Machine Learning vs Artificial Intelligence: Key Differences

Дуже часто можна почути терміни “machine learning” і “artificial intelligence”, які використовуються у неправильному контексті. Це легко зробити помилку, оскільки це два окремі, але схожі концепції, які тісно пов’язані. З тим сказано, важливо відзначити, що machine learning, або ML, є підмножиною штучного інтелекту, або AI. 

Щоб краще зрозуміти ці дві концепції, давайте спочатку визначимо кожну з них: 

• Штучний інтелект (AI): AI – це будь-яке програмне забезпечення або процеси, які 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, machine learning. AI дозволяє пристроям вивчати та ідентифікувати інформацію для вирішення проблем та отримання інсайтів. 
• Machine Learning (ML): Machine learning є підмножиною AI, і це техніка, яка полягає у навчанні пристроїв вивчати інформацію, надану у наборі даних, без втручання людини. Алгоритми machine learning можуть вивчати з даних з часом, покращуючи точність та ефективність загальної моделі machine learning. Інший спосіб погляду на це полягає в тому, що machine learning є процесом, 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 здаватися трохи складним або плутаним. Але у своїй найпростішій формі AI є галуззю, яка поєднує комп’ютерну науку та потужні набори даних для досягнення ефективного вирішення проблем. 

Сучасна галузь штучного інтелекту включає підгалузі, такі як machine learning та глибинне навчання, які включають 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, також відомий як вузький AI або штучний вузький інтелект (ANI), є AI, який був навчений виконувати конкретні завдання. Це найочевидніший тип 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 на даний момент є тільки теоретичним, і він відноситься до машини, яка має інтелект, рівний людському. AGI буде самосвідомим і здатним вирішувати дуже складні проблеми, вивчати та планувати майбутнє. Ще далі, ASI перевершить людський інтелект та здібності. 

Одним із способів зрозуміти AI є перегляд деяких його застосувань, які включають: 

• Розпізнавання мовлення: AI є ключем до багатьох технологій розпізнавання мовлення. Також відомий як комп’ютерне розпізнавання мовлення або мовлення-у-текст, він покладається на NLP для перекладу людської мови у письмовий 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, медичного зображення, автономних автомобілів та багатьох інших речей. 
• Сервіс клієнтів: 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 machine learning

Алгоритми machine learning покладаються на структуровані дані для зробити передбачення. Структуровані дані – це дані, які позначені, організовані та визначені з конкретними функціями. Machine learning зазвичай потребує цих даних для попередньої обробки та організації, інакше це буде зайнято глибинними алгоритмами навчання, які є ще однією підгалуззю AI. 

Коли ми дивимося на більшу концепцію machine learning, швидко стає очевидним, що це дуже цінний інструмент для підприємств будь-якого розміру. Це відбувається завдяки величезній кількості даних, доступних організаціям. Моделі machine learning обробляють дані та ідентифікують закономірності, які покращують прийняття бізнес-рішень на всіх рівнях, і ці моделі оновлюються самостійно та покращують свою аналітичну точність кожен раз. 

Machine learning складається з декількох різних технік, кожна з яких працює по-різному: 

• Наглядне навчання: Позначені дані “наглядають” за алгоритмами та навчають їх класифікувати дані та передбачати результати. 
• Ненаглядне навчання: Техніка machine learning, яка використовує непозначені дані. Моделі ненаглядного навчання можуть аналізувати дані та виявляти закономірності без втручання людини. 
• Залізне навчання: Ця техніка навчає моделей приймати послідовність рішень, і вона заснована на системі нагород/покарань. 

Різниця у навичках AI/ML

Тепер, коли ми розділили дві концепції штучного інтелекту та machine learning, ви, ймовірно, здогадалися, що кожна з них вимагає різних навичок. Для осіб, які хочуть зайнятися AI або ML, важливо визнати, що потрібно для кожної з них. 

Коли мова йде про AI, набір навичок схильний бути більш теоретичним, ніж технічним, тоді як machine learning вимагає високотехнічної експертизи. З тим сказано, є деяке перетинання між ними. 

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

• Наука про дані: Багатогалузева галузь, зосереджена на використанні даних для отримання інсайтів, навички науки про дані є важливими для AI. Вони можуть включати все, від програмування до математики, і вони допомагають вченим даних використовувати техніки, такі як статистична модель та візуалізація даних. 
• Робототехніка: AI забезпечує роботам комп’ютерне зору, щоб допомогти їм навігації та відчувати їхнє середовище. 
• Етика: Хтось, хто займається AI, повинен бути добре обізнаний про всі етичні наслідки такої технології. Етика є однією з головних проблем щодо розгортання систем AI. 
• Доменні знання: Маєючи доменні знання, ви будете краще розуміти галузь. Це також допоможе вам розробити інноваційні технології для вирішення конкретних проблем та ризиків, краще підтримуючи ваш бізнес. 
• Machine Learning: Щоб真正но зрозуміти AI та застосовувати його найкращим чином, вам слід мати солідне розуміння machine learning. Хоча вам може не потрібно знати кожну технічну деталь розробки machine learning, вам слід знати фундаментальні аспекти цього. 

Коли ми дивимося на machine learning, навички стають набагато більш технічними. З тим сказано, це буде корисно для будь-кого, хто хоче зайнятися AI або ML, знати як багато з цих навичок, як тільки можливо:

• Програмування: Кожен фахівець з machine learning повинен бути профільним у мовах програмування, таких як Java, R, Python, C++ та Javascript. 
• Математика: Фахівці з ML працюють інтенсивно з алгоритмами та прикладною математикою, тому вони повинні мати сильні аналітичні та проблемно-розробні навички, поєднані з математичними знаннями. 
• Архітектура нейронної мережі: Нейронні мережі є фундаментальними для глибинного навчання, яке є підмножиною machine learning. Фахівці з ML мають глибоке розуміння цих нейронних мереж та того, як їх можна застосовувати в різних галузях. 
• Біг-дата: Велика частина machine learning полягає у біг-даті, де ці моделі аналізують величезні набори даних для ідентифікації закономірностей та передбачення. Біг-дата відноситься до витягування, управління та аналізу величезних обсягів даних ефективно. 
• Розподілена обчислення: Галузь комп’ютерної науки, розподілена обчислення є ще однією великою частиною machine learning. Це відноситься до розподілених систем, компоненти яких розташовані на різних мережевих комп’ютерах, які координують свої дії шляхом обміну комунікаціями. 

Це тільки деякі з навичок AI та ML, які слід придбати будь-кому, хто хоче зайнятися цими галузями. З тим сказано, будь-який бізнес-лідер буде дуже корисно вивчити ці навички, оскільки це допоможе їм краще зрозуміти свої проекти AI. І одним з головних ключів до успіху будь-якого проекту AI є компетентна команда лідерів, які розуміють, що відбувається.

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