В этой статье мы поговорим о том, стоит ли нам начинать с машинного обучения или обучения ИИ. В настоящее время ИИ и машинное обучение становятся все более ценными и имеют больше возможностей для будущего.

В последние годы часто используются термины искусственный интеллект и машинное обучение. Несмотря на то, что между ними есть некоторые различия, многие считают их одинаковыми.

В этой статье вы узнаете, как они различаются, а также о том, что должно быть на первом месте: машинное обучение или искусственный интеллект.

Итак, что мне следует изучить в первую очередь, искусственный интеллект или машинное обучение? Было бы идеально, если бы вы сначала изучили ИИ, если вас интересует карьера в области роботов или компьютерного зрения. Если нет, то для вас было бы предпочтительнее начать с машинного обучения.

На самом деле искусственный интеллект делится на несколько подмножеств, включая машинное обучение. Это указывает на то, что на практике то, что вы узнаете, во многом совпадает, независимо от того, начинаете ли вы с материала, посвященного машинному обучению или искусственному интеллекту.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект, используемый в широком смысле, относится к способности компьютеров выполнять действия в манере, которая считается «умной», во многом похожей на человека.

Примеры искусственного интеллекта включают Alexa, роботов Boston Dynamics, беспилотные автомобили Tesla и следующее видео.

Машинное обучение

Процесс обучения компьютеров обучению на основе данных и способности предсказывать будущее без явного указания на это называется машинным обучением. Как только алгоритмы машинного обучения получат доступ к новым данным, они изменят свои прогнозы.

По сути, машинное обучение рассматривается как ветвь ИИ. Алгоритмы, используемые в машинном обучении, обычно хорошо справляются с конкретной задачей, для которой они обучены, но они не смогут научиться выполнять задачу, сравнимую с задачей, для которой они были обучены.

Например, если он не будет полностью перестроен с использованием информации о том, как люди смотрят видео, алгоритм машинного обучения, предназначенный для того, чтобы предлагать что-то людям, не сможет предлагать им видео.

И искусственный интеллект (ИИ), и машинное обучение требуют для эффективного использования огромных объемов данных, и большинство методов требуют больших вычислительных ресурсов. Поскольку объем данных, доступных для организаций, значительно вырос, а компьютеры стали достаточно сложными, чтобы использовать алгоритмы, ИИ и машинное обучение стали очень популярными в последние годы.

Позиции машинного обучения

В настоящее время большое количество фирм ищут способы использования имеющихся в их распоряжении данных, и объем получаемых ими данных увеличивается. Это указывает на то, что существует значительный спрос на должности машинного обучения, и ожидается, что этот спрос будет расти.

По данным Payscale, инженеры по машинному обучению получают среднюю зарплату в размере 110 000 долларов, при этом 10-й процентиль зарабатывает 76 000 долларов, а 90-й процентиль — 152 000 долларов.

Вакансии в области машинного обучения включают следующее

Наличие степени магистра в таком предмете, как информатика, часто требуется, если вы хотите работать в области машинного обучения. доктор философии часто требуется, если вы хотите работать в области исследований в области машинного обучения. Для того, чтобы войти в область науки о данных, вам будет достаточно степени бакалавра и способности продемонстрировать соответствующий опыт.

Без диплома найти работу в области машинного обучения будет сложно. Но даже без степени некоторым людям удалось проникнуть в отрасль, продемонстрировав богатый соответствующий опыт.

Занятость ИИ

Технически рабочие места, связанные с машинным обучением, также будут классифицироваться как работа с ИИ. Тем не менее, несколько позиций, которые люди обычно рассматривают с использованием ИИ, будут следующими:

1. Инженер по беспилотным автомобилям

2. Эксперт в области компьютерного зрения

Вам нужно будет хорошо разбираться в машинном обучении, чтобы добиться успеха на каждой из этих должностей. Кроме того, они часто требуют докторскую степень. по таким предметам, как информатика или статистика.

Существует множество интернет-ресурсов для машинного обучения.

В Интернете доступно огромное количество информации, которую вы можете использовать, чтобы узнать об искусственном интеллекте и машинном обучении. Однако есть больше информации, связанной с машинным обучением, большая часть которой не требует предварительных знаний, а информация, относящаяся к ИИ, часто предполагает, что вы уже знакомы со многими алгоритмами машинного обучения.

В свете этого, если вы не знаете, какой из них освоить в первую очередь, я бы посоветовал вам начать с изучения машинного обучения.

Прямо сейчас существует огромный спрос на машинное обучение

Я советую сосредоточиться на изучении машинного обучения и завершить как можно больше проектов по машинному обучению, если вы хотите изучить искусственный интеллект или машинное обучение, чтобы получить работу.

В настоящее время существует высокий спрос на работу по машинному обучению. Возможно, вы сможете найти человека со степенью бакалавра, и существует множество доступной информации, которая поможет вам в этом. Напротив, доктор философии. часто требуется для профессий, связанных с ИИ, таких как компьютерное зрение или инженеры по беспилотным автомобилям.

Учитывайте свои цели

Может быть полезно подумать о ваших целях использования искусственного интеллекта или машинного обучения. Начните с ИИ, если вы хотите работать в секторах, связанных с ним. Начните с этого, если хотите работать в области машинного обучения. Я предлагаю просмотреть основные материалы, относящиеся к вашей конкретной области интересов, если вы интересуетесь только ИИ и машинным обучением в целом.

Навыки, необходимые как для машинного обучения, так и для ИИ

Я советую вам начать с одного из курсов по машинному обучению, которые не требуют каких-либо предварительных знаний, например, этот, чтобы понять, что вас интересует.

Однако есть некоторые важные навыки, которыми вы должны обладать, чтобы понимать искусственный интеллект и машинное обучение и уметь использовать алгоритмы. Понимание исчисления, линейной алгебры, вероятности, статистики, программирования и способность выполнять некоторый анализ данных на этом языке будут важны для обеих областей. Понимание вычислительной сложности будет полезно, особенно в ИИ.