Maskinlæring vs kunstig intelligens: nøkkelforskjeller

Det er veldig vanlig å høre begrepene «maskinlæring» og «kunstig intelligens» kastet rundt i feil kontekst. Det er en lett feil å gjøre, siden de er to separate, men like konsepter som er nært beslektet. 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 hvert enkelt: 

• Kunstig intelligens (AI): AI er enhver programvare eller prosess som er designet for å etterligne menneskelig tenkning og behandle informasjon. AI inkluderer et bredt spekter av teknologier og felt som datasyn, 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 ut innsikt. 
• Maskinlæring (ML): Maskinlæring er en undergruppe av AI, og det er en teknikk som innebærer å lære enheter å lære informasjon gitt til et datasett uten menneskelig innblanding. Maskinlæringsalgoritmer kan lære av data over tid, og forbedre nøyaktigheten og effektiviteten til den overordnede maskinlæringsmodellen. En annen måte å se det på er at maskinlæring er prosessen som AI gjennomgår når man utfører AI-funksjoner. 

Nøkkelaspekter ved kunstig intelligens

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

Dagens felt for kunstig intelligens inkluderer underfelt som maskinlæring og dyp læring, som involverer AI-algoritmer som lager spådommer eller klassifiseringer basert på inndata. 

AI er noen ganger delt opp i forskjellige typer, for eksempel svak AI eller sterk AI. Svak AI, som også omtales som Narrow AI eller Artificial Narrow Intelligence (ANI), er AI som har blitt opplært til å utføre spesifikke oppgaver. Det er den mest åpenbare formen for kunstig intelligens i hverdagen vår, og muliggjør applikasjoner som Apples Siri og autonome kjøretøy. 

Sterk AI består av Artificial General Intelligence (AGI) og Artificial Super Intelligence (ASI). AGI er bare teoretisk på dette punktet, og det refererer til en maskin som har intelligens lik mennesker. AGI ville være selvbevisst og i stand til å løse svært komplekse problemer, lære og planlegge for fremtiden. Hvis vi tar ting enda lenger, vil ASI overgå menneskelig intelligens og evner. 

En av måtene å forstå AI på er å se på noen av de forskjellige applikasjonene, som inkluderer: 

• Talegjenkjenning: AI er nøkkelen til mange talegjenkjenningsteknologier. Også referert til som datamaskin talegjenkjenning eller tale-til-tekst, er den avhengig av NLP for å oversette menneskelig tale til skriftlig format. 
• Datamaskin syn: AI gjør det mulig for datamaskiner å trekke ut informasjon fra digitale bilder, videoer og andre visuelle innganger. Datasyn brukes til bildemerking, helsetjenester, autonome biler og mye mer. 
• Kundeservice: AI driver chatbots i hele kundeservicebransjen, og endrer forholdet mellom bedrifter og deres kunder. 
• Svindeloppdagelse: Finansinstitusjoner bruker kunstig intelligens for å oppdage mistenkelige transaksjoner. 

Nøkkelaspekter ved maskinlæring 

Maskinlæringsalgoritmer er avhengige av strukturerte data for å lage spådommer. Strukturerte data er data som er merket, organisert og definert med spesifikke funksjoner. Maskinlæring trenger vanligvis at disse dataene blir forhåndsbehandlet og organisert, ellers vil de bli overtatt av dyplæringsalgoritmer, som er enda et underfelt av AI. 

Når vi ser på det større konseptet med maskinlæring, blir det raskt klart at det er et svært verdifullt verktøy for bedrifter av alle størrelser. Dette er mye takket være den enorme mengden data som er tilgjengelig for organisasjoner. Maskinlæringsmodeller behandler dataene og identifiserer mønstre som forbedrer forretningsbeslutninger på alle nivåer, og disse modellene oppdateres av seg selv og forbedrer deres analytiske nøyaktighet hver gang. 

Maskinlæring består av noen få forskjellige teknikker, der hver enkelt fungerer forskjellig: 

• Overvåket læring: Merkede data "overvåker" algoritmene og trener dem til å klassifisere data og forutsi utfall. 
• Uovervåket læring: En maskinlæringsteknikk som bruker umerkede data. Uovervåket læringsmodeller kan analysere data og oppdage mønstre uten menneskelig innblanding. 
• Forsterkende læring: Denne teknikken trener modeller til å ta en rekke avgjørelser, og den er basert på et belønning/straffsystem. 

Forskjell i AI/ML-ferdigheter

Nå som vi har skilt de to konseptene kunstig intelligens og maskinlæring, har du sikkert gjettet at hvert av dem krever forskjellige ferdigheter. For enkeltpersoner som ønsker å bli involvert i AI eller ML, er det viktig å gjenkjenne hva som kreves for hver enkelt. 

Når det kommer til AI, har ferdighetssettet en tendens til å være mer teoretisk enn teknisk, mens maskinlæring krever høy teknisk ekspertise. Med det sagt, er det en viss crossover mellom de to. 

La oss først se på toppferdighetene som kreves for kunstig intelligens: 

• Datavitenskap: Et tverrfaglig felt fokusert på å bruke data for å utlede innsikt, datavitenskapelige ferdigheter er avgjørende for AI. De kan inkludere alt fra programmering til matematikk, og de hjelper dataforskere med å bruke teknikker som statistisk modellering og datavisualiseringer. 
• Robotikk: AI gir roboter datasyn for å hjelpe dem med å navigere og sanse miljøene deres. 
• etikk: Alle som er involvert i kunstig intelligens, må være godt kjent med alle de etiske implikasjonene av slik teknologi. Etikk er en av hovedbekymringene når det gjelder distribusjon av AI-systemer. 
• Domenekunnskap: Ved å ha domenekunnskap vil du forstå bransjen bedre. Det vil også hjelpe deg med å utvikle innovative teknologier for å møte spesifikke utfordringer og risikoer, og støtte virksomheten din bedre. 
• Maskinlæring: For å virkelig forstå AI og bruke den på best mulig måte, bør du ha en solid forståelse av maskinlæring. Selv om du kanskje ikke trenger å kjenne hvert eneste tekniske aspekt ved utvikling av maskinlæring, bør du kjenne til de grunnleggende aspektene ved det. 

Når vi ser på maskinlæring, har ferdighetene en tendens til å bli langt mer tekniske. Med det sagt, vil det være til nytte for alle som ønsker å bli involvert i AI eller ML å vite så mange av disse som mulig:

• programmering: Hver maskinlæringsprofesjonell må være dyktig i programmeringsspråk som Java, R, Python, C++ og Javascript. 
• Matematikk: ML-fagfolk jobber mye med algoritmer og anvendt matematikk, og det er derfor de bør ha sterke analytiske og problemløsende ferdigheter, sammen med matematisk kunnskap. 
• Nevral nettverksarkitektur: Nevrale nettverk er grunnleggende for dyp læring, som er en undergruppe av maskinlæring. ML-eksperter har en dyp forståelse av disse nevrale nettverkene og hvordan de kan brukes på tvers av sektorer. 
• Stor Data: En stor del av maskinlæring er big data, der disse modellene analyserer massive datasett for å identifisere mønstre og lage spådommer. Big data refererer til utvinning, styring og analyse av enorme mengder data effektivt. 
• Distribuert databehandling: En gren av informatikk, distribuert databehandling er en annen viktig del av maskinlæring. Det refererer til distribuerte systemer hvis komponenter er plassert på forskjellige nettverkstilkoblede datamaskiner, som koordinerer handlingene deres ved å utveksle kommunikasjon. 

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

Hvis du vil lære mer om hvordan du kan tilegne deg noen av disse AI- eller ML-ferdighetene, sjekk ut vår liste over de beste datavitenskap og maskinlæring sertifiseringer.