback. În acest tip de învățare, agenții trebuie să își exploreze mediul, să efectueze acțiuni și să primească recompense ca feedback pe baza acțiunilor lor.

Ei primesc o recompensă pozitivă pentru fiecare acțiune bună și o recompensă negativă pentru fiecare acțiune rea. Scopul unui agent de învățare prin întărire este de a maximiza recompensele pozitive. Deoarece nu există date etichetate, agentul poate învăța doar prin experiență.

4. Învățare semi-supravegheată

Învățarea semi-supravegheată este o tehnică care realizează o punte între învățarea supravegheată și cea nesupravegheată. Funcționează pe seturi de date cu puține etichete, precum și pe date neetichetate. Cu toate acestea, conține de obicei date neetichetate. Drept urmare, scade costul modelului de învățare automată, deoarece etichetele sunt scumpe, dar în scopuri corporative, poate avea puține etichete.

Aplicații ale învățării automate:

Învățarea automată poate fi utilizată pentru o gamă largă de aplicații. Aici sunt cateva exemple:

1. Asistență medicală:

Învățarea automată îi ajută pe medici să diagnosticheze bolile și să prezică rezultatele pacientului. De asemenea, le permite să îmbunătățească tratamentele prin găsirea de noi medicamente sau identificarea pacienților care vor răspunde mai bine decât alții.

2. Finanțe:

Domeniul finanțelor folosește învățarea automată pentru a ajuta investitorii să ia decizii mai informate cu privire la investițiile lor, fie că aleg acțiuni sau obligațiuni sau cumpără polițe de asigurare online.

3. Educație:

Învățarea automată poate fi folosită pentru a ajuta profesorii să ofere instrucțiuni mai eficiente și pentru a îmbunătăți calitatea învățării elevilor în sălile de clasă din întreaga lume, folosind instrumente de analiză a datelor mari care sunt în prezent în curs de dezvoltare.

De exemplu, poate fi folosit pentru a nota elevii în locul metodelor obișnuite precum OMR.

4. Securitate:

Machine Learning are numeroase aplicații în securitatea cibernetică, inclusiv detectarea amenințărilor cibernetice, îmbunătățirea software-ului antivirus disponibil, combaterea criminalității cibernetice și așa mai departe.

Cum se aseamănă AI și învățarea automată?

AI și învățarea automată sunt similare, deoarece ambele se încadrează în domeniul mai larg al informaticii, care cuprinde o gamă largă de discipline. Informaticii folosesc AI pentru a rezolva probleme, pentru a automatiza sarcini și pentru a face predicții despre evenimente viitoare. De asemenea, folosesc ML pentru a-i ajuta să proiecteze algoritmi care pot învăța din experiență sau din alte surse de date (cum ar fi inputul uman).

Atât AI, cât și ML au fost folosite de mulți ani ca parte a diferitelor aplicații, cum ar fi sistemele de conducere automată și chatbot-urile de servicii pentru clienți; cu toate acestea, sunt încă multe lucruri pe care nu le știm despre cum funcționează exact aceste tehnici!

Care sunt diferențele cheie dintre AI și ML?

AI este un tip de învățare automată care poate fi folosit pentru a crea mașini care se comportă într-un mod pe care l-am considera inteligente. Algoritmii de învățare automată se bazează pe modele statistice, dar nu se limitează neapărat la doar statistici – pot fi aplicați la orice problemă pe care doriți să o rezolve.

ML este un tip de inteligență artificială care utilizează date și algoritmi (care sunt reguli) pentru a face predicții sau decizii cu privire la lucruri precum prețurile acțiunilor sau modelele meteorologice. ML se ocupă cu cantități mari de informații, deci este mai general decât AI; aceasta înseamnă că există mai puțină incertitudine atunci când utilizați ML în comparație cu AI.

De asemenea, tinde să implice mai multă matematică decât alte forme de inteligență artificială, deoarece necesită capacitatea computerelor de a gândi abstract, mai degrabă decât să se bazeze doar pe reguli simple precum cele folosite de majoritatea programelor astăzi!

Concluzie

Este clar că AI și învățarea automată sunt două lucruri diferite, dar exact ce sunt și cum diferă este puțin confuză. AI este domeniul inteligenței artificiale, care își propune să creeze mașini capabile să aibă un comportament inteligent. Învățarea automată este un subset al IA care se concentrează pe algoritmi care pot învăța din date fără instrucțiuni programate în mod explicit.

Acestea fiind spuse, există încă multe întrebări fără răspuns atât despre AI, cât și despre învățarea automată, mai ales când vine vorba de diferențele și asemănările lor. Dar un lucru este cert: aceste tehnologii vor continua să evolueze, ceea ce înseamnă că va trebui să rămâi la curent cu ele.

FAQ

1 . Ce este AI?

AI sau inteligența artificială este un sistem informatic care poate îndeplini sarcini care sunt efectuate în mod normal de oameni.

2. Ce este ML?

Învățarea automată poate fi considerată un subdomeniu al inteligenței artificiale (AI). În învățarea automată, computerele pot învăța automat din date fără a fi programate direct.

3. Care sunt exemplele de AI și Machine Learning?

Unul dintre cele mai semnificative exemple de învățare automată și inteligență artificială este recunoașterea imaginilor. Este în esență o metodă pentru identificarea și detectarea unei trăsături sau obiect într-o imagine digitală.

În plus, această tehnică poate fi aplicată și altor tipuri de analiză, cum ar fi recunoașterea modelelor, detectarea feței, recunoașterea feței, recunoașterea optică a caracterelor și multe altele.