Strojové učení proti umělá inteligence: klíčové rozdíly

Je velmi časté slyšet termíny “strojové učení” a “umělá inteligence” používané v nesprávném kontextu. Je to snadno udělání chyba, protože jsou to dva samostatné, ale podobné koncepty, které jsou úzce spojeny. S tím said, je důležité poznamenat, že strojové učení, nebo ML, je podmnožinou umělé inteligence, nebo AI.

Abyste pochopili tyto dva koncepty lépe, pojďme nejprve definovat každý z nich:

• Umělá inteligence (AI): AI je jakýkoli software nebo procesy, které jsou navrženy tak, aby napodobovaly lidské myšlení a zpracovávaly informace. AI zahrnuje širokou škálu technologií a oborů, jako je počítačové vidění, zpracování přirozeného jazyka (NLP), autonomní vozidla, robotika a nakonec strojové učení. AI umožňuje zařízením učit se a identifikovat informace, aby řešily problémy a extrahovaly poznatky. 
• Strojové učení (ML): Strojové učení je podmnožinou AI a je technika, která zahrnuje učení zařízení na základě dat bez lidského zásahu. Algoritmy strojového učení mohou učit z dat over time, zlepšují přesnost a efektivitu celého modelu strojového učení. Jiný způsob pohledu na to je, že strojové učení je proces, který AI prochází, když provádí funkce AI. 

Klíčové aspekty umělé inteligence

Mnoho definic umělé inteligence se objevilo v průběhu let, což je jeden z důvodů, proč může vypadat somewhat složitým nebo matoucím. Ale v jeho nejlepším tvaru je AI obor, který kombinuje počítačovou vědu a robustní datové sady, aby dosáhl efektivního řešení problémů.

Dnešní obor umělé inteligence zahrnuje sub-branchy, jako je strojové učení a hluboké učení, které zahrnují algoritmy AI, které dělají předpovědi nebo klasifikace na základě vstupních dat.

AI je někdy rozdělena do různých typů, jako je slabá AI nebo silná AI. Slabá AI, která je také označována jako Úzká AI nebo Umělá úzká inteligence (ANI), je AI, která byla trénována, aby prováděla specifické úkoly. Je to nejzřetelnější forma AI v našem denním životě, umožňující aplikace, jako je Apple’s Siri a autonomní vozidla.

Silná AI se skládá z Umělé obecné inteligence (AGI) a Umělé superinteligence (ASI). AGI je zatím pouze teoretická a odkazuje na stroj, který má inteligenci rovnou lidské. AGI by byla sebevědomá a schopná řešit vysoce komplexní problémy, učit se a plánovat do budoucna. Ještě dále, ASI by překročila lidskou inteligenci a schopnost.

Jedním z způsobů, jak pochopit AI, je pohled na některé z jeho různých aplikací, které zahrnují:

• Rozpoznání řeči: AI je klíčem k mnoha technologiím rozpoznání řeči. Také označováno jako počítačové rozpoznání řeči nebo speech-to-text, spoléhá na NLP, aby přeložil lidskou řeč do psané formy. 
• Počítačové vidění: AI umožňuje počítačům extrahovat informace z digitálních obrazů, videí a dalších vizuálních vstupů. Počítačové vidění se používá pro tagování fotografií, zdravotnické zobrazování, autonomní vozidla a mnohem více. 
• Zákaznický servis: AI pohání chatboty v celém zákaznickém servisu, měnící vztah mezi podniky a jejich zákazníky. 
• Detekce podvodů: Finanční instituce používají AI, aby identifikovaly podezřelé transakce. 

Klíčové aspekty strojového učení

Algoritmy strojového učení spoléhají na strukturovaná data, aby dělaly předpovědi. Strukturovaná data jsou data, která jsou označena, organizována a definována s konkrétními funkcemi. Strojové učení obvykle potřebuje tato data, aby byla předzpracována a organizována, nebo by byla převzata hlubokými algoritmy učení, což je další sub-branch AI.

Když se podíváme na větší koncept strojového učení, rychle se stává zřejmým, že je to velmi cenný nástroj pro podniky všech velikostí. Je to díky velké množství dostupných dat organizacím. Modely strojového učení zpracovávají data a identifikují vzory, které zlepšují rozhodování na všech úrovních, a tyto modely se aktualizují samy o sobě a zlepšují analytickou přesnost každým dnem.

Strojové učení se skládá z několika různých technik, z nichž každá funguje jinak:

• Dozorované učení: Označená data “dozorují” algoritmy a trénují je, aby klasifikovaly data a předpovídaly výsledky. 
• Nedozorované učení: Technika strojového učení, která používá neošetřená data. Modely nedozorovaného učení mohou analyzovat data a objevit vzory bez lidského zásahu. 
• Učení s posílením: Tato technika trénuje modely, aby dělaly sekvenci rozhodnutí, a je založena na systému odměn a trestů. 

Rozdíl ve dovednostech AI/ML

Teď, když jsme oddělili dva koncepty umělé inteligence a strojového učení, jste pravděpodobně uhádli, že každý z nich vyžaduje jiný soubor dovedností. Pro jednotlivce, kteří se chtějí zapojit do AI nebo ML, je důležité rozpoznat, co je vyžadováno pro každý.

Když se jedná o AI, soubor dovedností tenduje být více teoretický než technický, zatímco strojové učení vyžaduje vysoce technické odborné znalosti. S tím said, existuje некоторé překrytí mezi nimi.

Počínaje nejprve se podívejme na top dovednosti vyžadované pro umělou inteligenci:

• Věda o datech: Mezioborové pole zaměřené na použití dat k získání poznatků, dovednosti ve vědě o datech jsou zásadní pro AI. Mohou zahrnovat vše od programování po matematiku a pomáhají datovým vědcům používat techniky, jako je statistické modelování a vizualizace dat. 
• Robotika: AI poskytuje robotům počítačové vidění, aby jim pomohlo navigovat a vnímat jejich prostředí. 
• Etika: Kdokoli, kdo se zapojuje do AI, musí být dobře seznámen s veškerými etickými důsledky takové technologie. Etika jsou jedním z hlavních obav týkajících se nasazení systémů AI. 
• Dominantní znalost: Mít dominantní znalost vám pomůže lépe porozumět odvětví. Také vám pomůže vyvinout inovativní technologie, aby řešily konkrétní výzvy a rizika, a lépe podporovaly váš podnik. 
• Strojové učení: Abyste skutečně pochopili AI a aplikovali ji co nejlépe, měli byste mít pevné pochopení strojového učení. I když nemusíte znát každou technickou stránku vývoje strojového učení, měli byste znát základní aspekty. 

Když se podíváme na strojové učení, dovednosti tendují být mnohem více technické. S tím said, bylo by prospěšné pro každého, kdo se chce zapojit do AI nebo ML, znát co nejvíce z nich:

• Programování: Každý profesionál v oblasti strojového učení musí být zdatný v programovacích jazycích, jako je Java, R, Python, C++ a Javascript. 
• Matematika: Profesionálové v oblasti ML pracují rozsáhle s algoritmy a aplikovanou matematikou, což je důvod, proč by měli mít silné analytické a problémové dovednosti, spojené s matematickými znalostmi. 
• Architektura neuronových sítí: Neuronové sítě jsou fundamentální pro hluboké učení, což je sub-branch strojového učení. Odborníci na ML mají hluboké pochopení těchto neuronových sítí a toho, jak je lze aplikovat napříč sektory. 
• Velká data: Velká část strojového učení spočívá v velkých datech, kde tyto modely analyzují obrovské datové sady, aby identifikovaly vzory a dělaly předpovědi. Velká data odkazují na extrakci, správu a analýzu obrovských množství dat efektivně. 
• Distribuované výpočty: Oddělení počítačové vědy, distribuované výpočty jsou další hlavní část strojového učení. Odkazují na distribuované systémy, jejichž součásti jsou umístěny na různých síťových počítačích, které koordinují své akce výměnou komunikací.

Tyto jsou jen některé z AI a ML dovedností, které by měli získat ti, kteří se chtějí zapojit do těchto oborů. S tím said, jakýkoli obchodní leader by velmi prospěšně získal, kdyby se naučil tyto dovednosti, protože by mu to pomohlo lépe porozumět svým projektům AI. A jedním z hlavních klíčů k úspěchu pro jakýkoli projekt AI je kompetentní tým leaderů, kteří rozumí, co se děje. Pokud chcete se dozvědět více o tom, jak získat některé z těchto AI nebo ML dovedností, podívejte se na náš seznam nejlepších certifikací pro vědu o datech a strojové učení.

Pokud chcete se dozvědět více o tom, jak získat některé z těchto AI nebo ML dovedností, podívejte se na náš seznam nejlepších certifikací pro vědu o datech a certifikací pro strojové učení.