Машинско учење наспроти вештачка интелигенција: клучни разлики

Многу е вообичаено да се слушнат термините „машинско учење“ и „вештачка интелигенција“ фрлени во погрешен контекст. Лесно е да се направи грешка, бидејќи тие се два посебни, но слични концепти кои се тесно поврзани. Со тоа, важно е да се забележи дека машинското учење, или ML, е подгрупа на вештачката интелигенција или ВИ. 

За подобро да ги разбереме овие два концепта, ајде прво да го дефинираме секој од нив: 

• Вештачка интелигенција (АИ): ВИ е секој софтвер или процеси кои се дизајнирани да го имитираат човечкото размислување и да обработуваат информации. Вештачката интелигенција вклучува широк опсег на технологии и полиња како компјутерска визија, обработка на природни јазици (НЛП), автономни возила, роботика и, конечно, машинско учење. ВИ им овозможува на уредите да учат и идентификуваат информации за да решаваат проблеми и да извлечат увид. 
• Машинско учење (ML): Машинското учење е подгрупа на вештачката интелигенција и тоа е техника која вклучува настава на уредите да учат информации дадени на базата на податоци без човечко мешање. Алгоритмите за машинско учење можат да учат од податоците со текот на времето, подобрувајќи ја точноста и ефикасноста на целокупниот модел на машинско учење. Друг начин на гледање е дека машинското учење е процес на кој ВИ се подложува при извршување на функциите на вештачката интелигенција. 

Клучни аспекти на вештачката интелигенција

Многу дефиниции за вештачката интелигенција се појавија со текот на годините, што е една од причините зошто може да изгледа малку комплицирано или збунувачки. Но, во својата наједноставна форма, вештачката интелигенција е поле кое комбинира компјутерска наука и робусни збирки на податоци за да постигне ефективно решавање на проблеми. 

Денешното поле на вештачката интелигенција вклучува под-полиња како машинско учење и длабоко учење, кои вклучуваат алгоритми за вештачка интелигенција кои прават предвидувања или класификации врз основа на влезните податоци. 

Вештачката интелигенција понекогаш се дели на различни типови, како што се слаба вештачка интелигенција или силна вештачка интелигенција. Слабата вештачка интелигенција, која исто така се нарекува тесна вештачка интелигенција или вештачка тесна интелигенција (АНИ), е вештачка интелигенција која е обучена да извршува специфични задачи. Тоа е најочигледната форма на вештачка интелигенција во нашиот секојдневен живот, која овозможува апликации како Siri на Apple и автономни возила. 

Силната вештачка интелигенција се состои од вештачка општа интелигенција (AGI) и вештачка супер интелигенција (АСИ). AGI во овој момент е само теоретски и се однесува на машина која има интелигенција еднаква на луѓето. AGI би бил самосвесен и способен да решава многу сложени проблеми, да учи и да планира за иднината. Ако ги земеме работите уште подалеку, ASI ќе ја надмине човечката интелигенција и способност. 

Еден од начините да се разбере вештачката интелигенција е со разгледување на некои од нејзините различни апликации, кои вклучуваат: 

• Препознавање на говор: ВИ е клучот за многу технологии за препознавање говор. Исто така наречено компјутерско препознавање говор или говор во текст, се потпира на НЛП за да го преведе човечкиот говор во пишан формат. 
• Компјутерска визија: ВИ им овозможува на компјутерите да извлекуваат информации од дигитални слики, видеа и други визуелни влезови. Компјутерската визија се користи за означување фотографии, сликање на здравствената заштита, автономни автомобили и многу повеќе. 
• Услуги на клиентите: Вештачката интелигенција ги овластува четботите низ индустријата за услуги на клиентите, менувајќи ја врската помеѓу бизнисите и нивните клиенти. 
• Откривање измама: Финансиските институции користат вештачка интелигенција за да забележат сомнителни трансакции. 

Клучни аспекти на машинското учење 

Алгоритмите за машинско учење се потпираат на структурирани податоци за да прават предвидувања. Структурирани податоци се податоци кои се означени, организирани и дефинирани со специфични карактеристики. За машинското учење обично треба овие податоци да бидат претходно обработени и организирани, или во спротивно би биле преземени од алгоритми за длабоко учење, што е уште едно подполе на вештачката интелигенција. 

Кога ќе го погледнеме поголемиот концепт на машинско учење, брзо станува очигледно дека тоа е многу вредна алатка за бизниси од сите големини. Ова е во голема мера благодарение на огромниот број на податоци достапни за организациите. Моделите за машинско учење ги обработуваат податоците и ги идентификуваат шемите кои го подобруваат донесувањето деловни одлуки на сите нивоа, а овие модели сами се ажурираат и ја подобруваат нивната аналитичка точност секој пат. 

Машинското учење се состои од неколку различни техники, при што секоја работи различно: 

• Надгледувано учење: Обележаните податоци ги „надгледуваат“ алгоритмите и ги обучуваат да ги класифицираат податоците и да ги предвидат исходите. 
• Учење без надзор: Техника за машинско учење која користи неозначени податоци. Моделите за учење без надзор можат да ги анализираат податоците и да откријат обрасци без човечка интервенција. 
• Засилено учење: Оваа техника ги обучува моделите да донесуваат низа одлуки и се заснова на систем за награда/казнување. 

Разлика во AI/ML вештините

Сега, кога ги разделивме двата концепта на вештачка интелигенција и машинско учење, веројатно погодивте дека секој од нив бара различен сет на вештини. За поединци кои сакаат да се вклучат во AI или ML, важно е да препознаат што е потребно за секој од нив. 

Кога станува збор за вештачката интелигенција, сетот на вештини има тенденција да биде повеќе теоретски отколку технички, додека машинското учење бара високо техничка експертиза. Со тоа, постои одреден кросовер помеѓу двете. 

Ајде прво да ги погледнеме врвните вештини потребни за вештачка интелигенција: 

• Наука за податоци: Мултидисциплинарно поле фокусирано на користење на податоци за извлекување увиди, вештините за наука за податоци се клучни за вештачката интелигенција. Тие можат да вклучат сè, од програмирање до математика, и им помагаат на научниците за податоци да користат техники како што се статистичко моделирање и визуелизација на податоци. 
• Роботика: Вештачката интелигенција им обезбедува на роботите компјутерска визија за да им помогне да се движат и да ја почувствуваат нивната околина. 
• Етика: Секој кој се занимава со вештачка интелигенција мора да биде добро упатен во сите етички импликации на таквата технологија. Етиката е една од главните грижи во врска со распоредувањето на системи за вештачка интелигенција. 
• Познавање на доменот: Имајќи знаење за доменот, подобро ќе ја разберете индустријата. Исто така, ќе ви помогне да развиете иновативни технологии за справување со конкретни предизвици и ризици, подобро поддржувајќи го вашиот бизнис. 
• Машинско учење: За вистински да ја разберете вештачката интелигенција и да ја примените на најдобар можен начин, треба да имате солидно разбирање за машинското учење. Иако можеби нема да треба да го знаете секој технички аспект на развојот на машинското учење, треба да ги знаете основните аспекти на истиот. 

Кога го гледаме машинското учење, вештините имаат тенденција да станат многу потехнички. Со тоа, ќе биде од корист секој што сака да се вклучи со AI или ML да знае што е можно повеќе од овие:

• Програмирање: Секој професионалец за машинско учење мора да биде умешен во програмски јазици како Java, R, Python, C++ и Javascript. 
• Математика: Професионалците за МЛ работат интензивно со алгоритми и применета математика, поради што тие треба да имаат силни аналитички вештини и вештини за решавање проблеми, поврзани со математичко знаење. 
• Архитектура на невронски мрежи: Невронските мрежи се фундаментални за длабокото учење, што е подгрупа на машинското учење. Експертите за ML имаат длабоко разбирање за овие невронски мрежи и како тие можат да се применат низ секторите. 
• Голем податок: Главен дел од машинското учење се големите податоци, каде што овие модели анализираат масивни сетови на податоци за да ги идентификуваат шемите и да направат предвидувања. Големите податоци се однесуваат на ефикасно извлекување, управување и анализа на огромни количини на податоци. 
• Дистрибуирано пресметување: Филијала на компјутерската наука, дистрибуираното пресметување е уште еден главен дел од машинското учење. Се однесува на дистрибуирани системи чии компоненти се наоѓаат на различни мрежни компјутери, кои ги координираат своите дејства преку размена на комуникации. 

Ова се само некои од вештините за вештачка интелигенција и ML што треба да ги стекне секој што сака да се вклучи во полињата. Со тоа, секој бизнис лидер би имал голема корист од учењето на овие вештини, бидејќи тоа ќе му помогне подобро да ги разберат своите проекти за вештачка интелигенција. И еден од главните клучеви за успех за секој проект за вештачка интелигенција е компетентен тим од лидери кои разбираат што се случува.

Ако сакате да дознаете повеќе за тоа како можете да стекнете некои од овие вештини за вештачка интелигенција или ML, проверете ја нашата листа на најдобри наука за податоци машинско учење сертификати.