Машинєне навчання vs штучний інтелект: ключові відмінності

Дуже часто можна почути терміни “машинне навчання” і “штучний інтелект”, використані в неправильному контексті. Це легко зробити помилку, оскільки вони є двома окремими, але подібними поняттями, які тісно пов’язані. З тим сказано, важливо відзначити, що машинне навчання, або ML, є підмножиною штучного інтелекту, або AI.

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

• Штучний інтелект (AI): AI – це будь-яке програмне забезпечення або процеси, призначені для模імікриї людського мислення та обробки інформації. AI включає широкий спектр технологій та галузей, таких як комп’ютерне зору, обробка природної мови (NLP), автономні транспортні засоби, робототехніка та, нарешті, машинне навчання. AI дозволяє пристроям вивчати та ідентифікувати інформацію для вирішення проблем та отримання інсайтів. 
• Машинне навчання (ML): Машинне навчання – це підмножина AI, і це техніка, яка полягає у навчанні пристроїв вивчати інформацію, надану у вигляді набору даних, без втручання людини. Алгоритми машинного навчання можуть вивчати дані з часом, покращуючи точність та ефективність загальної моделі машинного навчання. Інший спосіб погляду на це полягає в тому, що машинне навчання – це процес, який AI проходить під час виконання функцій AI. 

Ключові аспекти штучного інтелекту

Багато визначень штучного інтелекту з’явилися за роки, що є однією з причин, чому це може здатися трохи складним або заплутаним. Але у своїй найпростішій формі AI – це галузь, яка поєднує комп’ютерну науку та потужні набори даних для досягнення ефективного вирішення проблем.

Сучасна галузь штучного інтелекту включає підгалузі, такі як машинне навчання та глибоке навчання, які涉ють алгоритми AI, які роблять передбачення або класифікації на основі вхідних даних.

AI іноді розбивається на різні типи, такі як слабкий AI або сильний AI. Слабкий AI, який також називається вузьким AI або штучним вузьким інтелектом (ANI), – це AI, який був навчений виконувати конкретні завдання. Це найбільш очевидна форма AI у нашому повсякденному житті, що дозволяє застосуванням, таким як Apple’s Siri та автономні транспортні засоби.

Сильний AI складається з штучного загального інтелекту (AGI) та штучного суперінтелекту (ASI). AGI зараз тільки теоретичний, і він відноситься до машини, яка має інтелект, рівний людському. AGI буде самосвідомим і能够 вирішувати дуже складні проблеми, вивчати та планувати майбутнє. Відносячи речі ще далі, ASI перевершить людський інтелект та здатність.

Одним із способів зрозуміти AI є розглянути деякі з його різних застосунків, які включають:

• Розпізнавання мовлення: AI – це ключ до багатьох технологій розпізнавання мовлення. Також називається комп’ютерним розпізнаванням мовлення або мовлення-у-текст, воно покладається на NLP для перекладу людської мови у написаний формат. 
• Комп’ютерне зору: AI дозволяє комп’ютерам витягувати інформацію з цифрових зображень, відео та інших візуальних входів. Комп’ютерне зору використовується для тегування фотографій, медичної візуалізації, автономних транспортних засобів та багато чого іншого. 
• Сервіс 客戶: AI живить чат-ботів у всьому сервісі клієнтів, змінюючи відносини між підприємствами та їх клієнтами. 
• Виявлення шахрайства: Фінансові установи використовують AI для виявлення підозрілих транзакцій. 

Ключові аспекти машинного навчання

Алгоритми машинного навчання покладаються на структуровані дані для здійснення передбачень. Структуровані дані – це дані, які позначені, організовані та визначені з конкретними функціями. Машинне навчання зазвичай потребує цих даних для попередньої обробки та організації, або ж воно буде зайняте алгоритмами глибокого навчання, які є ще однією підгалуззю AI.

Коли ми розглядаємо більшу концепцію машинного навчання, швидко стає очевидним, що це дуже цінний інструмент для підприємств усіх розмірів. Це відбувається завдяки величезній кількості даних, доступних організаціям. Моделі машинного навчання обробляють дані та ідентифікують закономірності, які покращують прийняття рішень на всіх рівнях, і ці моделі оновлюються самостійно та покращують свою аналітичну точність кожен раз.

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

• Навчання з учителем: Позначені дані “навчають” алгоритми та навчають їх класифікувати дані та передбачати результати. 
• Навчання без учителя: Техніка машинного навчання, яка використовує непозначені дані. Моделі навчання без учителя можуть аналізувати дані та виявляти закономірності без втручання людини. 
• Навчання з підкріпленням: Ця техніка навчає моделі приймати послідовність рішень, і вона заснована на системі винагород/покарань. 

Відмінності у навичках AI/ML

Тепер, коли ми розділили два поняття штучного інтелекту та машинного навчання, ви, ймовірно, здогадалися, що кожне з них вимагає різних навичок. Для осіб, які хочуть зайнятися AI або ML, важливо визначити, чого потрібно для кожного.

Коли мова йде про AI, набір навичок tend до більш теоретичного, ніж технічного, тоді як машинне навчання вимагає високотехнічної експертизи. З тим сказано, між ними є деяка перехідність.

Давайте спочатку розглянемо топ-навички, необхідні для штучного інтелекту:

• Наука про дані: Багатогалузева галузь, орієнтована на використання даних для отримання інсайтів, навички науки про дані є важливими для AI. Вони можуть включати все, від програмування до математики, і допомагають вченим-даними використовувати техніки, такі як статистична модель та візуалізація даних. 
• Робототехніка: AI надає роботам комп’ютерне зору для допомоги їм у навігації та відчуванні навколишнього середовища. 
• Етика: Хтось, хто займається AI, повинен бути добре обізнаний про всі етичні наслідки такої технології. Етика є однією з основних проблем щодо розгортання систем AI. 
• Доменні знання: Маючи доменні знання, ви краще зрозумієте галузь. Це також допоможе вам розробляти інноваційні технології для вирішення конкретних проблем та ризиків, краще підтримуючи ваш бізнес. 
• Машинне навчання: Щоб真正 розуміти AI та застосовувати його найкращим чином, вам слід мати солідне розуміння машинного навчання. Хоча вам не потрібно знати кожну технічну деталь розробки машинного навчання, вам слід знати фундаментальні аспекти його. 

Коли ми розглядаємо машинне навчання, навички tend до більш технічних. З тим сказано, будь-хто, хто хоче зайнятися AI або ML, буде вигравати від знання якомога більшої кількості цих навичок:

• Програмування: Кожен фахівець з машинного навчання повинен бути професіоналом у мовах програмування, таких як Java, R, Python, C++ та Javascript. 
• Математика: Фахівці з машинного навчання працюють інтенсивно з алгоритмами та прикладною математикою, що є причиною, чому їм слід мати сильні аналітичні та проблемно-розрішувальні навички, поєднані з математичними знаннями. 
• Архітектура нейронної мережі: Нейронні мережі є фундаментальними для глибокого навчання, яке є підмножиною машинного навчання. Фахівці з машинного навчання мають глибоке розуміння цих нейронних мереж та того, як вони можуть бути застосовані в різних галузях. 
• Біг-дата: Одна з основних частин машинного навчання – це біг-дата, де ці моделі аналізують величезні набори даних для виявлення закономірностей та передбачення. Біг-дата відноситься до витягування, управління та аналізу величезних обсягів даних ефективно. 
• Розподільне обчислення: Галузь комп’ютерної науки, розподілене обчислення – це ще одна основна частина машинного навчання. Воно відноситься до розподілених систем, компоненти яких розташовані на різних мережевих комп’ютерах, які координують свої дії шляхом обміну комунікаціями.

Це лише деякі з навичок AI та ML, які слід придбати будь-кому, хто хоче зайнятися цими галузями. З тим сказано, будь-який керівник підприємства буде вигравати від вивчення цих навичок, оскільки це допоможе їм краще зрозуміти свої проекти AI. І одним з основних ключів до успіху будь-якого проекту AI є компетентна команда керівників, яка розуміє, що відбувається.

Якщо ви хочете дізнатися більше про те, як ви можете придбати деякі з цих навичок AI чи ML, перегляньте наш список науки про дані та машинного навчання сертифікатів.