Maskininlärning vs artificiell intelligens: nyckelskillnader

Det är mycket vanligt att höra termerna "maskininlärning" och "artificiell intelligens" kastas runt i fel sammanhang. Det är ett lätt misstag att göra, eftersom det är två separata men liknande begrepp som är nära besläktade. Med det sagt är det viktigt att notera att maskininlärning, eller ML, är en delmängd av artificiell intelligens, eller AI. 

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

• Artificiell intelligens (AI): AI är all programvara eller process som är designad för att efterlikna mänskligt tänkande och bearbeta information. AI inkluderar ett brett utbud av teknologier och områden som datorseende, naturlig språkbehandling (NLP), autonoma fordon, robotik och slutligen maskininlärning. AI gör det möjligt för enheter att lära sig och identifiera information för att lösa problem och extrahera insikter. 
• Maskininlärning (ML): Maskininlärning är en delmängd av AI, och det är en teknik som involverar att lära enheter att lära sig information som ges till en datauppsättning utan mänsklig inblandning. Maskininlärningsalgoritmer kan lära av data över tid, vilket förbättrar noggrannheten och effektiviteten hos den övergripande maskininlärningsmodellen. Ett annat sätt att se på det är att maskininlärning är den process som AI genomgår när man 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 område som kombinerar datavetenskap och robusta datamängder för att uppnå effektiv problemlösning. 

Dagens område för artificiell intelligens inkluderar underområden som maskininlärning och djupinlärning, som involverar AI-algoritmer som gör förutsägelser eller klassificeringar baserat på indata. 

AI delas ibland upp i olika typer, till exempel svag AI eller stark AI. Svag AI, som även kallas Narrow AI eller Artificiell Narrow Intelligence (ANI), är AI som har tränats för att utföra specifika uppgifter. Det är den mest uppenbara formen av AI i vårt dagliga liv, vilket möjliggör applikationer som Apples Siri och autonoma fordon. 

Strong AI består av artificiell allmän intelligens (AGI) och artificiell superintelligens (ASI). AGI är endast teoretisk vid denna punkt, 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 man tar saker ännu längre, skulle ASI överträffa mänsklig intelligens och förmåga. 

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

• Taligenkänning: AI är nyckeln till många taligenkänningstekniker. Kallas även datortaligenkänning eller tal-till-text, den förlitar sig på NLP för att översätta mänskligt tal till skriftligt format. 
• Datorsyn: AI gör det möjligt för datorer att extrahera information från digitala bilder, videor och andra visuella indata. Datorseende används för fototaggning, sjukvårdsbilder, autonoma bilar och mycket mer. 
• Kundservice: AI driver chatbots i hela kundtjänstbranschen, vilket förändrar relationen mellan företag och deras kunder. 
• Spårning av bedrägerier: Finansiella institutioner använder AI för att upptäcka misstänkta transaktioner. 

Nyckelaspekter av maskininlärning 

Maskininlärningsalgoritmer förlitar sig på strukturerad data för att göra förutsägelser. Strukturerad data är data som är märkta, organiserade och definierade med specifika funktioner. Maskininlärning kräver vanligtvis att denna data förbehandlas och organiseras, annars skulle den tas över av algoritmer för djupinlärning, vilket är ännu ett underområde av AI. 

När vi tittar på det större konceptet med maskininlärning, blir det snabbt uppenbart att det är ett mycket värdefullt verktyg för företag av alla storlekar. Detta är till stor del tack vare den enorma mängden data som finns tillgänglig för organisationer. Maskininlärningsmodeller 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. 

Maskininlärning består av några olika tekniker, där var och en fungerar på olika sätt: 

• Övervakat lärande: Märkt data "övervakar" algoritmerna och tränar dem att klassificera data och förutsäga resultat. 
• Oövervakat lärande: En maskininlärningsteknik som använder omärkta data. Oövervakade inlärningsmodeller kan analysera data och upptäcka mönster utan mänsklig inblandning. 
• Förstärkningsinlärning: Denna teknik tränar modeller för att fatta en sekvens av beslut, och den är baserad på ett belöning/straffsystem. 

Skillnad i AI/ML-färdigheter

Nu när vi har separerat de två begreppen artificiell intelligens och maskininlärning, har du förmodligen gissat att var och en kräver olika färdigheter. För individer som vill engagera sig i AI eller ML är det viktigt att inse vad som krävs för var och en. 

När det kommer till AI tenderar kompetensuppsättningen att vara mer teoretisk än teknisk, medan maskininlärning kräver mycket teknisk expertis. Med det sagt finns det en viss korsning mellan de två. 

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

• Datavetenskap: Ett multidisciplinärt område fokuserat på att använda data för att få insikter, datavetenskapliga färdigheter är avgörande för AI. De kan inkludera allt från programmering till matematik, och de hjälper datavetare att använda tekniker som statistisk modellering och datavisualiseringar. 
• Robotik: AI ger robotar datorseende för att hjälpa dem att navigera och känna av sina miljöer. 
• Etik: Alla som är involverade i AI måste vara väl insatta i alla de etiska implikationerna av sådan teknik. Etik är ett av huvudproblemen när det gäller utbyggnaden av AI-system. 
• Domänkännedom: Genom att ha domänkunskap kommer du att förstå branschen bättre. Det kommer också att hjälpa dig att utveckla innovativ teknik för att hantera specifika utmaningar och risker, vilket bättre stöder ditt företag. 
• Maskininlärning: För att verkligen förstå AI och tillämpa det på bästa möjliga sätt bör du ha en gedigen förståelse för maskininlärning. Även om du kanske inte behöver känna till varje enskild teknisk aspekt av utveckling av maskininlärning, bör du känna till de grundläggande aspekterna av den. 

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

• Programmering: Varje maskininlärningsproffs måste vara skicklig i programmeringsspråk som Java, R, Python, C++ och Javascript. 
• Matematik: ML-proffs arbetar mycket med algoritmer och tillämpad matematik, varför de bör ha starka analytiska och problemlösningsförmåga, parat med matematiska kunskaper. 
• Neural nätverksarkitektur: Neurala nätverk är grundläggande för djupinlärning, som är en delmängd av maskininlärning. ML-experter har en djup förståelse för dessa neurala nätverk och hur de kan tillämpas över sektorer. 
• Big data: En stor del av maskininlärning är big data, där dessa modeller analyserar enorma datamängder för att identifiera mönster och göra förutsägelser. Big data hänvisar till utvinning, hantering och analys av enorma mängder data effektivt. 
• Distribuerad databehandling: En gren av datavetenskap, distribuerad datoranvändning är en annan viktig del av maskininlärning. Det hänvisar till distribuerade system vars komponenter finns på olika nätverksanslutna datorer, som koordinerar sina handlingar genom att utbyta kommunikation. 

Det här är bara några av AI- och ML-färdigheterna som bör förvärvas av alla som vill engagera sig i fälten. Med det sagt skulle alla företagsledare ha stor nytta av att lära sig dessa färdigheter, eftersom det skulle hjälpa dem att få 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 händer.

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 datavetenskap och maskininlärning certifieringar.