Învățarea automată contra Inteligența artificială: Diferențe cheie

Este foarte obișnuit să auzi termenii “învățarea automată” și “inteligența artificială” folosiți în contexte greșite. Este o greșeală ușor de făcut, deoarece sunt două concepte separate, dar similare, care sunt strâns legate. Cu toate acestea, este important de remarcat că învățarea automată, sau ML, este un subset al inteligenței artificiale, sau AI.

Pentru a înțelege mai bine aceste două concepte, să definim mai întâi fiecare dintre ele:

• Inteligența artificială (AI): AI este orice software sau procese care sunt proiectate pentru a imita gândirea umană și a prelucra informații. AI include o gamă largă de tehnologii și domenii, cum ar fi viziunea computerizată, procesarea limbajului natural (NLP), vehicule autonome, robotică și, în final, învățarea automată. AI permite dispozitivelor să învețe și să identifice informații pentru a rezolva probleme și a extrage insight-uri. 
• Învățarea automată (ML): Învățarea automată este un subset al AI și este o tehnică care implică învățarea dispozitivelor să învețe informații dintr-un set de date fără intervenție umană. Algoritmi de învățare automată pot învăța din date în timp, îmbunătățind precizia și eficiența modelului de învățare automată. O altă modalitate de a privi lucrurile este că învățarea automată este procesul pe care AI îl parcurge atunci când efectuează funcții AI. 

Aspecte cheie ale inteligenței artificiale

Multe definiții ale inteligenței artificiale au apărut de-a lungul anilor, ceea ce este una dintre motivele pentru care poate părea puțin complicat sau confuz. Dar, în forma sa cea mai simplă, AI este un domeniu care combină știința computerelor și seturi de date robuste pentru a obține o rezolvare eficientă a problemelor.

Domeniul actual de inteligență artificială include sub-domenii precum învățarea automată și învățarea profundă, care implică algoritmi AI care fac predicții sau clasificări pe baza datelor de intrare.

AI este uneori împărțit în diferite tipuri, cum ar fi AI slab sau AI puternic. AI slab, care este, de asemenea, referit ca AI îngust sau Inteligență artificială îngustă (ANI), este AI care a fost antrenat pentru a efectua sarcini specifice. Este cea mai evidentă formă de AI în viața noastră de zi cu zi, permițând aplicații precum Apple’s Siri și vehicule autonome.

AI puternic constă în Inteligență generală artificială (AGI) și Inteligență superioară artificială (ASI). AGI este, în acest moment, doar teoretic și se referă la o mașină care are o inteligență egală cu cea umană. AGI ar fi conștientă de sine și ar putea rezolva probleme complexe, învăța și planifica pentru viitor. Luând lucrurile și mai departe, ASI ar depăși inteligența și capacitatea umană.

Una dintre modalitățile de a înțelege AI este prin examinarea unor aplicații specifice, care includ:

• Recunoașterea vorbirii: AI este cheia pentru multe tehnologii de recunoaștere a vorbirii. De asemenea, cunoscută sub numele de recunoaștere a vorbirii computerizate sau vorbire-text, se bazează pe NLP pentru a traduce vorbirea umană în format scris. 
• Viziunea computerizată: AI permite calculatoarelor să extragă informații din imagini digitale, videoclipuri și alte intrări vizuale. Viziunea computerizată este utilizată pentru etichetarea fotografiilor, imagini medicale, vehicule autonome și multe altele. 
• Asistența pentru clienți: AI alimentează chatbot-urile din industria asistenței pentru clienți, schimbând relația dintre companii și clienții lor. 
• Detectarea fraudei: Instituțiile financiare folosesc AI pentru a detecta tranzacții suspecte. 

Aspecte cheie ale învățării automate

Algoritmii de învățare automată se bazează pe date structurate pentru a face predicții. Datele structurate sunt date care sunt etichetate, organizate și definite cu caracteristici specifice. Învățarea automată necesită, de obicei, ca aceste date să fie prelucrate și organizate, sau altfel ar fi preluate de algoritmii de învățare profundă, care este un sub-domeniu al AI.

Când examinăm conceptul mai larg de învățare automată, devine rapid evident că este un instrument foarte valoros pentru companii de toate dimensiunile. Acest lucru se datorează, în mare parte, cantității uriașe de date disponibile organizațiilor. Modelele de învățare automată procesează datele și identifică modele care îmbunătățesc luarea deciziilor la toate nivelurile, iar aceste modele se actualizează singure și își îmbunătățesc precizia analitică de fiecare dată.

Învățarea automată constă în câteva tehnici diferite, fiecare funcționând într-un mod diferit:

• Învățarea supervizată: Datele etichetate “supervizează” algoritmii și îi antrenează pentru a clasifica date și a face predicții. 
• Învățarea nesupervizată: O tehnică de învățare automată care utilizează date neetichetate. Modelele de învățare nesupervizată pot analiza date și descoperi modele fără intervenție umană. 
• Învățarea prin întărire: Această tehnică antrenează modele pentru a face o serie de decizii și se bazează pe un sistem de recompensă/pedepsire. 

Diferențe în seturile de abilități AI/ML

Acum că am separat cele două concepte de inteligență artificială și învățare automată, probabil ați ghicit că fiecare necesită un set diferit de abilități. Pentru persoanele care doresc să se implice în AI sau ML, este important să recunoască ce este necesar pentru fiecare.

Când vine vorba de AI, setul de abilități tinde să fie mai teoretic decât tehnic, în timp ce învățarea automată necesită expertiză tehnică avansată. Cu toate acestea, există o anumită suprapunere între cele două.

Să examinăm mai întâi abilitățile principale necesare pentru inteligența artificială:

• Știința datelor: Un domeniu multidisciplinar axat pe utilizarea datelor pentru a obține insight-uri, abilitățile de știință a datelor sunt esențiale pentru AI. Acestea pot include totul, de la programare la matematică, și ajută oamenii de știință să utilizeze tehnici precum modelarea statistică și vizualizarea datelor. 
• Robotică: AI oferă roboților viziunea computerizată pentru a-i ajuta să navigheze și să simtă mediile lor. 
• Etica: Oricine este implicat în AI trebuie să fie bine versat în toate implicațiile etice ale acestei tehnologii. Etica este una dintre principalele preocupări cu privire la implementarea sistemelor AI. 
• Cunoașterea domeniului: Prin cunoașterea domeniului, veți înțelege mai bine industria. Vă va ajuta, de asemenea, să dezvoltați tehnologii inovatoare pentru a aborda provocări și riscuri specifice, sprijinind mai bine afacerea dvs. 
• Învățarea automată: Pentru a înțelege cu adevărat AI și a o aplica în cel mai bun mod posibil, ar trebui să aveți o înțelegere solidă a învățării automate. Deși nu trebuie să cunoașteți fiecare aspect tehnic al dezvoltării învățării automate, ar trebui să cunoașteți aspectele fundamentale ale acesteia. 

Când ne uităm la învățarea automată, abilitățile tind să devină mult mai tehnice. Cu toate acestea, ar fi benefic pentru oricine care dorește să se implice în AI sau ML să cunoască cât mai multe dintre acestea:

• Programarea: Fiecare profesionist în învățarea automată trebuie să fie proficient în limbaje de programare precum Java, R, Python, C++ și Javascript. 
• Matematica: Profesioniștii în învățarea automată lucrează extensiv cu algoritmi și matematică aplicată, ceea ce este de ce ar trebui să aibă abilități analitice și de rezolvare a problemelor puternice, împreună cu cunoștințe matematice. 
• Arhitectura rețelelor neuronale: Rețelele neuronale sunt fundamentale pentru învățarea profundă, care este un subset al învățării automate. Experții în învățarea automată au o înțelegere profundă a acestor rețele neuronale și a modului în care pot fi aplicate în diferite sectoare. 
• Datele mari: O parte majoră a învățării automate constă în analiza datelor mari pentru a identifica modele și a face predicții. Datele mari se referă la extragerea, gestionarea și analiza eficientă a cantităților masive de date. 
• Calculul distribuit: O ramură a științei calculatoarelor, calculul distribuit este o altă parte majoră a învățării automate. Se referă la sisteme distribuite ale căror componente sunt situate pe calculatoare conectate în rețea, care coordonează acțiunile lor prin schimbul de comunicări.

Acestea sunt doar câteva dintre abilitățile AI și ML care ar trebui să fie dobândite de oricine care dorește să se implice în aceste domenii. Cu toate acestea, orice lider de afaceri ar beneficia foarte mult de învățarea acestor abilități, deoarece i-ar ajuta să aibă o înțelegere mai bună a proiectelor lor de inteligență artificială. Și una dintre cheile majore ale succesului pentru orice proiect de inteligență artificială este o echipă competentă de lideri care înțelege ce se întâmplă. Dacă doriți să aflați mai multe despre cum puteți dobândi unele dintre aceste abilități AI sau ML, consultați lista noastră de cele mai bune certificări de știință a datelor și învățare automată.

Dacă doriți să aflați mai multe despre cum puteți dobândi unele dintre aceste abilități AI sau ML, consultați lista noastră de certificări de știință a datelor și certificări de învățare automată.