Machine Learning vs Artificial Intelligence: Nøgleforskelle

Det er meget almindeligt at høre udtrykkene "machine learning" og "kunstig intelligens" kastet rundt i den forkerte sammenhæng. Det er en let fejl at begå, da de er to separate, men ens begreber, der er tæt beslægtede. Når det er sagt, er det vigtigt at bemærke, at maskinlæring eller ML er en delmængde af kunstig intelligens eller AI. 

For at forstå disse to begreber bedre, lad os først definere hver enkelt: 

• Kunstig intelligens (AI): AI er enhver software eller processer, der er designet til at efterligne menneskelig tænkning og behandle information. AI omfatter en bred vifte af teknologier og områder som computersyn, naturlig sprogbehandling (NLP), autonome køretøjer, robotteknologi og endelig maskinlæring. AI gør det muligt for enheder at lære og identificere information for at løse problemer og udtrække indsigt. 
• Machine Learning (ML): Maskinlæring er en delmængde af kunstig intelligens, og det er en teknik, der involverer at lære enheder at lære information givet til et datasæt uden menneskelig indblanding. Maskinlæringsalgoritmer kan lære af data over tid, hvilket forbedrer nøjagtigheden og effektiviteten af ​​den overordnede maskinlæringsmodel. En anden måde at se det på er, at maskinlæring er den proces, som AI gennemgår, når man udfører AI-funktioner. 

Nøgleaspekter af kunstig intelligens

Mange definitioner af kunstig intelligens er dukket op gennem årene, hvilket er en af ​​grundene til, at det kan virke noget kompliceret eller forvirrende. Men i sin enkleste form er AI et felt, der kombinerer datalogi og robuste datasæt for at opnå effektiv problemløsning. 

Dagens felt af kunstig intelligens inkluderer underområder som maskinlæring og deep learning, som involverer AI-algoritmer, der foretager forudsigelser eller klassificeringer baseret på inputdata. 

AI er nogle gange opdelt i forskellige typer, såsom svag AI eller stærk AI. Svag AI, som også omtales som Narrow AI eller Artificial Narrow Intelligence (ANI), er AI, der er blevet trænet til at udføre specifikke opgaver. Det er den mest tydelige form for kunstig intelligens i vores daglige liv, der 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 med intelligens lig med mennesker. AGI ville være selvbevidst og i stand til at løse meget komplekse problemer, lære og planlægge for fremtiden. Tager man tingene endnu længere, ville ASI overgå menneskelig intelligens og evner. 

En af måderne at forstå AI på er ved at se på nogle af dens forskellige applikationer, som omfatter: 

• Tale genkendelse: AI er nøglen til mange talegenkendelsesteknologier. Også omtalt som computertalegenkendelse eller tale-til-tekst, er den afhængig af NLP til at oversætte menneskelig tale til skriftligt format. 
• Computervision: AI gør det muligt for computere at udtrække information fra digitale billeder, videoer og andre visuelle input. Computersyn bruges til fototagging, billedbehandling i sundhedssektoren, autonome biler og meget mere. 
• Kundeservice: AI driver chatbots i hele kundeserviceindustrien, hvilket ændrer forholdet mellem virksomheder og deres kunder. 
• Opdagelse af svindel: Finansielle institutioner bruger kunstig intelligens til at opdage mistænkelige transaktioner. 

Nøgleaspekter af Machine Learning 

Maskinlæringsalgoritmer er afhængige af strukturerede data til at lave forudsigelser. Strukturerede data er data, der er mærket, organiseret og defineret med specifikke funktioner. Maskinlæring kræver normalt, at disse data er forbehandlet og organiseret, ellers ville de blive overtaget af deep learning-algoritmer, som er endnu et underområde af AI. 

Når vi ser på det større begreb maskinlæring, bliver det hurtigt klart, at det er et meget værdifuldt værktøj for virksomheder i alle størrelser. Dette er i høj grad takket være den enorme mængde data, der er tilgængelig for organisationer. Maskinlæringsmodeller behandler dataene og identificerer mønstre, der forbedrer forretningsbeslutninger på alle niveauer, og disse modeller opdateres af sig selv og forbedrer deres analytiske nøjagtighed hver gang. 

Maskinlæring består af et par forskellige teknikker, hvor hver af dem fungerer forskelligt: 

• Superviseret læring: Mærkede data "overvåger" algoritmerne og træner dem til at klassificere data og forudsige resultater. 
• Uovervåget læring: En maskinlæringsteknik, der bruger umærkede data. Uovervågede læringsmodeller kan analysere data og opdage mønstre uden menneskelig indgriben. 
• Forstærkende læring: Denne teknik træner modeller til at træffe en række beslutninger, og den er baseret på et belønning/strafsystem. 

Forskel i AI/ML færdigheder

Nu hvor vi har adskilt de to begreber kunstig intelligens og maskinlæring, har du sikkert gættet, at hver af dem kræver et andet sæt færdigheder. For personer, der ønsker at blive involveret i AI eller ML, er det vigtigt at erkende, hvad der kræves for hver enkelt. 

Når det kommer til AI, har færdighedssættet en tendens til at være mere teoretisk end teknisk, mens maskinlæring kræver meget teknisk ekspertise. Når det er sagt, er der en vis crossover mellem de to. 

Lad os først se på de bedste færdigheder, der kræves til kunstig intelligens: 

• Datalogi: Et tværfagligt felt, der fokuserer på at bruge data til at opnå indsigt, datavidenskabelige færdigheder er afgørende for AI. De kan omfatte alt fra programmering til matematik, og de hjælper dataforskere med at bruge teknikker som statistisk modellering og datavisualiseringer. 
• Robotik: AI giver robotter computersyn for at hjælpe dem med at navigere og fornemme deres miljøer. 
• Etik: Enhver, der er involveret i kunstig intelligens, skal være velbevandret i alle de etiske implikationer af en sådan teknologi. Etik er en af ​​de største bekymringer i forbindelse med implementeringen af ​​AI-systemer. 
• Domæneviden: Ved at have domænekendskab vil du forstå branchen bedre. Det vil også hjælpe dig med at udvikle innovative teknologier til at imødegå specifikke udfordringer og risici, hvilket bedre understøtter din virksomhed. 
• Maskinelæring: For virkelig at forstå AI og anvende det på den bedst mulige måde, bør du have en solid forståelse af maskinlæring. Selvom du måske ikke behøver at kende hvert eneste tekniske aspekt af udvikling af maskinlæring, bør du kende de grundlæggende aspekter af det. 

Når vi ser på maskinlæring, har færdighederne en tendens til at blive langt mere tekniske. Når det er sagt, ville det gavne enhver, der ønsker at blive involveret i AI eller ML, at kende så mange af disse som muligt:

• Programmering: Enhver maskinlæringsprofessionel skal være dygtig til programmeringssprog som Java, R, Python, C++ og Javascript. 
• Matematik: ML-professionelle arbejder meget med algoritmer og anvendt matematik, hvorfor de bør have stærke analytiske og problemløsningsevner, parret med matematisk viden. 
• Neural netværksarkitektur: Neurale netværk er grundlæggende for deep learning, som er en delmængde af maskinlæring. ML-eksperter har en dyb forståelse af 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, styring og analyse af enorme mængder data effektivt. 
• Distribueret databehandling: En gren af ​​datalogi, distribueret computing er en anden vigtig del af maskinlæring. Det refererer til distribuerede systemer, hvis komponenter er placeret på forskellige netværkscomputere, som koordinerer deres handlinger ved at udveksle kommunikation. 

Dette er blot nogle af de AI- og ML-færdigheder, som bør erhverves af alle, der ønsker at blive involveret i felterne. Når det er sagt, vil enhver virksomhedsleder have stor gavn af at lære disse færdigheder, da det ville hjælpe dem med at få en bedre forståelse af deres AI-projekter. Og en af ​​de vigtigste nøgler til succes for ethvert AI-projekt er et kompetent team af ledere, der forstår, hvad der foregår.

Hvis du vil lære mere om, hvordan du kan erhverve nogle af disse AI- eller ML-færdigheder, så tjek vores liste over de bedste datalogi , machine learning certificeringer.