ИИ против машинного обучения: Понимание ключевых различий

Написано

Обзор ИИ и машинного обучения

Термины » искусственный интеллект» (AI) и «машинное обучение» (ML) часто используются как взаимозаменяемые, но это разные понятия. ИИ — это широкая область, которая фокусируется на создании компьютерных систем, способных имитировать человеческий интеллект, а машинное обучение — это подмножество ИИ, которое позволяет системам обучаться на больших объемах данных и совершенствоваться с течением времени. Понимание разницы между ИИ и машинным обучением крайне важно для тех, кто хочет ориентироваться в области науки о данных, ИИ-решений и прогнозной аналитики.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) относится к разработке компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. К таким задачам относятся:

Распознавание речи (например, голосовые помощники, такие как Siri и Alexa)
Обработка естественного языка (например, чат-боты, понимающие человеческие разговоры)
Самоуправляемые автомобили, анализирующие окружающую обстановку
Алгоритмы принятия решений, используемые в здравоохранении и финансах

ИИ включает в себя различные техники, такие как системы, основанные на правилах, экспертные системы и нейронные сети, которые помогают машинам имитировать человеческие способности к обучению и решению проблем.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (ML) — это подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется на обучении алгоритмов, позволяющих узнавать закономерности из больших массивов данных без явного программирования. Модели машинного обучения совершенствуются со временем, по мере того как они получают все больше данных.

Как работает машинное обучение

Сбор данных: Алгоритмы ML требуют больших объемов данных для изучения закономерностей.
Обучение модели: Используя алгоритмы машинного обучения, система выявляет взаимосвязи в наборах данных.
Создание предсказаний: Обученная модель использует новые данные для принятия решений или предсказаний.
Улучшение с течением времени: Благодаря обратной связи и дополнительным данным, модели повышают свою точность.

Основные различия между ИИ и машинным обучением

Характеристика	Искусственный интеллект (AI)	Машинное обучение (ML)
Определение	Широкая область, имитирующая человеческий интеллект	Подмножество ИИ, которое фокусируется на обучении, основанном на данных
Область применения	Включает ML, глубокое обучение, робототехнику и системы, основанные на правилах.	Основное внимание уделяется обучению алгоритмов с помощью данных
Способность к обучению	Может функционировать без самообучения (например, ИИ на основе правил)	Использует алгоритмы машинного обучения, чтобы совершенствоваться с течением времени
Применение	ИИ используется в робототехнике, играх и принятии решений.	Машинное обучение используется для выявления мошенничества, в рекомендательных системах
Зависимость от данных	Не все системы ИИ требуют изучения данных	Для обучения моделейML требуются большие объемы данных

Глубокое обучение: Подмножество машинного обучения

Глубокое обучение — это специализированный тип машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети для обработки неструктурированных данных, таких как изображения, видео и речь. Это подмножество машинного обучения, которое имитирует нейронные сети человеческого мозга.

Глубокое обучение против машинного обучения: В то время как ML опирается на структурированные наборы данных, глубокое обучение может обрабатывать огромные объемы неструктурированных данных.
Обучите нейронную сеть: Модели глубокого обучения требуют больших вычислительных мощностей для обучения больших нейронных сетей.
Используется в приложениях искусственного интеллекта: Такие технологии, как распознавание лиц, ИИ-чатботы и автономное вождение, основаны на глубоком обучении.

Приложения ИИ и машинного обучения

И искусственный интеллект, и машинное обучение произвели революцию в промышленности, внедрив искусственный интеллект и машинное обучение в повседневные бизнес-функции.

Как компании используют ИИ и машинное обучение

Стратегия ИИ: Предприятия используют чат-боты на базе ИИ для обслуживания клиентов.
Предиктивная аналитика: Финансовые учреждения используют ML для выявления мошеннических операций.
Инструменты ИИ в здравоохранении: ИИ помогает врачам диагностировать заболевания по медицинским изображениям.
Анализ больших данных: Алгоритмы ML обрабатывают большие объемы данных, чтобы сделать выводы.

Что Вам следует изучать: ИИ или машинное обучение?

Если Вы хотите освоить фундаментальные концепции ИИ и развить практические навыки машинного обучения, лучше всего начать с машинного обучения против ИИ в целом. Такие платформы, как Стэнфорд и специализация машинного обучения deeplearning.ai, предлагают новичкам структурированные пути обучения.

Изучение концепций ИИ: Сосредоточьтесь на взаимосвязи между ИИ и ОД, глубоком обучении и терминологии ИИ.
Построение моделей машинного обучения: Работайте с большими массивами данных, обучайте модели и изучайте анализ данных.
Разработка продуктов на основе ИИ: Поймите, как ИИ используется в промышленности.

Заключение

Понимание различий между AI и ML помогает прояснить их соответствующие роли в науке о данных и системах искусственного интеллекта. ИИ — это более широкая область, включающая в себя машинное обучение, тогда как ML — это конкретный метод, используемый для обучения моделей ИИ. Если Вы хотите развить практические навыки, начните с концепций машинного обучения и ИИ, а затем погрузитесь в глубокое обучение для более продвинутых приложений.

Подробнее о Бизнес-технологии