Maskinlæring vs kunstig intelligens: Nøkkel forskjeller

Det er svært å høre uttrykkene “maskinlæring” og “kunstig intelligens” brukt i feil sammenheng. Det er lett å gjøre denne feilen, siden de er to separate, men likevel beslektede konsepter som er tett knyttet til hverandre. Med det sagt er det viktig å merke seg at maskinlæring, eller ML, er en undergruppe av kunstig intelligens, eller AI.

For å forstå disse to konseptene bedre, la oss først definere hver enkelt:

• Kunstig intelligens (AI): AI er alle programmer eller prosesser som er designet for å etterligne menneskelig tenkning og prosessere informasjon. AI omfatter en rekke teknologier og fagområder som datavisjon, naturlig språkbehandling (NLP), autonome kjøretøy, robotikk og til slutt, maskinlæring. AI gjør det mulig for enheter å lære og identifisere informasjon for å løse problemer og trekke slutsatser. 
• Maskinlæring (ML): Maskinlæring er en undergruppe av AI, og det er en teknikk som innebærer å lære enheter å lære informasjon gitt til en datasett uten menneskelig inngripen. Maskinlæringsalgoritmer kan lære fra data over tid, og forbedre nøyaktigheten og effektiviteten til den samlede maskinlæringsmodellen. En annen måte å se på det er at maskinlæring er prosessen som AI gjennomgår når den utfører AI-funksjoner. 

Nøkelfaktorer for kunstig intelligens

Mange definisjoner av kunstig intelligens har dukket opp over årene, og det er en av grunnene til at det kan virke litt komplisert eller forvirrende. Men i sin enkleste form er AI et felt som kombinerer datavitenskap og robuste datasett for å oppnå effektiv problemløsning.

I dagens felt av kunstig intelligens inkluderer underfelt som maskinlæring og dyp læring, som innebærer AI-algoritmer som gjør prediksjoner eller klassifiseringer basert på inndata.

AI kan noen ganger deles inn i forskjellige typer, som svak AI eller sterk AI. Svak AI, som også kalles Narrow AI eller Artificial Narrow Intelligence (ANI), er AI som er trent for å utføre spesifikke oppgaver. Det er den mest åpenbare formen for AI i vårt daglige liv, og det muliggjør applikasjoner som Apples Siri og autonome kjøretøy.

Stærk AI består av Artificial General Intelligence (AGI) og Artificial Super Intelligence (ASI). AGI er bare teoretisk på dette tidspunktet, og det refererer til en maskin som har intelligens like mennesker. AGI ville være selvbevisst og kunne løse svært komplekse problemer, lære og planlegge for fremtiden. Om man tar det enda lenger, ville ASI overstige menneskelig intelligens og evne.

En av måtene å forstå AI på er å se på noen av dens ulike anvendelser, som inkluderer:

• Tale gjenkjenning: AI er nøkkelen til mange talegjenkjenningsteknologier. Den kalles også datatalk-gjenkjenning eller tale-til-tekst, og den baserer seg på NLP for å oversette menneskelig tale til skrevet format. 
• Datavisjon: AI gjør det mulig for datamaskiner å trekke ut informasjon fra digitale bilder, videoer og andre visuelle inndata. Datavisjon brukes til fototagging, helsebilder, autonome biler og mye mer. 
• Kundeservice: AI driver chatboter i kundeserviceindustrien, og det endrer forholdet mellom bedrifter og deres kunder. 
• Svindeloppdaging: Finansielle institusjoner bruker AI for å oppdage mistenkelige transaksjoner. 

Nøkelfaktorer for maskinlæring

Maskinlæringsalgoritmer baserer seg på strukturert data for å gjøre prediksjoner. Strukturert data er data som er merket, organisert og definert med bestemte egenskaper. Maskinlæring trenger vanligvis at dataene er forhåndsbearbeidet og organisert, ellers ville det bli overtatt av dyp læringsalgoritmer, som er en undergruppe av AI.

Når vi ser på det større konseptet av maskinlæring, blir det raskt tydelig at det er et svært verdifullt verktøy for bedrifter av alle størrelser. Dette skyldes i stor grad den massive mengden data som er tilgjengelig for organisasjoner. Maskinlæringsmodellene prosesserer dataene og identifiserer mønster som forbedrer bedriftsbeslutninger på alle nivåer, og disse modellene oppdaterer seg selv og forbedrer sin analytiske nøyaktighet hver gang.

Maskinlæring består av noen forskjellige teknikker, hvor hver enkelt fungerer på en annen måte:

• Overvåket læring: Merka data “overvåker” algoritmene og trener dem til å klassifisere data og forutsi resultater. 
• Uovervåket læring: En maskinlæringsmetode som bruker umerka data. Uovervåket læring kan analysere data og oppdage mønster uten menneskelig inngripen. 
• Forsterket læring: Denne teknikken trener modeller til å gjøre en rekke beslutninger, og den baserer seg på et belønning/straff-system. 

Forskjell i AI/ML-ferdigheter

Nå som vi har skilt de to konseptene av kunstig intelligens og maskinlæring, har du sannsynligvis gjetting at hver enkelt krever en annen sett av ferdigheter. For personer som ønsker å bli involvert med AI eller ML, er det viktig å erkjenne hva som kreves for hver.

Når det gjelder AI, tenderer ferdighetssettet å være mer teoretisk enn teknisk, mens maskinlæring krever høyt teknisk ekspertise. Med det sagt er det en del overlap mellom de to.

La oss først se på de viktigste ferdighetene som kreves for kunstig intelligens:

• Data Vitenskap: Et tverrfaglig felt som fokuserer på å bruke data til å trekke slutsatser, data vitenskap er avgjørende for AI. Det kan inkludere alt fra programmering til matematikk, og det hjelper data vitenskapsmenn å bruke teknikker som statistisk modellering og data visualisering. 
• Robotikk: AI gir roboter datavisjon for å hjelpe dem å navigere og sanse deres omgivelser. 
• Etikk: Alle som er involvert med AI må være godt kjent med alle de etiske implikasjonene av sådan teknologi. Etikk er en av de viktigste bekymringene når det gjelder utrulling av AI-systemer. 
• Domène kunnskap: Ved å ha domène kunnskap, vil du forstå industrien bedre. Det vil også hjelpe deg å utvikle innovative teknologier for å håndtere spesifikke utfordringer og risiko, og støtte bedriften din bedre. 
• Maskinlæring: For å virkelig forstå AI og bruke det på beste måte, bør du ha en solid forståelse av maskinlæring. Selv om du ikke trenger å kjenne alle tekniske aspekter av maskinlæring, bør du kjenne de grunnleggende aspektene. 

Når vi ser på maskinlæring, tenderer ferdighetene å bli mye mer tekniske. Med det sagt ville det være til nytte for alle som ønsker å bli involvert med AI eller ML å kjenne så mange av disse som mulig:

• Programmering: Hver maskinlæringsprofesjonell må være dyktig i programmeringsspråk som Java, R, Python, C++ og Javascript. 
• Matematikk: ML-profiler arbeider omfattende med algoritmer og anvendt matematikk, og det er derfor de bør ha sterke analytiske og problemløsningsevner, kombinert med matematisk kunnskap. 
• Neuralt nettverksarkitektur: Neurale nettverk er grunnleggende for dyp læring, som er en undergruppe av maskinlæring. ML-eksperter har en dyp forståelse av disse neurale nettverkene og hvordan de kan brukes på tvers av sektorer. 
• Stor data: En stor del av maskinlæring er stor data, hvor disse modellene analyserer massive datasett for å identifisere mønster og gjøre prediksjoner. Stor data refererer til uttrekk, håndtering og analyse av enorme mengder data effektivt. 
• Fordelt datavitenskap: En gren av datavitenskap, fordelt datavitenskap er en annen stor del av maskinlæring. Det refererer til distribuerte systemer hvor komponentene er plassert på ulike nettverkskoblede datamaskiner, som koordinerer sine handlinger ved å utveksle kommunikasjon.

Dette er bare noen av de AI- og ML-ferdighetene som bør tilegnes av alle som ønsker å bli involvert i feltene. Med det sagt ville det være til stor nytte for enhver bedriftsleder å lære disse ferdighetene, da det ville hjelpe dem å ha en bedre forståelse av deres AI-prosjekter. Og en av de viktigste nøkler til suksess for ethvert AI-prosjekt er et kompetent team av ledere som forstår hva som skjer.

Hvis du ønsker å lære mer om hvordan du kan tilegne deg noen av disse AI- eller ML-ferdighetene, se vår liste over de beste data vitenskap og maskinlærings sertifiseringer.