Машинне навчання та штучний інтелект: ключові відмінності

Дуже часто можна почути, що терміни «машинне навчання» та «штучний інтелект» вживаються в неправильному контексті. Це легко зробити помилку, оскільки це два окремих, але схожих поняття, які тісно пов’язані між собою. Зважаючи на це, важливо зазначити, що машинне навчання, або ML, є підмножиною штучного інтелекту, або ШІ. 

Щоб краще зрозуміти ці два поняття, давайте спочатку визначимо кожне з них: 

• Штучний інтелект (ШІ): ШІ – це будь-яке програмне забезпечення або процеси, які створені для імітації людського мислення та обробки інформації. ШІ включає широкий спектр технологій і галузей, таких як комп’ютерне бачення, обробка природної мови (NLP), автономні транспортні засоби, робототехніка і, нарешті, машинне навчання. AI дозволяє пристроям вивчати та ідентифікувати інформацію для вирішення проблем і отримання інформації. 
• Машинне навчання (ML): Машинне навчання є підмножиною штучного інтелекту, і це техніка, яка включає в себе навчання пристроїв вивчати інформацію, що надається в набір даних, без втручання людини. Алгоритми машинного навчання можуть з часом навчатися на основі даних, підвищуючи точність і ефективність загальної моделі машинного навчання. Інший погляд на це полягає в тому, що машинне навчання — це процес, який проходить ШІ під час виконання функцій ШІ. 

Ключові аспекти штучного інтелекту

Протягом багатьох років з’являлося багато визначень штучного інтелекту, що є однією з причин, чому він може здаватися дещо складним або заплутаним. Але в найпростішому вигляді штучний інтелект — це галузь, яка поєднує інформатику та надійні набори даних для ефективного вирішення проблем. 

Сучасна галузь штучного інтелекту включає такі підполя, як машинне та глибоке навчання, які включають алгоритми штучного інтелекту, які роблять прогнози чи класифікацію на основі вхідних даних. 

ШІ іноді поділяють на різні типи, наприклад слабкий або сильний ШІ. Слабкий ШІ, який також називають вузьким ШІ або штучним вузьким інтелектом (ANI), — це ШІ, навчений виконувати певні завдання. Це найочевидніша форма штучного інтелекту в нашому повсякденному житті, що дозволяє використовувати такі програми, як Siri від Apple і автономні транспортні засоби. 

Потужний ШІ складається з загального штучного інтелекту (AGI) і штучного суперінтелекту (ASI). AGI на даний момент є лише теоретичним, і він стосується машини, яка має інтелект, рівний людському. AGI матиме самосвідомість і зможе вирішувати дуже складні проблеми, навчатися та планувати майбутнє. Якщо підійти далі, то ASI перевищить людський інтелект і здібності. 

Один із способів зрозуміти штучний інтелект – це розглянути його різноманітні програми, зокрема: 

• Розпізнавання мови: ШІ є ключем до багатьох технологій розпізнавання мовлення. Його також називають комп’ютерним розпізнаванням мовлення або перетворенням мови в текст. Він покладається на NLP для перекладу людської мови в письмовий формат. 
• Комп'ютерний зір: AI дозволяє комп’ютерам отримувати інформацію з цифрових зображень, відео та інших візуальних даних. Комп’ютерне бачення використовується для позначення фотографій, отримання зображень у сфері охорони здоров’я, автономних автомобілів тощо. 
• Обслуговування Клієнтів: AI забезпечує роботу чат-ботів у всій галузі обслуговування клієнтів, змінюючи відносини між компаніями та їхніми клієнтами. 
• Виявлення шахрайства: Фінансові установи використовують ШІ для виявлення підозрілих транзакцій. 

Ключові аспекти машинного навчання 

Алгоритми машинного навчання покладаються на структуровані дані, щоб робити прогнози. Структуровані дані – це дані, які позначені, упорядковані та визначені певними функціями. Машинне навчання зазвичай потребує попередньої обробки та організації цих даних, інакше їх займуть алгоритми глибокого навчання, що є ще однією підсферою ШІ. 

Коли ми дивимося на ширшу концепцію машинного навчання, швидко стає очевидним, що це дуже цінний інструмент для компаній будь-якого розміру. Багато в чому це завдяки величезній кількості даних, доступних організаціям. Моделі машинного навчання обробляють дані та визначають закономірності, які покращують прийняття бізнес-рішень на всіх рівнях, і ці моделі оновлюються самостійно та щоразу підвищують свою аналітичну точність. 

Машинне навчання складається з кількох різних технік, кожна з яких працює по-різному: 

• Навчання під наглядом: Дані з мітками «контролюють» алгоритми та навчають їх класифікувати дані та прогнозувати результати. 
• Навчання без нагляду: Техніка машинного навчання, яка використовує дані без міток. Моделі навчання без контролю можуть аналізувати дані та виявляти закономірності без втручання людини. 
• Навчання з підкріпленням: Ця методика навчає моделей приймати послідовність рішень і базується на системі винагороди/покарання. 

Різниця в наборах навичок AI/ML

Тепер, коли ми розділили дві концепції штучного інтелекту та машинного навчання, ви, мабуть, здогадалися, що для кожної з них потрібні різні навички. Людям, які хочуть залучитися до AI або ML, важливо знати, що потрібно для кожного з них. 

Коли справа доходить до штучного інтелекту, набір навичок, як правило, є швидше теоретичним, ніж технічним, у той час як машинне навчання вимагає високих технічних знань. З огляду на це, між ними є певний кросовер. 

Давайте спочатку розглянемо основні навички, необхідні для штучного інтелекту: 

• Наука про дані: Багатодисциплінарна галузь, зосереджена на використанні даних для отримання розуміння, навички науки про дані мають вирішальне значення для ШІ. Вони можуть включати все, від програмування до математики, і вони допомагають дослідникам даних використовувати такі методи, як статистичне моделювання та візуалізація даних. 
• робототехніка: AI забезпечує роботів комп’ютерним зором, щоб допомогти їм орієнтуватися та відчувати середовище. 
• етика: Кожен, хто займається штучним інтелектом, повинен добре знати всі етичні наслідки такої технології. Етика є одним із головних питань, що стосуються розгортання систем ШІ. 
• Знання домену: Маючи знання в галузі, ви краще зрозумієте галузь. Це також допоможе вам розробити інноваційні технології для вирішення конкретних проблем і ризиків, покращуючи підтримку вашого бізнесу. 
• Машинне навчання: Щоб по-справжньому зрозуміти ШІ та застосувати його найкращим чином, ви повинні добре розуміти машинне навчання. Хоча вам, можливо, не потрібно знати кожен окремий технічний аспект розробки машинного навчання, ви повинні знати його фундаментальні аспекти. 

Коли ми дивимося на машинне навчання, навички, як правило, стають набагато більш технічними. Зважаючи на це, усім, хто хоче залучитися до штучного інтелекту або машинного навчання, було б корисно знати якомога більше з них:

• Програмування: Кожен фахівець з машинного навчання повинен володіти такими мовами програмування, як Java, R, Python, C++ і Javascript. 
• Математика: Фахівці з машинного навчання багато працюють з алгоритмами та прикладною математикою, тому вони повинні володіти сильними аналітичними навичками та навичками вирішення проблем у поєднанні з математичними знаннями. 
• Архітектура нейронної мережі: Нейронні мережі є фундаментальними для глибокого навчання, яке є підмножиною машинного навчання. Експерти з ML мають глибоке розуміння цих нейронних мереж і того, як їх можна застосовувати в різних секторах. 
• Великі дані: Основною частиною машинного навчання є великі дані, де ці моделі аналізують масивні набори даних, щоб ідентифікувати закономірності та робити прогнози. Великі дані стосуються ефективного вилучення, управління та аналізу величезних обсягів даних. 
• Розподілені обчислення: Розподілені обчислення, галузь інформатики, є ще однією важливою частиною машинного навчання. Це відноситься до розподілених систем, компоненти яких розташовані на різних об'єднаних в мережу комп'ютерах, які координують свої дії шляхом обміну повідомленнями. 

Це лише деякі з навичок штучного інтелекту та машинного навчання, які варто здобути кожному, хто хоче працювати в цій сфері. З огляду на це, будь-який бізнес-лідер отримав би велику користь від вивчення цих навичок, оскільки це допомогло б йому краще зрозуміти свої проекти ШІ. І одним із головних ключів до успіху будь-якого проекту штучного інтелекту є компетентна команда керівників, які розуміють, що відбувається.

Якщо ви хочете дізнатися більше про те, як ви можете отримати деякі з цих навичок AI або ML, перегляньте наш список найкращих наука про дані та навчання за допомогою машини сертифікати.