Машинное обучение против. Искусственный интеллект
Часто мы слышим, как люди используют термины «искусственный интеллект» и «машинное обучение» как синонимы. Хотя разница между ними может быть небольшой, машинное обучение является подмножеством ИИ. Сегодня мы рассмотрим некоторые из их основных отличий, чтобы понять, что делает их уникальными.
Какие они?
Начнем с того, что искусственный интеллект — это широкий термин, включающий несколько алгоритмов и инструментов, которые позволяют машинам имитировать человеческий интеллект и поведение. Существуют различные категории ИИ, которые включают машинное обучение, обработку естественного языка, компьютерное зрение, глубокое обучение и т. д.
Машинное обучение сыграло огромную роль, когда речь идет об автономном обучении и улучшении его функций с помощью статистического анализа. Машинное обучение позволяет проводить прогнозное моделирование и аналитику. Он использует несколько алгоритмов для выявления закономерностей, создания необходимых выходных данных и анализа данных.
Понимание их роли
Как и многие программы, искусственный интеллект состоит из множества компонентов. Машинное обучение является основным компонентом нескольких приложений искусственного интеллекта. ИИ — это не что-то одно, и он не работает изолированно. ИИ с помощью машинного обучения улучшает алгоритмы распознавания изображений, различает корову и велосипед, понимает несколько акцентов при распознавании речи и так далее.
Кто может это использовать?
Есть много предприятий, которые изучают приложения для улучшения качества своих продуктов и услуг с целью развития своего бизнеса. Однако это заблуждение, что вам нужен специалист по данным, чтобы начать изучать искусственный интеллект или машинное обучение. Компании могут найти различные готовые решения, чтобы привыкнуть к возможностям машинного обучения или других форм искусственного интеллекта.
Первоначально рекомендуется, чтобы любой бизнес посвятил время изучению ИИ методом проб и ошибок и в соответствии с различными доказательствами концепции.
Как это сделать?
Здесь важно понимать, что никакие изменения не происходят в одночасье, и цифровая трансформация не является исключением. Вместо подхода, ориентированного на технологии, организациям целесообразно в первую очередь определить, какие, как и с кем аспекты трансформации. Вам нужно иметь четкое представление о вашей организации, чтобы знать, какие отделы должны улучшить услуги, взаимодействие с клиентами или модель доставки с помощью ML или AI, что позволит вам определить свою цифровую стратегию.
У вас должны быть ответы на такие вопросы, как то, что вы хотите, чтобы искусственный интеллект сделал для вас, какие ответы вам нужны, какие бизнес-задачи вы хотели бы решить. Вовлечение всех сотрудников разных отделов, как правило, дает более успешные результаты, поскольку все знают, какие проблемы должен решать ИИ.
Требования к данным
Машинное обучение требует много хороших данных. Это один из основных аспектов, с которым организация должна иметь дело. Вам не только понадобится много данных, но вам также придется выяснить, какие данные важны, изучить их, проверить их, чтобы убедиться, что они являются хорошим образцом для анализа и обучения искусственного интеллекта.
Окончательная настройка
Работа еще не совсем завершена, чтобы добиться успеха с машинным обучением или искусственным интеллектом, вам потребуется много итераций. Не ждите чудес с первой попытки. Вероятно, вам придется сделать еще несколько попыток, прежде чем вы увидите какие-либо результаты.
Кроме того, крайне важно, чтобы вместо предположений вы проверяли, работает ли ИИ так, как задумано. Есть вероятность смещения, поэтому лучше решать проблемы с помощью более точных наборов данных или большего размера выборки.
Лидеры отрасли должны понять, насколько эффективно решения машинного обучения и искусственного интеллекта масштабируются в разных организациях. Кроме того, подумайте о технологическом стеке, который им потребуется.
