Maskinlæring mod Kunstig Intelligens: Nøgleforskelle

Det er meget almindeligt at høre begreberne “maskinlæring” og “kunstig intelligens” brugt i forkert sammenhæng. Det er let at gøre denne fejl, da de er to separate, men lignende koncepter, der er tæt relaterede. Med det sagt er det vigtigt at bemærke, at maskinlæring, eller ML, er en undergruppe af kunstig intelligens, eller AI.

For at forstå disse to koncepter bedre, lad os først definere hver af dem:

• Kunstig Intelligens (AI): AI er enhver software eller proces, der er designet til at efterligne menneskelig tænkning og bearbejde information. AI omfatter en bred vifte af teknologier og fag som computer vision, naturlig sprogbehandling (NLP), autonome køretøjer, robotter og endelig maskinlæring. AI giver enheder mulighed for at lære og identificere information for at løse problemer og udtrække indsigt. 
• Maskinlæring (ML): Maskinlæring er en undergruppe af AI, og det er en teknik, der indebærer at lære enheder at lære information givet til en dataset uden menneskelig indgriben. Maskinlæringsalgoritmer kan lære fra data over tid, hvilket forbedrer nøjagtigheden og effektiviteten af den samlede maskinlæringsmodel. En anden måde at se på det er, at maskinlæring er processen, som AI gennemgår, når den udfører AI-funktioner. 

Nøgleaspekter af Kunstig Intelligens

Mange definitioner af kunstig intelligens er dukket op over årene, hvilket er en af årsagerne til, at det kan synes lidt kompliceret eller forvirrende. Men i sin enkleste form er AI et felt, der kombinerer datalogi og robuste datasæt for at opnå effektivt problem løsning.

I dag omfatter feltet kunstig intelligens underfag som maskinlæring og dyb læring, der indebærer AI-algoritmer, der laver forudsigelser eller klassificeringer baseret på inddata.

AI kan nogle gange opdeles i forskellige typer, såsom svag AI eller stærk AI. Svag AI, der også kaldes Narrow AI eller Artificial Narrow Intelligence (ANI), er AI, der er blevet trænet til at udføre bestemte opgaver. Det er den mest åbenlyse form for AI i vores daglige liv, hvilket muliggør applikationer som Apples Siri og autonome køretøjer.

Stærk AI består af Artificial General Intelligence (AGI) og Artificial Super Intelligence (ASI). AGI er kun teoretisk på dette tidspunkt, og det refererer til en maskine, der har intelligens lig med mennesker. AGI ville være selvbevidst og i stand til at løse meget komplekse problemer, lære og planlægge for fremtiden. Når man tager det endnu længere, ville ASI overgå menneskelig intelligens og evne.

En af måderne at forstå AI på er at se på nogle af dets forskellige anvendelser, der inkluderer:

• Talegenkendelse: AI er nøglen til mange talegenkendelsesteknologier. Det kaldes også computer talegenkendelse eller tale-til-tekst, og det afhænger af NLP til at oversætte menneskeligt sprog til skrevet format. 
• Computer vision: AI giver computere mulighed for at udtrække information fra digitale billeder, videoer og andre visuelle input. Computer vision bruges til fototagning, sundhedsbilleder, autonome biler og meget mere. 
• Kundeservice: AI driver chatbots i kundeserviceindustrien, hvilket ændrer forholdet mellem virksomheder og deres kunder. 
• Svindelopdagelse: Finansielle institutioner bruger AI til at spotte mistænkelige transaktioner. 

Nøgleaspekter af Maskinlæring

Maskinlæringsalgoritmer afhænger af struktureret data for at lave forudsigelser. Struktureret data er data, der er mærket, organiseret og defineret med bestemte funktioner. Maskinlæring kræver normalt, at dataene er forbehandlet og organiseret, ellers ville det blive overtaget af dyb læringsalgoritmer, der er en undergruppe af AI.

Når vi ser på det større koncept af maskinlæring, bliver det hurtigt tydeligt, at det er et meget værdifuldt værktøj for virksomheder af alle størrelser. Dette skyldes i stor udstrækning den massive mængde data, der er tilgængelig for organisationer. Maskinlæringsmodellerne bearbejder dataene og identificerer mønstre, der forbedrer forretningsbeslutninger på alle niveauer, og disse modeller opdaterer sig selv og forbedrer deres analytiske nøjagtighed hver gang.

Maskinlæring består af flere teknikker, hvor hver af dem fungerer anderledes:

• Overvåget læring: Mærket data “overvåger” algoritmerne og træner dem til at klassificere data og forudsige resultater. 
• Uovervåget læring: En maskinlærningsteknik, der bruger umærket data. Uovervåede læringsmodeller kan analysere data og opdage mønstre uden menneskelig indgriben. 
• Forstærket læring: Denne teknik træner modeller til at træffe en række beslutninger, og det er baseret på et belønnings-/straffsystem. 

Forskellen i AI/ML-kompetencer

Nu, hvor vi har adskilt de to koncepter af kunstig intelligens og maskinlæring, har du sandsynligvis gættet, at hver af dem kræver en anden sæt af kompetencer. For personer, der ønsker at blive involveret i AI eller ML, er det vigtigt at erkende, hvad der kræves for hver.

Når det kommer til AI, tenderer kompetenceprofilen til at være mere teoretisk end teknisk, mens maskinlæring kræver højt teknisk ekspertise. Med det sagt er der en vis overlap mellem de to.

Lad os først se på de topkompetencer, der kræves for kunstig intelligens:

• Datavidenskab: Et tværfagligt felt, der fokuserer på at bruge data til at udlede indsigt, er datavidenskabskompetencer afgørende for AI. De kan inkludere alt fra programmering til matematik, og de hjælper datavidenskabsfolk med at bruge teknikker som statistisk modelering og datavisualisering. 
• Robotik: AI giver robotter computer vision til at hjælpe dem med at navigere og fornemme deres omgivelser. 
• Etik: Enhver, der er involveret i AI, skal være godt fortrolig med alle de etiske implikationer af sådan teknologi. Etik er en af de vigtigste bekymringer vedrørende udrulning af AI-systemer. 
• Domæneviden: Ved at have domæneviden vil du forstå branchen bedre. Det vil også hjælpe dig med at udvikle innovative teknologier til at tackle bestemte udfordringer og risici og bedre støtte din forretning. 
• Maskinlæring: For at virkelig forstå AI og anvende det på bedst mulig vis, skal du have en solid forståelse for maskinlæring. Selvom du ikke behøver at kende hver enkelt teknisk aspekt af maskinlæringsudvikling, skal du kende de grundlæggende aspekter af det. 

Når vi ser på maskinlæring, tenderer kompetencerne til at blive langt mere tekniske. Med det sagt ville det være til stor fordel for enhver, der ønsker at blive involveret i AI eller ML, at kende så mange af disse som muligt:

• Programmering: Hver maskinlæringsprofessionel skal være dygtig i programmeringssprog som Java, R, Python, C++ og Javascript. 
• Matematik: ML-folk arbejder omfattende med algoritmer og anvendt matematik, hvilket er hvorfor de skal have stærke analytiske og problemløsningsfærdigheder, kombineret med matematisk viden. 
• Neuralt netværksarkitektur: Neurale netværk er fundamentale for dyb læring, der er en undergruppe af maskinlæring. ML-eksperter har en dyb forståelse for disse neurale netværk og hvordan de kan anvendes på tværs af sektorer. 
• Big Data: En stor del af maskinlæring er big data, hvor disse modeller analyserer massive datasæt for at identificere mønstre og lave forudsigelser. Big data refererer til udtrækning, administration og analyse af enorme mængder data effektivt. 
• Fordelt datalogi: En gren af datalogi, fordelt datalogi er en anden stor del af maskinlæring. Det refererer til distribuerede systemer, hvis komponenter er placeret på forskellige netværkscomputere, der koordinerer deres handlinger ved at udveksle kommunikation.

Disse er kun nogle af de AI- og ML-kompetencer, der bør erhverves af enhver, der ønsker at blive involveret i fagene. Med det sagt ville enhver forretningsleder have stor gavn af at lære disse kompetencer, da det ville hjælpe dem med at have en bedre forståelse af deres AI-projekter. Og en af de vigtigste nøgler til succes for ethvert AI-projekt er et kompetent hold af ledere, der forstår, hvad der sker.

Hvis du ønsker at lære mere om, hvordan du kan erhverve nogle af disse AI- eller ML-kompetencer, kan du se vores liste over de bedste datavidenskabs- og maskinlæringscertificeringer.