Это первая часть серии блогов для начинающих, от разработчиков, плохо знакомых с искусственным интеллектом и машинным обучением, до других новичков, желающих узнать больше об искусственном интеллекте.
Когда я впервые начал думать о том, как применить свою степень неврологии к моей новой любви к программированию, меня сразу же привлекло изучение искусственного интеллекта. Мне потребовалось всего несколько часов беглого исследования, чтобы наткнуться на термин машинное обучение. Поначалу ИИ и машинное обучение казались неотличимыми друг от друга, и это отношение часто используется в СМИ и компаниями, утверждающими, что они используют технологию ИИ в своих продуктах. На самом деле они связаны, но совершенно различны как по значению, так и по функциям.
На первый взгляд, машинное обучение - одна из многих ветвей ИИ. Следующая диаграмма представляет собой простую визуализацию того, как машинное обучение входит в ИИ. Это часть, но далеко не вся история создания машинного интеллекта.
Давайте начнем с машинного обучения и воспользуемся этим пониманием, чтобы отличить его от ИИ. Популярное определение машинного обучения было дано пионером в этой области Артуром Самуэлем, который определил его как «область обучения, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования». Машинное обучение пытается доказать концепцию, согласно которой при наличии наборов данных машины могут учиться самостоятельно, независимо от людей.
Вы можете прочитать полную запись в блоге на IBM Developer.
Первоначально опубликовано на https://developer.ibm.com.
