Uczenie maszynowe kontra sztuczna inteligencja: kluczowe różnice

Bardzo często słyszy się terminy „uczenie maszynowe” i „sztuczna inteligencja” używane w niewłaściwym kontekście. Łatwo jest popełnić ten błąd, ponieważ są to dwa odrębne, ale podobne pojęcia, które są ściśle ze sobą związane. Z tym powiedzeniem, ważne jest, aby zauważyć, że uczenie maszynowe, czyli ML, jest podzbiorem sztucznej inteligencji, czyli AI.

Aby lepiej zrozumieć te dwa pojęcia, najpierw zdefiniujmy każde z nich:

• Sztuczna inteligencja (AI): AI to każde oprogramowanie lub procesy, które są zaprojektowane do naśladowania myślenia ludzkiego i przetwarzania informacji. AI obejmuje szeroki zakres technologii i dziedzin, takich jak rozpoznawanie mowy, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), pojazdy autonomiczne, robotyka i w końcu, uczenie maszynowe. AI umożliwia urządzeniom uczenie się i identyfikowanie informacji w celu rozwiązywania problemów i wyodrębniania wniosków. 
• Uczenie maszynowe (ML): Uczenie maszynowe jest podzbiorem AI, i jest to technika, która polega na nauczaniu urządzeń do uczenia się informacji podanych w zestawie danych bez ingerencji ludzkiej. Algorytmy uczenia maszynowego mogą uczyć się z danych w czasie, poprawiając dokładność i wydajność całego modelu uczenia maszynowego. Innym sposobem patrzenia na to jest to, że uczenie maszynowe jest procesem, który AI przechodzi podczas wykonywania funkcji AI. 

Kluczowe aspekty sztucznej inteligencji

Wiele definicji sztucznej inteligencji pojawiło się na przestrzeni lat, co jest jednym z powodów, dla których może się wydawać trochę skomplikowane lub mylące. Ale w swojej najprostszej formie, AI jest dziedziną, która łączy naukę komputerową i zwarte zestawy danych, aby osiągnąć skuteczne rozwiązywanie problemów.

Dzisiejsza dziedzina sztucznej inteligencji obejmuje poddziedziny, takie jak uczenie maszynowe i głębokie uczenie, które obejmują algorytmy AI, które dokonują przewidywań lub klasyfikacji na podstawie danych wejściowych.

AI jest czasami dzielona na różne typy, takie jak słaba AI lub silna AI. Słaba AI, która jest również określana jako wąska AI lub sztuczna wąska inteligencja (ANI), jest AI, która została przeszkolona do wykonywania określonych zadań. Jest to najbardziej widoczna forma AI w naszym codziennym życiu, umożliwiająca aplikacje, takie jak Apple Siri i pojazdy autonomiczne.

Silna AI składa się z sztucznej ogólnej inteligencji (AGI) i sztucznej superinteligencji (ASI). AGI jest na razie tylko teoretyczna, i odnosi się do maszyny, która ma inteligencję równą ludzkiej. AGI byłaby samoświadoma i mogłaby rozwiązywać bardzo złożone problemy, uczyć się i planować na przyszłość. Idąc dalej, ASI przewyższałaby ludzką inteligencję i zdolność.

Jednym ze sposobów zrozumienia AI jest spojrzenie na niektóre z jego różnych zastosowań, które obejmują:

• Rozpoznawanie mowy: AI jest kluczem do wielu technologii rozpoznawania mowy. Również określana jako komputerowe rozpoznawanie mowy lub speech-to-text, opiera się na NLP, aby przetłumaczyć ludzką mowę na format pisany. 
• Widzenie komputera: AI umożliwia komputerom wyodrębnianie informacji z cyfrowych obrazów, filmów i innych wizualnych danych wejściowych. Widzenie komputera jest używane do tagowania zdjęć, obrazowania medycznego, autonomicznych samochodów i wielu innych. 
• Obsługa klienta: AI napędza czatboty w całej branży obsługi klienta, zmieniając relację między firmami a ich klientami. 
• Wykrywanie oszustw: Instytucje finansowe używają AI do wykrywania podejrzanych transakcji. 

Kluczowe aspekty uczenia maszynowego

Algorytmy uczenia maszynowego opierają się na strukturalnych danych, aby dokonywać przewidywań. Strukturalne dane to dane, które są oznaczone, zorganizowane i zdefiniowane z określonymi cechami. Uczenie maszynowe zwykle wymaga, aby te dane były przetworzone i zorganizowane, w przeciwnym razie zostałyby one przejęte przez algorytmy głębokiego uczenia, które jest jeszcze jedną poddziedziną AI.

Gdy spoglądamy na większy koncept uczenia maszynowego, szybko staje się oczywiste, że jest to bardzo wartościowy narzędzie dla firm wszystkich rozmiarów. Jest to dzięki ogromnej ilości danych dostępnych dla organizacji. Modele uczenia maszynowego przetwarzają dane i identyfikują wzorce, które poprawiają podejmowanie decyzji biznesowych na wszystkich poziomach, a te modele aktualizują się same i poprawiają swoją analityczną dokładność za każdym razem.

Uczenie maszynowe składa się z kilku różnych technik, z których każda działa inaczej:

• Nadzorowane uczenie: Oznaczone dane „nadzorują” algorytmy i trenują je do klasyfikacji danych i przewidywania wyników. 
• Nienadzorowane uczenie: Technika uczenia maszynowego, która używa nieoznaczonych danych. Modele nienadzorowanego uczenia mogą analizować dane i odkrywać wzorce bez ingerencji ludzkiej. 
• Uczenie wzmocnione: Ta technika trenuje modele do podejmowania sekwencji decyzji, i opiera się na systemie nagród i kar. 

Różnica w zestawach umiejętności AI/ML

Teraz, gdy rozdzieliśmy dwa pojęcia sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, prawdopodobnie zgadujesz, że każde z nich wymaga innego zestawu umiejętności. Dla osób, które chcą zaangażować się w AI lub ML, ważne jest, aby rozpoznać, co jest wymagane dla każdego.

Gdy chodzi o AI, zestaw umiejętności tendencja jest bardziej teoretyczna niż techniczna, podczas gdy uczenie maszynowe wymaga wysoko wyspecjalizowanej ekspertyzy. Z tym powiedzeniem, istnieje pewne nakładanie się między nimi.

Najpierw spójrzmy na najważniejsze umiejętności wymagane dla sztucznej inteligencji:

• Nauka danych: Interdyscyplinarna dziedzina skupiająca się na używaniu danych do wyprowadzania wniosków, umiejętności nauki danych są kluczowe dla AI. Mogą one obejmować wszystko, od programowania do matematyki, i pomagają naukowcom danych używać technik, takich jak modelowanie statystyczne i wizualizacja danych. 
• Robotyka: AI zapewnia robotom widzenie komputera, aby pomóc im nawigować i zrozumieć ich otoczenie. 
• Etyka: Każdy, kto jest zaangażowany w AI, musi być dobrze zorientowany we wszystkich etycznych implikacjach takiej technologii. Etyka są jednym z głównych problemów dotyczących wdrożenia systemów AI. 
• Wiedza branżowa: Posiadając wiedzę branżową, będziesz lepiej rozumieć branżę. Pomoże ci to również rozwijać innowacyjne technologie, aby rozwiązać konkretnych wyzwań i ryzyka, lepiej wspierając twoje biznes. 
• Uczenie maszynowe: Aby naprawdę zrozumieć AI i zastosować ją w najlepszy możliwy sposób, powinieneś mieć solidne zrozumienie uczenia maszynowego. Chociaż nie musisz znać każdego pojedynczego technicznego aspektu rozwoju uczenia maszynowego, powinieneś znać podstawowe aspekty. 

Gdy spoglądamy na uczenie maszynowe, umiejętności stają się znacznie bardziej techniczne. Z tym powiedzeniem, byłoby korzystne dla każdego, kto chce zaangażować się w AI lub ML, aby wiedzieć, jak najwięcej z nich:

• Programowanie: Każdy profesjonalista uczenia maszynowego musi być biegły w językach programowania, takich jak Java, R, Python, C++ i Javascript. 
• Matematyka: Eksperci ML pracują intensywnie z algorytmami i zastosowaną matematyką, dlatego powinni mieć silne analityczne i rozwiązywania problemów umiejętności, w połączeniu z matematyczną wiedzą. 
• Architektura sieci neuronowej: Sieci neuronowe są fundamentalne dla głębokiego uczenia, które jest podzbiorem uczenia maszynowego. Eksperci ML mają głębokie zrozumienie tych sieci neuronowych i w jaki sposób mogą być one stosowane w różnych sektorach. 
• Big Data: Duża część uczenia maszynowego to big data, gdzie te modele analizują ogromne zestawy danych, aby zidentyfikować wzorce i dokonać przewidywań. Big data odnosi się do wyodrębniania, zarządzania i analizy ogromnych ilości danych w sposób wydajny. 
• Obliczenia rozproszone: Gałąź informatyki, obliczenia rozproszone są kolejnym głównym elementem uczenia maszynowego. Odwołują się one do systemów rozproszonych, których składniki są umieszczone na różnych komputerach sieciowych, które koordynują swoje działania, wymieniając się komunikatami.

To są tylko niektóre z umiejętności AI i ML, które powinny być nabyte przez każdego, kto chce zaangażować się w te dziedziny. Z tym powiedzeniem, każdy lider biznesu mógłby znacznie skorzystać na zdobyciu tych umiejętności, ponieważ pomogłoby im to lepiej zrozumieć swoje projekty AI. I jednym z głównych kluczy do sukcesu każdego projektu AI jest kompetentny zespół liderów, który rozumie, co się dzieje.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak możesz nabyć niektóre z tych umiejętności AI lub ML, sprawdź naszą listę najlepszych certyfikatów nauki danych i certyfikatów uczenia maszynowego.