Maskinlärning mot Artificiell Intelligens: Nyckelskillnader

Det är mycket vanligt att höra termerna “maskinlärning” och “artificiell intelligens” användas i fel sammanhang. Det är ett lätt misstag att göra, eftersom de är två separata men liknande koncept som är nära relaterade. Med det sagt är det viktigt att notera att maskinlärning, eller ML, är en delmängd av artificiell intelligens, eller AI.

För att förstå dessa två koncept bättre, låt oss först definiera var och en:

• Artificiell Intelligens (AI): AI är alla programvaror eller processer som är utformade för att efterlikna mänskligt tänkande och bearbeta information. AI omfattar en bred range av teknologier och fält som datorseende, naturlig språkbehandling (NLP), autonoma fordon, robotik och slutligen, maskinlärning. AI möjliggör för enheter att lära sig och identifiera information för att lösa problem och extrahera insikter. 
• Maskinlärning (ML): Maskinlärning är en delmängd av AI, och det är en teknik som innebär att lära enheter att lära sig information från en dataset utan mänskligt ingripande. Maskinlärningsalgoritmer kan lära sig från data över tid, förbättra noggrannheten och effektiviteten i den övergripande maskinlärningsmodellen. Ett annat sätt att se på det är att maskinlärning är processen som AI genomgår när den utför AI-funktioner. 

Nyckelaspekter av Artificiell Intelligens

Många definitioner av artificiell intelligens har dykt upp under åren, vilket är en av anledningarna till att det kan verka något komplicerat eller förvirrande. Men i sin enklaste form är AI ett fält som kombinerar datavetenskap och robusta dataset för att uppnå effektivt problemsolving.

Idag omfattar fältet artificiell intelligens underfält som maskinlärning och djupinlärning, som involverar AI-algoritmer som gör förutsägelser eller klassificeringar baserat på indata.

AI delas ibland in i olika typer, såsom svag AI eller stark AI. Svag AI, som också kallas Smal AI eller Artificiell Smal Intelligens (ASI), är AI som har tränats för att utföra specifika uppgifter. Det är den mest uppenbara formen av AI i våra dagliga liv, som möjliggör applikationer som Apples Siri och autonoma fordon.

Stark AI består av Artificiell Allmän Intelligens (AGI) och Artificiell Superintelligens (ASI). AGI är för närvarande teoretisk, och det hänvisar till en maskin som har intelligens lika med människor. AGI skulle vara självmedveten och kunna lösa mycket komplexa problem, lära sig och planera för framtiden. Om vi tar det ännu längre, skulle ASI överträffa mänsklig intelligens och förmåga.

Ett av sätten att förstå AI är att titta på några av dess olika tillämpningar, som inkluderar:

• Taligenkänning: AI är nyckeln till många taligenkännings-teknologier. Det kallas också datorbaserad taligenkänning eller tal-till-text, och det förlitar sig på NLP för att översätta mänskligt tal till skriven form. 
• Datorseende: AI möjliggör för datorer att extrahera information från digitala bilder, videor och andra visuella indata. Datorseende används för fototagging, hälsoimagning, autonoma bilar och mycket mer. 
• Kundtjänst: AI driver chatbots inom kundtjänstbranschen, vilket förändrar relationen mellan företag och deras kunder. 
• Bedrägeridetektering: Finansiella institutioner använder AI för att upptäcka misstänkta transaktioner. 

Nyckelaspekter av Maskinlärning

Maskinlärningsalgoritmer förlitar sig på strukturerad data för att göra förutsägelser. Strukturerad data är data som är märkt, organiserad och definierad med specifika funktioner. Maskinlärning kräver vanligtvis att denna data är förbearbetad och organiserad, annars skulle den tas över av djupinlärningsalgoritmer, som är en underkategori till AI.

När vi tittar på det större konceptet maskinlärning, blir det snabbt uppenbart att det är ett mycket värdefullt verktyg för företag av alla storlekar. Detta beror till stor del på den enorma mängden data som finns tillgänglig för organisationer. Maskinlärningsmodeller bearbetar data och identifierar mönster som förbättrar affärsbeslut på alla nivåer, och dessa modeller uppdateras av sig själva och förbättrar sin analytiska noggrannhet varje gång.

Maskinlärning består av flera olika tekniker, var och en fungerar på ett annat sätt:

• Övervakad inlärning: Märkt data “övervakar” algoritmerna och tränar dem att klassificera data och förutsäga resultat. 
• Övervakad inlärning: En maskinlärningsteknik som använder omärkt data. Övervakad inlärningsmodell kan analysera data och upptäcka mönster utan mänskligt ingripande. 
• Belöningsinlärning: Denna teknik tränar modeller att fatta en serie beslut, och det baseras på ett belöning/straffsystem. 

Skillnader i AI/ML-kompetens

Nu när vi har skiljt de två koncepten artificiell intelligens och maskinlärning, har du förmodligen gissat att var och en kräver en annan uppsättning färdigheter. För individer som vill engagera sig i AI eller ML, är det viktigt att känna till vad som krävs för var och en.

När det gäller AI, tenderar färdighetsuppsättningen att vara mer teoretisk än teknisk, medan maskinlärning kräver högt teknisk expertis. Med det sagt, finns det viss överlappning mellan de två.

Låt oss först titta på de viktigaste färdigheterna som krävs för artificiell intelligens:

• Data Science: Ett tvärvetenskapligt fält som fokuserar på att använda data för att hämta insikter, data science-färdigheter är avgörande för AI. De kan omfatta allt från programmering till matematik, och de hjälper dataforskare att använda tekniker som statistisk modellering och data visualisering. 
• Robotik: AI ger robotar datorseende för att hjälpa dem navigera och känna sin omgivning. 
• Etik: Alla som är involverade i AI måste vara väl insatta i alla etiska implikationer av sådan teknik. Etik är en av de främsta bekymren när det gäller distributionen av AI-system. 
• Domänkunskap: Genom att ha domänkunskap, kommer du att förstå branschen bättre. Det kommer också att hjälpa dig att utveckla innovativa teknologier för att hantera specifika utmaningar och risker, vilket bättre stöder ditt företag. 
• Maskinlärning: För att verkligen förstå AI och tillämpa det på bästa sätt, bör du ha en solid förståelse för maskinlärning. Medan du kanske inte behöver känna till varje enskild teknisk aspekt av maskinlärningsutveckling, bör du känna till de grundläggande aspekterna av det. 

När vi tittar på maskinlärning, tenderar färdigheterna att bli mycket mer tekniska. Med det sagt, skulle det vara fördelaktigt för alla som vill engagera sig i AI eller ML att känna till så många av dessa som möjligt:

• Programmering: Varje maskinlärningsprofessionell måste vara skicklig i programmeringsspråk som Java, R, Python, C++ och Javascript. 
• Matematik: ML-proffs arbetar omfattande med algoritmer och tillämpad matematik, vilket är varför de bör ha starka analytiska och problemlösningsfärdigheter, i kombination med matematisk kunskap. 
• Neurala nätverksarkitekturer: Neurala nätverk är grundläggande för djupinlärning, som är en underkategori till maskinlärning. ML-experter har en djup förståelse för dessa neurala nätverk och hur de kan tillämpas över sektorer. 
• Stordata: En stor del av maskinlärning är stordata, där dessa modeller analyserar stora dataset för att identifiera mönster och göra förutsägelser. Stordata hänvisar till extrahering, hantering och analys av enorma mängder data på ett effektivt sätt. 
• Distribuerad datorkapacitet: En gren av datavetenskap, distribuerad datorkapacitet är en annan viktig del av maskinlärning. Det hänvisar till distribuerade system vars komponenter är belagda på olika nätverksdatorer, som samordnar sina åtgärder genom att utbyta kommunikation.

Detta är bara några av de AI- och ML-färdigheter som bör förvärvas av alla som vill engagera sig i området. Med det sagt, skulle varje affärsledare ha stor nytta av att lära sig dessa färdigheter, eftersom det skulle hjälpa dem att ha en bättre förståelse för sina AI-projekt. Och en av de viktigaste nycklarna till framgång för alla AI-projekt är ett kompetent team av ledare som förstår vad som pågår. Om du vill lära dig mer om hur du kan förvärva några av dessa AI- eller ML-färdigheter, kolla in vår lista över de bästa data science- och maskinlärningscertifikaten.

Om du vill lära dig mer om hur du kan förvärva några av dessa AI- eller ML-färdigheter, kolla in vår lista över de bästa data science och maskinlärningscertifikat.