Машиное обучение vs Искусственный интеллект: Ключевые различия

Очень часто можно услышать термины “машиное обучение” и “искусственный интеллект”, используемые в неправильном контексте. Это легко сделать ошибку, поскольку они являются двумя отдельными, но похожими понятиями, которые тесно связаны. С учетом этого, важно отметить, что машиное обучение, или МО, является подмножеством искусственного интеллекта, или ИИ.

Чтобы лучше понять эти два понятия, давайте сначала определим каждое из них:

• Искусственный интеллект (ИИ): 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, машиное обучение. ИИ позволяет устройствам учиться и идентифицировать информацию для решения проблем и извлечения информации. 
• Машиное обучение (МО): Машиное обучение – это подмножество ИИ, и это техника, которая включает в себя обучение устройств на основе предоставленного набора данных без вмешательства человека. Алгоритмы машинного обучения могут учиться на данных со временем, повышая точность и эффективность общей модели машинного обучения. Другой способ взглянуть на это – машиное обучение – это процесс, который ИИ проходит при выполнении функций ИИ. 

Ключевые аспекты искусственного интеллекта

Многие определения искусственного интеллекта появились за годы, что является одной из причин, почему он может показаться несколько сложным или запутанным. Но в своей простейшей форме ИИ – это область, которая объединяет компьютерные науки и прочные наборы данных для эффективного решения проблем.

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

ИИ иногда разбивается на разные типы, такие как слабый ИИ или сильный ИИ. Слабый ИИ, который также называется узким ИИ или искусственным узким интеллектом (ИУИ), – это ИИ, который был обучен для выполнения конкретных задач. Это наиболее очевидная форма ИИ в нашей повседневной жизни, позволяющая использовать приложения, такие как Siri от Apple и автономные транспортные средства.

Сильный ИИ состоит из искусственного общего интеллекта (ИОИ) и искусственного сверхинтеллекта (ИСИ). ИОИ пока что является только теоретическим, и он относится к машине, имеющей интеллект, равный человеческому. ИОИ будет самосознающим и способным решать очень сложные проблемы, учиться и планировать будущее. Перенося это еще дальше, ИСИ превосходит человеческий интеллект и способности.

Одним из способов понять ИИ является рассмотрение некоторых его различных применений, которые включают:

• Распознавание речи: ИИ является ключом к многим технологиям распознавания речи. Также называемый компьютерным распознаванием речи или речью в текст, он полагается на NLP для перевода человеческой речи в письменный формат. 
• Компьютерное зрение: ИИ позволяет компьютерам извлекать информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных входов. Компьютерное зрение используется для тегирования фотографий, медицинской визуализации, автономных транспортных средств и многого другого. 
• Служба поддержки клиентов: ИИ питает чат-ботов на протяжении всей службы поддержки клиентов, меняя отношения между бизнесом и их клиентами. 
• Обнаружение мошенничества: Финансовые учреждения используют ИИ для обнаружения подозрительных транзакций. 

Ключевые аспекты машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения полагаются на структурированные данные для прогнозов. Структурированные данные – это данные, которые помечены, организованы и определены с конкретными функциями. Машиное обучение обычно требует, чтобы эти данные были предварительно обработаны и организованы, или же они будут взяты алгоритмами глубокого обучения, которые являются еще одной подобластью ИИ.

Когда мы смотрим на более широкое понятие машинного обучения, становится ясно, что это очень ценный инструмент для бизнеса любого размера. Это в основном благодаря огромному количеству данных, доступных организациям. Модели машинного обучения обрабатывают данные и выявляют закономерности, которые улучшают принятие бизнес-решений на всех уровнях, и эти модели обновляются самостоятельно и повышают свою аналитическую точность каждый раз.

Машиное обучение состоит из нескольких техник, каждая из которых работает по-разному:

• Надзорное обучение: Помеченные данные “назначают” алгоритмы и обучают их классифицировать данные и прогнозировать результаты. 
• Ненадзорное обучение: Техника машинного обучения, которая использует непомеченные данные. Модели ненадзорного обучения могут анализировать данные и обнаруживать закономерности без вмешательства человека. 
• Обучение с подкреплением: Эта техника обучает модели принимать последовательность решений, и она основана на системе награды/наказания. 

Разница в навыках ИИ/МО

Теперь, когда мы разделили два понятия искусственного интеллекта и машинного обучения, вы, вероятно, догадались, что каждое из них требует разных навыков. Для людей, которые хотят участвовать в ИИ или МО, важно признать, что требуется для каждого.

Когда речь идет об ИИ, набор навыков склоняется к более теоретическому, чем техническому, в то время как машиное обучение требует высокотехнической экспертизы. С учетом этого, между ними есть некоторое совпадение.

Давайте сначала рассмотрим лучшие навыки, необходимые для искусственного интеллекта:

• Наука о данных: Междисциплинарная область, ориентированная на использование данных для получения информации, навыки науки о данных являются важными для ИИ. Они могут включать все, от программирования до математики, и помогают ученым использовать методы, такие как статистическое моделирование и визуализация данных. 
• Робототехника: ИИ предоставляет роботам компьютерное зрение, чтобы помочь им ориентироваться и воспринимать их окружение. 
• Этика: Кто-либо, участвующий в ИИ, должен быть хорошо осведомлен о всех этических последствиях такой технологии. Этика являются одним из основных проблем при развертывании систем ИИ. 
• Знание области: Имея знание области, вы будете лучше понимать отрасль. Это также поможет вам разработать инновационные технологии для решения конкретных проблем и рисков, что лучше поддержит ваш бизнес. 
• Машиное обучение: Чтобы действительно понять ИИ и применить его наилучшим образом, вы должны иметь прочное понимание машинного обучения. Хотя вам может не нужно знать каждый технический аспект разработки машинного обучения, вы должны знать фундаментальные аспекты. 

Когда мы рассматриваем машиное обучение, навыки становятся гораздо более техническими. С учетом этого, было бы полезно для любого, кто хочет участвовать в ИИ или МО, знать как можно больше из них:

• Программирование: Каждый профессионал машинного обучения должен быть профессионалом в языках программирования, таких как Java, R, Python, C++ и Javascript. 
• Математика: Профессионалы МО работают в тесном сотрудничестве с алгоритмами и прикладной математикой, что является причиной, по которой они должны иметь сильные аналитические и проблемные навыки, в сочетании с математическими знаниями. 
• Архитектура нейронной сети: Нейронные сети являются фундаментальными для глубокого обучения, которое является подмножеством машинного обучения. Эксперты МО имеют глубокое понимание этих нейронных сетей и того, как они могут быть применены в различных секторах. 
• Большие данные: Большие данные являются важной частью машинного обучения, где эти модели анализируют огромные наборы данных для выявления закономерностей и прогнозов. Большие данные относятся к извлечению, управлению и анализу огромных объемов данных эффективно. 
• Распределенные вычисления: Отрасль компьютерных наук, распределенные вычисления являются еще одной важной частью машинного обучения. Это относится к распределенным системам, компоненты которых находятся на различных сетевых компьютерах, которые координируют свои действия, обмениваясь сообщениями.

Это лишь некоторые из навыков ИИ и МО, которые должны быть приобретены кем-либо, кто хочет участвовать в этих областях. С учетом этого, любой бизнес-лидер сильно выиграет от изучения этих навыков, поскольку это поможет им лучше понять свои проекты ИИ. И одним из основных ключей к успеху любого проекта ИИ является компетентная команда лидеров, которая понимает, что происходит.

Если вы хотите узнать больше о том, как можно приобрести некоторые из этих навыков ИИ или МО, посмотрите наш список лучших сертификатов науки о данных и сертификатов машинного обучения.