Machine Learning vs Artificial Intelligence: Key Differences

Очень часто можно услышать термины “machine learning” и “artificial intelligence”, 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 machine learning, или ML, является подмножеством artificial intelligence, или AI. 

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

• Artificial Intelligence (AI): AI – это любое программное обеспечение или процессы, предназначенные для имитации человеческого мышления и обработки информации. AI включает широкий спектр технологий и областей, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка (NLP), автономные транспортные средства, робототехника и, наконец, machine learning. AI позволяет устройствам учиться и определять информацию для решения проблем и извлечения выводов. 
• Machine Learning (ML): Machine learning является подмножеством AI, и это техника, которая включает обучение устройств на основе предоставленной информации без вмешательства человека. Алгоритмы machine learning могут учиться на данных с течением времени, повышая точность и эффективность общей модели machine learning. Другой способ рассматривать это – machine learning является процессом, который AI проходит при выполнении функций AI. 

Ключевые аспекты Artificial Intelligence

Многие определения artificial intelligence появились за годы, что является одной из причин, почему это может показаться немного сложным или запутанным. Но в своей простейшей форме AI является областью, которая объединяет компьютерные науки и надежные наборы данных для достижения эффективного решения проблем. 

Сегодня область artificial intelligence включает подобласти, такие как machine learning и глубокое обучение, которые включают алгоритмы AI, которые делают прогнозы или классификации на основе входных данных. 

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

Сильный AI состоит из искусственного общего интеллекта (AGI) и искусственного сверхинтеллекта (ASI). AGI пока является теоретическим, и он относится к машине, обладающей интеллектом, равным человеческому. AGI будет самосознающим и способным решать очень сложные проблемы, учиться и планировать будущее. Перенося это еще дальше, ASI превосходит человеческий интеллект и способность. 

Одним из способов понять AI является рассмотрение некоторых его различных приложений, которые включают: 

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

Ключевые аспекты Machine Learning 

Алгоритмы machine learning полагаются на структурированные данные для сделать прогнозы. Структурированные данные – это данные, которые помечены, организованы и определены с конкретными функциями. Machine learning обычно требует, чтобы эти данные были предварительно обработаны и организованы, или же они будут взяты под контроль алгоритмами глубокого обучения, которые являются еще одной подобластью AI. 

Когда мы рассматриваем более широкое понятие machine learning, быстро становится очевидным, что это очень ценный инструмент для бизнеса любого размера. Это благодаря огромному количеству данных, доступных организациям. Модели machine learning обрабатывают данные и определяют закономерности, которые улучшают принятие бизнес-решений на всех уровнях, и эти модели обновляются сами по себе и улучшают свою аналитическую точность каждый раз. 

Machine learning состоит из нескольких разных техник, каждая из которых работает по-разному: 

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

Разница в наборах навыков AI/ML

Теперь, когда мы разделили два понятия artificial intelligence и machine learning, вы, вероятно, догадались, что каждое из них требует разных наборов навыков. Для людей, желающих участвовать в AI или ML, важно признать, что требуется для каждого. 

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

Давайте сначала рассмотрим лучшие навыки, необходимые для artificial intelligence: 

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

Когда мы рассматриваем machine learning, навыки становятся намного более техническими. С учетом этого, было бы полезно для любого, желающего участвовать в AI или ML, знать как можно больше из них:

• Программирование: Каждый профессионал machine learning должен быть熟悉ым с языками программирования, такими как Java, R, Python, C++ и Javascript. 
• Математика: Профессионалы ML работают обширно с алгоритмами и прикладной математикой, что является причиной, по которой они должны иметь сильные аналитические и проблемно-решающие навыки, в сочетании с математическими знаниями. 
• Архитектура нейронной сети: Нейронные сети являются фундаментальными для глубокого обучения, которое является подмножеством machine learning. Эксперты ML имеют глубокое понимание этих нейронных сетей и того, как они могут быть применены в различных секторах. 
• Большие данные: Большая часть machine learning – это большие данные, где эти модели анализируют огромные наборы данных для определения закономерностей и прогнозирования. Большие данные относятся к извлечению, управлению и анализу огромных объемов данных эффективно. 
• Распределенные вычисления: Отрасль компьютерных наук, распределенные вычисления являются еще одной важной частью machine learning. Это относится к распределенным системам, чьи компоненты находятся на различных сетевых компьютерах, которые координируют свои действия, обмениваясь сообщениями. 

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

Если вы хотите узнать больше о том, как вы можете приобрести некоторые из этих навыков AI или ML, ознакомьтесь с нашим списком лучших сертификатов науки о данных и сертификатов machine learning.