Strojno učenje u odnosu na umjetnu inteligenciju: ključne razlike

Vrlo je uobičajeno čuti da se pojmovi "strojno učenje" i "umjetna inteligencija" bacaju u pogrešnom kontekstu. Lako je napraviti pogrešku jer su to dva odvojena, ali slična pojma koji su usko povezani. S tim u vezi, važno je napomenuti da je strojno učenje ili ML podskup umjetne inteligencije ili AI. 

Da bismo bolje razumjeli ova dva koncepta, prvo definirajmo svaki od njih: 

• Umjetna inteligencija (AI): AI je svaki softver ili proces koji je dizajniran da oponaša ljudsko razmišljanje i obrađuje informacije. AI uključuje širok raspon tehnologija i područja poput računalnog vida, obrade prirodnog jezika (NLP), autonomnih vozila, robotike i konačno strojnog učenja. AI omogućuje uređajima da uče i identificiraju informacije za rješavanje problema i izvlačenje uvida. 
• Strojno učenje (ML): Strojno učenje je podskup umjetne inteligencije, a to je tehnika koja uključuje podučavanje uređaja za učenje informacija danih skupu podataka bez ljudskog uplitanja. Algoritmi strojnog učenja mogu učiti iz podataka tijekom vremena, poboljšavajući točnost i učinkovitost ukupnog modela strojnog učenja. Drugi način gledanja na to jest da je strojno učenje proces koji AI prolazi prilikom izvođenja funkcija AI-ja. 

Ključni aspekti umjetne inteligencije

Tijekom godina pojavile su se mnoge definicije umjetne inteligencije, što je jedan od razloga zašto se može činiti pomalo kompliciranom ili zbunjujućom. Ali u svom najjednostavnijem obliku, AI je polje koje kombinira računalne znanosti i robusne skupove podataka kako bi se postiglo učinkovito rješavanje problema. 

Današnje polje umjetne inteligencije uključuje potpodručja poput strojnog učenja i dubokog učenja, koja uključuju algoritme umjetne inteligencije koji čine predviđanja ili klasifikacije na temelju ulaznih podataka. 

AI se ponekad dijeli na različite vrste, poput slabe AI ili jake AI. Slaba umjetna inteligencija, koja se također naziva uskom umjetnom inteligencijom ili umjetnom uskom inteligencijom (ANI), je umjetna inteligencija koja je osposobljena za obavljanje specifičnih zadataka. To je najočitiji oblik umjetne inteligencije u našem svakodnevnom životu, koji omogućuje aplikacije poput Appleove Siri i autonomnih vozila. 

Strong AI sastoji se od umjetne opće inteligencije (AGI) i umjetne super inteligencije (ASI). AGI je u ovom trenutku samo teoretski i odnosi se na stroj koji ima inteligenciju jednaku ljudskoj. AGI bi bio samosvjestan i sposoban rješavati vrlo složene probleme, učiti i planirati budućnost. Uzimajući stvari još dalje, ASI bi nadmašio ljudsku inteligenciju i sposobnost. 

Jedan od načina za razumijevanje AI-ja je promatranje nekih od njegovih različitih primjena, koje uključuju: 

• Prepoznavanje govora: AI je ključ mnogih tehnologija prepoznavanja govora. Također se naziva i računalno prepoznavanje govora ili govor u tekst, oslanja se na NLP za prevođenje ljudskog govora u pisani oblik. 
• Računalni vid: AI omogućuje računalima izdvajanje informacija iz digitalnih slika, videa i drugih vizualnih ulaza. Računalni vid se koristi za označavanje fotografija, slikanje u zdravstvu, autonomne automobile i još mnogo toga. 
• Služba za korisnike: AI pokreće chatbotove u cijeloj industriji usluga korisnicima, mijenjajući odnos između tvrtki i njihovih kupaca. 
• Otkrivanje prijevare: Financijske institucije koriste umjetnu inteligenciju za uočavanje sumnjivih transakcija. 

Ključni aspekti strojnog učenja 

Algoritmi strojnog učenja oslanjaju se na strukturirane podatke za izradu predviđanja. Strukturirani podaci su podaci koji su označeni, organizirani i definirani posebnim značajkama. Strojno učenje obično treba da se ti podaci prethodno obrade i organiziraju, inače bi ih preuzeli algoritmi dubokog učenja, što je još jedno podpolje umjetne inteligencije. 

Kada pogledamo širi koncept strojnog učenja, brzo postaje očito da je to vrlo vrijedan alat za tvrtke svih veličina. To je velikim dijelom zahvaljujući golemoj količini podataka dostupnih organizacijama. Modeli strojnog učenja obrađuju podatke i identificiraju obrasce koji poboljšavaju poslovno odlučivanje na svim razinama, a ti se modeli svaki put sami ažuriraju i poboljšavaju svoju analitičku točnost. 

Strojno učenje sastoji se od nekoliko različitih tehnika, od kojih svaka radi drugačije: 

• Nadzirano učenje: Označeni podaci "nadziru" algoritme i obučavaju ih da klasificiraju podatke i predviđaju ishode. 
• Učenje bez nadzora: Tehnika strojnog učenja koja koristi neoznačene podatke. Modeli učenja bez nadzora mogu analizirati podatke i otkriti obrasce bez ljudske intervencije. 
• Učenje s pojačanjem: Ova tehnika obučava modele da donose slijed odluka, a temelji se na sustavu nagrađivanja/kažnjavanja. 

Razlika u skupovima vještina AI/ML

Sada kada smo razdvojili dva koncepta umjetne inteligencije i strojnog učenja, vjerojatno ste pogodili da svaki od njih zahtijeva različite vještine. Za pojedince koji se žele uključiti u AI ili ML, važno je prepoznati što je potrebno za svaki od njih. 

Kada je riječ o umjetnoj inteligenciji, skup vještina više je teorijski nego tehnički, dok strojno učenje zahtijeva visoko tehničko znanje. Uz to rečeno, postoji neki crossover između to dvoje. 

Pogledajmo najprije vrhunske vještine potrebne za umjetnu inteligenciju: 

• Znanost o podacima: Multidisciplinarno područje usmjereno na korištenje podataka za izvođenje uvida, vještine znanosti o podacima ključne su za AI. Mogu uključivati ​​sve, od programiranja do matematike, i pomažu znanstvenicima koji se bave podacima da koriste tehnike poput statističkog modeliranja i vizualizacije podataka. 
• Robotika: AI robotima pruža računalni vid koji im pomaže u navigaciji i osjećaju okoline. 
• Etika: Svatko tko je uključen u AI mora biti dobro upućen u sve etičke implikacije takve tehnologije. Etika je jedno od glavnih pitanja u vezi s implementacijom AI sustava. 
• Poznavanje domene: Posjedujući poznavanje domene, bolje ćete razumjeti industriju. Također će vam pomoći da razvijete inovativne tehnologije za rješavanje specifičnih izazova i rizika, bolje podržavajući vaše poslovanje. 
• Strojno učenje: Da biste doista razumjeli AI i primijenili ga na najbolji mogući način, trebali biste dobro razumjeti strojno učenje. Iako možda ne morate znati svaki tehnički aspekt razvoja strojnog učenja, trebali biste znati njegove temeljne aspekte. 

Kad pogledamo strojno učenje, vještine su više tehničke. S tim u vezi, svima koji se žele uključiti u umjetnu inteligenciju ili ML bilo bi dobro da znaju što je više moguće od ovoga:

• Programiranje: Svaki stručnjak za strojno učenje mora biti vješt u programskim jezicima kao što su Java, R, Python, C++ i Javascript. 
• Matematika: Stručnjaci za ML intenzivno rade s algoritmima i primijenjenom matematikom, zbog čega bi trebali imati jake analitičke vještine i vještine rješavanja problema, uparene s matematičkim znanjem. 
• Arhitektura neuronske mreže: Neuronske mreže temeljne su za duboko učenje, koje je podskup strojnog učenja. Stručnjaci za ML duboko razumiju ove neuronske mreže i kako se mogu primijeniti u različitim sektorima. 
• Big Data: Glavni dio strojnog učenja su veliki podaci, gdje ti modeli analiziraju ogromne skupove podataka kako bi identificirali obrasce i dali predviđanja. Veliki podaci odnose se na učinkovito izdvajanje, upravljanje i analizu velikih količina podataka. 
• Distribuirano računalstvo: Grana računalne znanosti, distribuirano računalstvo još je jedan veliki dio strojnog učenja. Odnosi se na distribuirane sustave čije su komponente smještene na različitim umreženim računalima, koja koordiniraju svoje djelovanje razmjenom komunikacija. 

Ovo su samo neke od vještina AI i ML koje bi trebao steći svatko tko se želi uključiti u ova polja. Uz to rečeno, svakom poslovnom vođi bi uvelike koristilo učenje ovih vještina jer bi im to pomoglo da bolje razumiju svoje projekte umjetne inteligencije. A jedan od glavnih ključeva uspjeha za bilo koji AI projekt je kompetentan tim vođa koji razumije što se događa.

Ako želite saznati više o tome kako možete steći neke od ovih vještina AI ili ML, pogledajte naš popis najboljih znanost o podacima i stroj za učenje certifikati.