Koneoppiminen vs tekoäly: keskeiset erot

On hyvin yleistä kuulla termejä "koneoppiminen" ja "tekoäly" heitettynä väärään kontekstiin. Se on helppo tehdä virhe, koska ne ovat kaksi erillistä mutta samankaltaista käsitettä, jotka liittyvät läheisesti toisiinsa. Tästä huolimatta on tärkeää huomata, että koneoppiminen tai ML on tekoälyn tai tekoälyn osajoukko. 

Ymmärtääksemme nämä kaksi käsitettä paremmin, määritellään ensin kumpikin: 

• Tekoäly (AI): Tekoäly on mitä tahansa ohjelmistoa tai prosesseja, jotka on suunniteltu jäljittelemään ihmisen ajattelua ja käsittelemään tietoa. Tekoäly sisältää laajan valikoiman teknologioita ja aloja, kuten tietokonenäkö, luonnollisen kielen käsittely (NLP), autonomiset ajoneuvot, robotiikka ja lopuksi koneoppiminen. Tekoäly antaa laitteille mahdollisuuden oppia ja tunnistaa tietoa ongelmien ratkaisemiseksi ja oivallusten poimimiseksi. 
• Koneoppiminen (ML): Koneoppiminen on tekoälyn osajoukko, ja se on tekniikka, jossa laitteita opetetaan oppimaan tietojoukolle annettua tietoa ilman ihmisen puuttumista. Koneoppimisalgoritmit voivat oppia tiedoista ajan myötä, mikä parantaa koko koneoppimismallin tarkkuutta ja tehokkuutta. Toinen tapa tarkastella sitä on, että koneoppiminen on prosessi, jonka tekoäly käy läpi tehdessään tekoälytoimintoja. 

Tekoälyn keskeiset näkökohdat

Monet tekoälyn määritelmät ovat ilmaantuneet vuosien varrella, mikä on yksi syy, miksi se voi tuntua hieman monimutkaiselta tai hämmentävältä. Mutta yksinkertaisimmassa muodossaan tekoäly on ala, joka yhdistää tietojenkäsittelytieteen ja vankat tietojoukot tehokkaan ongelmanratkaisun saavuttamiseksi. 

Nykypäivän tekoälyn kenttään kuuluu osa-alueita, kuten koneoppiminen ja syväoppiminen, jotka sisältävät tekoälyalgoritmeja, jotka tekevät ennusteita tai luokituksia syöttötietojen perusteella. 

Tekoäly jaetaan joskus eri tyyppeihin, kuten heikko tekoäly tai vahva tekoäly. Heikko tekoäly, josta käytetään myös nimitystä Narrow AI tai Artificial Narrow Intelligence (ANI), on tekoäly, joka on koulutettu suorittamaan tiettyjä tehtäviä. Se on ilmeisin tekoälyn muoto jokapäiväisessä elämässämme, ja se mahdollistaa Applen Sirin ja autonomisten ajoneuvojen kaltaiset sovellukset. 

Vahva tekoäly koostuu yleisestä tekoälystä (AGI) ja keinotekoisesta superälystä (ASI). AGI on tässä vaiheessa vain teoreettinen, ja se viittaa koneeseen, jonka älykkyys on yhtä suuri kuin ihmisten. AGI olisi itsetietoinen ja pystyisi ratkaisemaan erittäin monimutkaisia ​​ongelmia, oppimaan ja suunnittelemaan tulevaisuutta. Kun asioita viedään vielä pidemmälle, ASI ylittäisi ihmisen älykkyyden ja kyvyt. 

Yksi tavoista ymmärtää tekoälyä on tarkastella joitakin sen eri sovelluksia, joihin kuuluvat: 

• Puheentunnistus: Tekoäly on avain monille puheentunnistustekniikoille. Sitä kutsutaan myös tietokoneen puheentunnistukseksi tai puhetekstiksi, ja se käyttää NLP:tä kääntämään ihmisen puheen kirjoitettuun muotoon. 
• Konenäkö: Tekoälyn avulla tietokoneet voivat poimia tietoa digitaalisista kuvista, videoista ja muista visuaalisista syötteistä. Tietokonenäköä käytetään valokuvien merkitsemiseen, terveydenhuollon kuvantamiseen, autonomisiin autoihin ja paljon muuta. 
• Asiakaspalvelu: Tekoäly tukee chatbotteja kaikkialla asiakaspalvelualalla ja muuttaa yritysten ja asiakkaiden välistä suhdetta. 
• Petosten havaitseminen: Rahoituslaitokset käyttävät tekoälyä havaitakseen epäilyttäviä liiketoimia. 

Koneoppimisen keskeiset näkökohdat 

Koneoppimisalgoritmit luottavat strukturoituun dataan ennustaakseen. Strukturoitu data on dataa, joka on merkitty, järjestetty ja määritelty tietyillä ominaisuuksilla. Koneoppiminen tarvitsee yleensä nämä tiedot esikäsiteltäviksi ja organisoitavaksi, tai muuten syväoppimisalgoritmit ottaisivat sen haltuunsa, mikä on vielä yksi tekoälyn alakenttä. 

Kun tarkastelemme laajempaa koneoppimisen käsitettä, käy nopeasti ilmi, että se on erittäin arvokas työkalu kaikenkokoisille yrityksille. Tämä johtuu suurelta osin organisaatioiden käytettävissä olevasta valtavasta datamäärästä. Koneoppimismallit käsittelevät dataa ja tunnistavat malleja, jotka parantavat liiketoiminnan päätöksentekoa kaikilla tasoilla, ja nämä mallit päivittyvät itsestään ja parantavat analyyttistä tarkkuuttaan joka kerta. 

Koneoppiminen koostuu muutamasta eri tekniikasta, joista jokainen toimii eri tavalla: 

• Ohjattu oppiminen: Merkitty data "valvoo" algoritmeja ja kouluttaa niitä luokittelemaan tietoja ja ennustamaan tuloksia. 
• Ohjaamaton oppiminen: Koneoppimistekniikka, joka käyttää merkitsemätöntä dataa. Valvomattomat oppimismallit voivat analysoida tietoja ja löytää malleja ilman ihmisen puuttumista. 
• Vahvistusoppiminen: Tämä tekniikka kouluttaa malleja tekemään sarjan päätöksiä, ja se perustuu palkitsemis-/rangaistusjärjestelmään. 

Ero AI/ML-taitosarjoissa

Nyt kun olemme erottaneet kaksi tekoälyn ja koneoppimisen käsitettä, olet todennäköisesti arvannut, että jokainen niistä vaatii erilaisia ​​taitoja. Yksilöille, jotka haluavat olla tekemisissä tekoälyn tai ML:n kanssa, on tärkeää tunnistaa, mitä kullekin vaaditaan. 

Tekoälyn osalta taitosarja on yleensä enemmän teoreettinen kuin tekninen, kun taas koneoppiminen vaatii erittäin teknistä asiantuntemusta. Näin sanottuna näiden kahden välillä on jonkinlainen risteys. 

Katsotaanpa ensin parhaita tekoälyn edellyttämiä taitoja: 

• Datatiede: Monitieteinen ala, joka keskittyy datan käyttämiseen oivallusten hankkimiseen, datatieteen taidot ovat ratkaisevan tärkeitä tekoälylle. Ne voivat sisältää kaikkea ohjelmoinnista matematiikkaan, ja ne auttavat datatieteilijöitä käyttämään tekniikoita, kuten tilastollista mallintamista ja tietojen visualisointeja. 
• Robotiikka: Tekoäly tarjoaa roboteille tietokonenäön, joka auttaa heitä navigoimaan ja havaitsemaan ympäristönsä. 
• Etiikka: Kaikkien tekoälyn kanssa tekemisissä olevien on tunnettava kaikki tällaisen teknologian eettiset vaikutukset. Etiikka on yksi tärkeimmistä huolenaiheista tekoälyjärjestelmien käyttöönotossa. 
• Domain Knowledge: Kun omistat verkkotunnuksen, ymmärrät alaa paremmin. Se auttaa myös sinua kehittämään innovatiivisia tekniikoita vastaamaan erityisiin haasteisiin ja riskeihin ja tukemaan liiketoimintaasi paremmin. 
• Koneoppiminen: Jotta voisit todella ymmärtää tekoälyä ja soveltaa sitä parhaalla mahdollisella tavalla, sinulla tulee olla vankka käsitys koneoppimisesta. Vaikka sinun ei ehkä tarvitse tietää kaikkia koneoppimisen kehittämisen teknisiä näkökohtia, sinun pitäisi tietää sen perusasiat. 

Kun tarkastelemme koneoppimista, taidot ovat yleensä paljon teknisempiä. Kaikille, jotka haluavat olla tekemisissä tekoälyn tai ML:n kanssa, olisi hyödyllistä tietää mahdollisimman monet näistä:

• Ohjelmointi: Jokaisen koneoppimisen ammattilaisen tulee osata ohjelmointikieliä, kuten Java, R, Python, C++ ja Javascript. 
• Matematiikka: ML-ammattilaiset työskentelevät laajasti algoritmien ja soveltavan matematiikan parissa, minkä vuoksi heillä tulee olla vahvat analyyttiset ja ongelmanratkaisutaidot sekä matemaattinen tietämys. 
• Neuraaliverkkoarkkitehtuuri: Neuroverkot ovat perustavanlaatuisia syvälle oppimiselle, joka on osa koneoppimista. ML-asiantuntijoilla on syvä ymmärrys näistä neuroverkoista ja siitä, kuinka niitä voidaan soveltaa eri sektoreilla. 
• Suuri data: Suurin osa koneoppimisesta on big dataa, jossa nämä mallit analysoivat massiivisia tietojoukkoja tunnistaakseen malleja ja tehdäkseen ennusteita. Big data tarkoittaa valtavien tietomäärien tehokasta talteenottoa, hallintaa ja analysointia. 
• Hajautettu tietotekniikka: Tietojenkäsittelytieteen ala, hajautettu laskenta on toinen tärkeä osa koneoppimista. Se viittaa hajautettuihin järjestelmiin, joiden komponentit sijaitsevat useissa verkkoon kytketyissä tietokoneissa, jotka koordinoivat toimintaansa vaihtamalla viestintää. 

Nämä ovat vain joitain tekoäly- ja ML-taidoista, jotka jokaisen alalle haluavan tulisi hankkia. Tästä huolimatta jokainen yritysjohtaja hyötyisi suuresti näiden taitojen oppimisesta, koska se auttaisi heitä ymmärtämään tekoälyprojektejaan paremmin. Ja yksi tärkeimmistä tekoälyprojektin menestyksen avaimista on pätevä johtajien ryhmä, joka ymmärtää, mitä tapahtuu.

Jos haluat oppia lisää siitä, kuinka voit hankkia joitain näistä tekoäly- tai ML-taidoista, tutustu parhaiden luetteloomme tietojenkäsittely ja koneoppiminen sertifikaatit.