Машинное обучение против искусственного интеллекта: ключевые отличия

Очень часто можно услышать термины «машинное обучение» и «искусственный интеллект», употребляемые в неправильном контексте. Это легко допустить, поскольку это две отдельные, но похожие концепции, тесно связанные между собой. При этом важно отметить, что машинное обучение, или ML, является разновидностью искусственного интеллекта, или ИИ. 

Чтобы лучше понять эти две концепции, давайте сначала определим каждую из них: 

• Искусственный интеллект (AI): ИИ — это любое программное обеспечение или процессы, предназначенные для имитации человеческого мышления и обработки информации. ИИ включает в себя широкий спектр технологий и областей, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка (NLP), автономные транспортные средства, робототехника и, наконец, машинное обучение. ИИ позволяет устройствам изучать и идентифицировать информацию для решения проблем и извлечения ценной информации. 
• Машинное обучение (ML): Машинное обучение — это разновидность ИИ, и это метод, который включает в себя обучение устройств изучению информации, переданной в набор данных, без вмешательства человека. Алгоритмы машинного обучения могут со временем учиться на данных, повышая точность и эффективность всей модели машинного обучения. С другой стороны, машинное обучение — это процесс, которому подвергается ИИ при выполнении функций ИИ. 

Ключевые аспекты искусственного интеллекта

За прошедшие годы появилось множество определений искусственного интеллекта, и это одна из причин, по которой он может показаться несколько сложным или запутанным. Но в своей простейшей форме ИИ — это область, которая сочетает в себе информатику и надежные наборы данных для эффективного решения проблем. 

Сегодняшняя область искусственного интеллекта включает в себя такие подобласти, как машинное обучение и глубокое обучение, которые включают алгоритмы ИИ, которые делают прогнозы или классификации на основе входных данных. 

ИИ иногда подразделяют на разные типы, например, слабый ИИ или сильный ИИ. Слабый ИИ, который также называют узким ИИ или искусственным узким интеллектом (ANI), — это ИИ, обученный выполнять определенные задачи. Это наиболее очевидная форма ИИ в нашей повседневной жизни, позволяющая использовать такие приложения, как Siri от Apple и автономные транспортные средства. 

Сильный ИИ состоит из искусственного общего интеллекта (AGI) и искусственного сверхразума (ASI). На данный момент ОИИ является только теоретическим, и он относится к машине, обладающей интеллектом, равным человеческому. AGI будет обладать самосознанием и сможет решать очень сложные проблемы, учиться и планировать будущее. Если пойти еще дальше, ИСИ превзойдет человеческий интеллект и способности. 

Один из способов понять ИИ — рассмотреть некоторые из его различных приложений, в том числе: 

• Распознавание речи: ИИ является ключом ко многим технологиям распознавания речи. Также называемый компьютерным распознаванием речи или преобразованием речи в текст, он основан на НЛП для перевода человеческой речи в письменный формат. 
• Компьютерное зрение: ИИ позволяет компьютерам извлекать информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных входных данных. Компьютерное зрение используется для маркировки фотографий, медицинских изображений, автономных автомобилей и многого другого. 
• Обслуживание клиентов: ИИ поддерживает чат-ботов во всей отрасли обслуживания клиентов, меняя отношения между компаниями и их клиентами. 
• Обнаружение мошенничества: Финансовые учреждения используют ИИ для выявления подозрительных транзакций. 

Ключевые аспекты машинного обучения 

Алгоритмы машинного обучения полагаются на структурированные данные, чтобы делать прогнозы. Структурированные данные — это данные, которые помечены, организованы и определены с помощью определенных функций. Машинному обучению обычно требуется, чтобы эти данные были предварительно обработаны и организованы, иначе они будут переданы алгоритмам глубокого обучения, что является еще одним подполем ИИ. 

Когда мы смотрим на более широкую концепцию машинного обучения, быстро становится очевидным, что это очень ценный инструмент для предприятий любого размера. Это во многом благодаря огромному количеству данных, доступных организациям. Модели машинного обучения обрабатывают данные и выявляют шаблоны, которые улучшают принятие бизнес-решений на всех уровнях, и эти модели обновляются сами по себе и каждый раз повышают свою аналитическую точность. 

Машинное обучение состоит из нескольких различных методов, каждый из которых работает по-своему: 

• Обучение с учителем: Размеченные данные «контролируют» алгоритмы и обучают их классифицировать данные и прогнозировать результаты. 
• Неконтролируемое обучение: Метод машинного обучения, использующий неразмеченные данные. Модели неконтролируемого обучения могут анализировать данные и обнаруживать закономерности без вмешательства человека. 
• Обучение с подкреплением: Этот метод обучает модели принимать последовательность решений и основан на системе вознаграждения/наказания. 

Разница в наборах навыков AI/ML

Теперь, когда мы разделили две концепции искусственного интеллекта и машинного обучения, вы, наверное, догадались, что для каждой из них требуется свой набор навыков. Людям, желающим заняться ИИ или МО, важно понимать, что требуется для каждого из них. 

Когда дело доходит до ИИ, набор навыков, как правило, больше теоретический, чем технический, в то время как машинное обучение требует высокотехнических знаний. С учетом сказанного, между ними есть некоторый кроссовер. 

Давайте сначала рассмотрим основные навыки, необходимые для искусственного интеллекта: 

• Наука о данных: В междисциплинарной области, ориентированной на использование данных для получения информации, навыки работы с данными имеют решающее значение для ИИ. Они могут включать все, от программирования до математики, и помогают специалистам по данным использовать такие методы, как статистическое моделирование и визуализация данных. 
• Робототехника: ИИ обеспечивает роботов компьютерным зрением, чтобы помочь им ориентироваться и ощущать окружающую среду. 
• Этика: Любой, кто связан с ИИ, должен хорошо разбираться во всех этических последствиях такой технологии. Этика является одной из основных проблем, связанных с развертыванием систем ИИ. 
• Базовые знания: Обладая знанием предметной области, вы лучше поймете отрасль. Это также поможет вам разработать инновационные технологии для решения конкретных задач и рисков, более эффективно поддерживая ваш бизнес. 
• Машинное обучение: Чтобы по-настоящему понять ИИ и применить его наилучшим образом, вы должны иметь четкое представление о машинном обучении. Хотя вам может не понадобиться знать все технические аспекты разработки машинного обучения, вы должны знать его фундаментальные аспекты. 

Когда мы смотрим на машинное обучение, навыки, как правило, становятся гораздо более техническими. С учетом сказанного, любому, кто хочет заняться ИИ или МО, было бы полезно знать как можно больше из них:

• Программирование: Каждый специалист по машинному обучению должен владеть такими языками программирования, как Java, R, Python, C++ и Javascript. 
• Математика: Специалисты по машинному обучению активно работают с алгоритмами и прикладной математикой, поэтому они должны обладать сильными аналитическими навыками и навыками решения проблем в сочетании с математическими знаниями. 
• Архитектура нейронной сети: Нейронные сети имеют фундаментальное значение для глубокого обучения, которое является частью машинного обучения. Эксперты по машинному обучению хорошо разбираются в этих нейронных сетях и в том, как их можно применять в разных секторах. 
• Большие данные: Большая часть машинного обучения — это большие данные, когда эти модели анализируют массивные наборы данных, чтобы выявить закономерности и сделать прогнозы. Большие данные относятся к эффективному извлечению, управлению и анализу огромных объемов данных. 
• Распределенных вычислений: Раздел компьютерных наук, распределенные вычисления, является еще одной важной частью машинного обучения. Он относится к распределенным системам, компоненты которых расположены на различных сетевых компьютерах, которые координируют свои действия путем обмена сообщениями. 

Это лишь некоторые из навыков искусственного интеллекта и машинного обучения, которые должен приобрести каждый, кто хочет работать в этой области. С учетом сказанного любой бизнес-лидер получит большую пользу от изучения этих навыков, поскольку это поможет им лучше понять свои проекты ИИ. И один из главных ключей к успеху любого ИИ-проекта — грамотная команда лидеров, понимающая, что происходит.

Если вы хотите узнать больше о том, как вы можете приобрести некоторые из этих навыков искусственного интеллекта или машинного обучения, ознакомьтесь с нашим списком лучших наука о данных и обучение с помощью машины сертификации.