Развитие аналитического эко-пространства в недавнем прошлом достигло новых высот. Появление новых инструментов и методов, безусловно, облегчило жизнь профессионалам-аналитикам в работе с данными. Более того, огромные объемы данных, которые генерируются из различных источников, требуют огромной вычислительной мощности и системы хранения для анализа.
Три наиболее часто используемых термина в аналитике — это интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и наука о данных, которые представляют собой комбинацию обоих.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект — это создание интеллектуальных машин, которые могли бы выполнять действия, подобные человеческим. ИИ — это не современное явление. На самом деле, он существует с момента появления компьютеров. Единственное, что изменилось, — это то, как мы воспринимаем ИИ и определяем его применение в современном мире.
Экспоненциальный рост ИИ за последнее десятилетие или около того затронул все сферы нашей жизни. Начиная с простого поиска в Google, который дает наилучшие результаты запроса, и заканчивая созданием Siri или Alexa, одним из значительных прорывов 21 века является искусственный интеллект.
Четыре типа искусственного интеллекта:
1. Реактивный ИИ
2.Ограниченная память
3. Теория разума
4. Самосознание
Два наиболее распространенных применения ИИ — это компьютерное зрение и обработка естественного языка.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это современное подмножество искусственного интеллекта, которое позволяет машинам учиться на прошлых данных и делать точные прогнозы.
Наряду с этими базовыми алгоритмами, подобластью машинного обучения, которая в последнее время приобрела огромную популярность, является глубокое обучение. Однако глубокое обучение требует огромной вычислительной мощности и лучше всего работает с огромным объемом данных. Он использует нейронные сети, архитектура которых аналогична человеческому мозгу.
Машинное обучение можно разделить на три категории:
- Контролируемое обучение
- Неконтролируемое обучение
- Обучение с подкреплением
Сравнение ИИ и машинного обучения
Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта, которая вывела развитие ИИ на совершенно новый уровень. Мысль о том, чтобы позволить компьютеру учиться на себе и на объемных данных, которые генерируются из различных источников в современном мире, привела к появлению машинного обучения.
В машинном обучении концепция нейронных сетей играет важную роль в том, чтобы позволить системе учиться у себя, а также поддерживать ее скорость и точность. Группа нейронных сетей позволяет модели исправить свое предыдущее решение и сделать более точный прогноз в следующий раз.
Заключение
Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта и машинного обучения таков, что различные компании и даже отдельные люди хотят овладеть навыками, даже не зная разницы между ними. Часто оба термина неправильно используются в одном и том же контексте.
Чтобы освоить машинное обучение, нужно иметь естественную интуицию в отношении данных, задавать правильные вопросы и находить правильные алгоритмы для построения модели. Часто не требуется вычислительная мощность.
Продолжить чтение о Разнице между ИИ и машинным обучением.
