Învățarea automată vs 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 le definim mai întâi pe fiecare: 

• Inteligența artificială (AI): AI este orice software sau procese care sunt proiectate pentru a imita gândirea umană și pentru a prelucra informații. AI include o gamă largă de tehnologii și domenii precum 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 date dintr-un set de date fără intervenție umană. Algoritmii de învățare automată pot învăța din date în timp, îmbunătățind acuratețea și eficiența modelului general 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 seturile de date robuste pentru a atinge 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 inteligența slabă sau inteligența puternică. Inteligența slabă, care este numită și Inteligență îngustă sau Inteligență artificială îngustă (ANI), este AI care a fost antrenată pentru a efectua sarcini specifice. Este cea mai evidentă formă de AI în viața noastră de zi cu zi, permițând aplicații precum Siri de la Apple și vehicule autonome. 

Inteligența puternică constă în Inteligență generală artificială (AGI) și Inteligență super-artificială (ASI). AGI este doar teoretică în acest moment și se referă la o mașină care are o inteligență egală cu cea a oamenilor. AGI ar fi conștientă de sine și ar putea rezolva probleme foarte complexe, învăța și planifica pentru viitor. Luând lucrurile și mai departe, ASI ar depăși inteligența și abilitățile umane. 

Una dintre modalitățile de a înțelege AI este prin examinarea unor dintre aplicațiile sale diverse, care includ: 

• Recunoașterea vorbirii: AI este cheia multor tehnologii de recunoaștere a vorbirii. De asemenea, numită 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, imagistica medicală, vehicule autonome și multe altele. 
• Asistență pentru clienți: AI alimentează chatbot-urile din industria asistenței pentru clienți, schimbând relația dintre afaceri și clienții lor. 
• Detectarea fraudelor: Instituțiile financiare utilizează 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 preluată de algoritmii de învățare profundă, care este încă un sub-domeniu al AI. 

Când examinăm conceptul mai larg de învățare automată, devine rapid evident că este un instrument foarte valoros pentru afaceri 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 acuratețea analitică de fiecare dată. 

Învățarea automată constă în câteva tehnici diferite, cu fiecare funcționând în mod diferit: 

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

Diferența în skill-urile AI/ML

Acum că am separat cele două concepte de inteligență artificială și învățare automată, ați probabil 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 ridicată. 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. Ele 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 unei astfel de 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 examinăm învățarea automată, abilitățile tinde să devină mult mai tehnice. Cu toate acestea, ar fi de beneficiu 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 pe scară largă cu algoritmi și matematică aplicată, ceea ce înseamnă că 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 importantă a învățării automate este reprezentată de datele mari, unde aceste modele analizează seturi masive de date pentru a identifica modele și a face predicții. Datele mari se referă la extragerea, gestionarea și analiza unor cantități uriașe de date în mod eficient. 
• Calculul distribuit: O ramură a informaticii, calculul distribuit este o altă parte importantă a învățării automate. Se referă la sisteme distribuite ale căror componente sunt situate pe calculatoare din rețea, care coordonează acțiunile lor prin schimb de comunicări. 

Acestea sunt doar câteva dintre abilitățile AI și ML care ar trebui dobândite de oricine 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 AI. Și una dintre cheile principale ale succesului pentru orice proiect AI 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 certificări de știință a datelor și certificări de învățare automată.