Masjienleer vs kunsmatige intelligensie: sleutelverskille

Dit is baie algemeen om die terme "masjienleer" en "kunsmatige intelligensie" in die verkeerde konteks rond te hoor. Dit is 'n maklike fout om te maak, aangesien dit twee afsonderlike maar soortgelyke konsepte is wat nou verwant is. Met dit gesê, is dit belangrik om daarop te let dat masjienleer, of ML, 'n subset van kunsmatige intelligensie, of KI, is. 

Om hierdie twee konsepte beter te verstaan, kom ons definieer eers elkeen: 

• Kunsmatige intelligensie (KI): KI is enige sagteware of prosesse wat ontwerp is om menslike denke na te boots en inligting te verwerk. KI sluit 'n wye reeks tegnologieë en velde in soos rekenaarvisie, natuurlike taalverwerking (NLP), outonome voertuie, robotika, en laastens, masjienleer. KI stel toestelle in staat om inligting te leer en te identifiseer om probleme op te los en insigte te onttrek. 
• Masjienleer (ML): Masjienleer is 'n subset van KI, en dit is 'n tegniek wat die onderrig van toestelle behels om inligting te leer wat aan 'n datastel gegee word sonder menslike inmenging. Masjienleeralgoritmes kan mettertyd uit data leer, wat die akkuraatheid en doeltreffendheid van die algehele masjienleermodel verbeter. Nog 'n manier om daarna te kyk, is dat masjienleer die proses is wat KI ondergaan wanneer KI-funksies uitgevoer word. 

Sleutel-aspekte van kunsmatige intelligensie

Baie definisies van kunsmatige intelligensie het oor die jare na vore gekom, wat een van die redes is waarom dit ietwat ingewikkeld of verwarrend kan lyk. Maar in sy eenvoudigste vorm is KI 'n veld wat rekenaarwetenskap en robuuste datastelle kombineer om effektiewe probleemoplossing te bereik. 

Vandag se veld van kunsmatige intelligensie sluit sub-velde soos masjienleer en diep leer in, wat AI-algoritmes behels wat voorspellings of klassifikasies maak gebaseer op insetdata. 

KI word soms in verskillende tipes opgedeel, soos swak KI of sterk KI. Swak KI, wat ook na verwys word as Narrow KI of Artificial Narrow Intelligence (ANI), is KI wat opgelei is om spesifieke take uit te voer. Dit is die mees opvallende vorm van KI in ons daaglikse lewens, wat toepassings soos Apple se Siri en outonome voertuie moontlik maak. 

Sterk KI bestaan ​​uit Kunsmatige Algemene Intelligensie (AGI) en Kunsmatige Super Intelligensie (ASI). AGI is slegs teoreties op hierdie punt, en dit verwys na 'n masjien met intelligensie gelykstaande aan mense. AGI sal selfbewus wees en in staat wees om hoogs komplekse probleme op te los, te leer en vir die toekoms te beplan. As ons dinge nog verder neem, sal ASI menslike intelligensie en vermoë oortref. 

Een van die maniere om KI te verstaan, is deur na sommige van sy verskillende toepassings te kyk, wat insluit: 

• Spraakherkenning: KI is die sleutel tot baie spraakherkenningstegnologieë. Ook na verwys as rekenaarspraakherkenning of spraak-na-teks, dit maak staat op NLP om menslike spraak in geskrewe formaat te vertaal. 
• Rekenaarvisie: KI stel rekenaars in staat om inligting uit digitale beelde, video's en ander visuele insette te onttrek. Rekenaarvisie word gebruik vir fotomerking, gesondheidsorgbeelding, outonome motors en nog baie meer. 
• Customer Service: KI dryf kletsbotte regdeur die kliëntediensbedryf aan, wat die verhouding tussen besighede en hul kliënte verander. 
• Bedrogopsporing: Finansiële instellings gebruik KI om verdagte transaksies op te spoor. 

Sleutel-aspekte van masjienleer 

Masjienleeralgoritmes maak staat op gestruktureerde data om voorspellings te maak. Gestruktureerde data is data wat gemerk, georganiseer en gedefinieer is met spesifieke kenmerke. Masjienleer benodig gewoonlik hierdie data om vooraf verwerk en georganiseer te word, of anders sal dit oorgeneem word deur diepleeralgoritmes, wat nog een subveld van KI is. 

As ons na die groter konsep van masjienleer kyk, word dit vinnig duidelik dat dit 'n uiters waardevolle hulpmiddel vir besighede van alle groottes is. Dit is grootliks te danke aan die enorme hoeveelheid data wat aan organisasies beskikbaar is. Masjienleermodelle verwerk die data en identifiseer patrone wat besigheidsbesluitneming op alle vlakke verbeter, en hierdie modelle werk vanself op en verbeter elke keer hul analitiese akkuraatheid. 

Masjienleer bestaan ​​uit 'n paar verskillende tegnieke, met elkeen wat anders werk: 

• Leer onder toesig: Gemerkte data "toesig" oor die algoritmes en lei hulle op om data te klassifiseer en uitkomste te voorspel. 
• Leer sonder toesig: 'n Masjienleertegniek wat ongemerkte data gebruik. Leermodelle sonder toesig kan data ontleed en patrone ontdek sonder menslike ingryping. 
• Versterkingsleer: Hierdie tegniek lei modelle op om 'n reeks besluite te neem, en dit is gebaseer op 'n beloning/strafstelsel. 

Verskil in KI/ML-vaardighede

Noudat ons die twee konsepte van kunsmatige intelligensie en masjienleer geskei het, het jy waarskynlik geraai dat elkeen 'n ander stel vaardighede benodig. Vir individue wat betrokke wil raak by KI of ML, is dit belangrik om te erken wat vir elkeen vereis word. 

Wat KI betref, is die vaardighede geneig om meer teoreties eerder as tegnies te wees, terwyl masjienleer hoogs tegniese kundigheid vereis. Met dit gesê, is daar 'n mate van kruising tussen die twee. 

Kom ons kyk eers na die topvaardighede wat nodig is vir kunsmatige intelligensie: 

• Gegevenswetenskap: 'n Multidissiplinêre veld wat gefokus is op die gebruik van data om insigte te verkry, datawetenskapvaardighede is van kardinale belang vir KI. Hulle kan alles van programmering tot wiskunde insluit, en hulle help datawetenskaplikes om tegnieke soos statistiese modellering en datavisualisering te gebruik. 
• Robotika: KI voorsien robotte van rekenaarvisie om hulle te help om hul omgewings te navigeer en te voel. 
• Etiek: Enigiemand wat by KI betrokke is, moet goed vertroud wees met al die etiese implikasies van sulke tegnologie. Etiek is een van die belangrikste bekommernisse rakende die ontplooiing van KI-stelsels. 
• Domeinkennis: Deur domeinkennis te hê, sal jy die bedryf beter verstaan. Dit sal jou ook help om innoverende tegnologieë te ontwikkel om spesifieke uitdagings en risiko's aan te spreek, wat jou besigheid beter ondersteun. 
• Masjienleer: Om KI werklik te verstaan ​​en dit op die beste manier moontlik toe te pas, moet jy 'n goeie begrip van masjienleer hê. Alhoewel jy dalk nie elke enkele tegniese aspek van masjienleerontwikkeling hoef te ken nie, moet jy die fundamentele aspekte daarvan ken. 

As ons na masjienleer kyk, is die vaardighede geneig om baie meer tegnies te word. Met dit gesê, sal dit enigiemand baat wat by KI of ML betrokke wil raak om soveel as moontlik hiervan te ken:

• Programmering: Elke masjienleerprofessional moet vaardig wees in programmeertale soos Java, R, Python, C++ en Javascript. 
• Wiskunde: ML-professionals werk baie met algoritmes en toegepaste wiskunde, en daarom moet hulle sterk analitiese en probleemoplossingsvaardighede hê, gepaard met wiskundige kennis. 
• Neurale netwerkargitektuur: Neurale netwerke is fundamenteel vir diep leer, wat 'n subset van masjienleer is. ML-kundiges het 'n diepgaande begrip van hierdie neurale netwerke en hoe dit oor sektore toegepas kan word. 
• Groot data: 'n Groot deel van masjienleer is groot data, waar hierdie modelle massiewe datastelle ontleed om patrone te identifiseer en voorspellings te maak. Groot data verwys na die onttrekking, bestuur en ontleding van groot hoeveelhede data doeltreffend. 
• Verspreide rekenaar: 'n Vertakking van rekenaarwetenskap, verspreide rekenaars, is nog 'n groot deel van masjienleer. Dit verwys na verspreide stelsels waarvan die komponente op verskeie netwerkrekenaars geleë is, wat hul aksies koördineer deur kommunikasie uit te ruil. 

Dit is net 'n paar van die KI- en ML-vaardighede wat deur enigiemand aangeleer moet word wat in die velde betrokke wil raak. Met dit gesê, sal enige sakeleier baie baat by die aanleer van hierdie vaardighede, aangesien dit hulle sal help om 'n beter begrip van hul KI-projekte te hê. En een van die belangrikste sleutels tot sukses vir enige KI-projek is 'n bekwame span leiers wat verstaan ​​wat aan die gebeur is.

As jy meer wil leer oor hoe jy sommige van hierdie KI- of ML-vaardighede kan aanleer, kyk na ons lys van die beste data wetenskap en machine learning certificaties.