Umetna inteligenca vs strojno učenje! Kaj je razlika.

Človeški možgani so fascinanten organ, čeprav šele moramo v celoti razumeti njegove zmožnosti, uspešno smo zasnovali tehnologije, ki lahko posnemajo njegova dejanja ali pa se usposobijo za razmišljanje kot ljudje. To nas pripelje do dveh vročih tem na trgu: umetna inteligenca (AI) in strojno učenje (ML).

S pomočjo AI in ML so bili številni procesi avtomatizirani za hitre rezultate. Najbolj natančen primer je GOOGLE. Ja! Iskalnik deluje z algoritmi umetne inteligence in strojnega učenja. Kako drugače menite, da Google ne more samo odgovoriti na vsa vaša vprašanja, ampak tudi lahko predlaga naslednji postopek.

AI in ML se pogosto uporabljata zamenljivo, a kaj sta AI in ML? In kakšna je razlika med tema dvema? Naj izvemo.

Umetna inteligenca: To je področje računalništva, ki se ukvarja s programi in algoritmi, zaradi katerih stroji prepoznajo, obdelujejo in dajejo natančne rezultate. Z drugimi besedami, to je tehnologija, ki lahko naredi stroje pametne.

Ker človeška populacija množično narašča, potrebujemo pametne stroje, ki skrbijo za določene naloge, ki vključujejo obdelavo in shranjevanje ogromnih podatkov. Danes lahko na primer vlagamo in trgujemo z zalogami s klikom, vendar ob začasnem zagonu obstajajo zapleteni algoritmi, ki obdelujejo ogromne količine podatkov, da namigujejo, katera zaloga dobro trguje.

Umetna inteligenca je na podlagi nalog, za katere skrbi, razdeljena na 2 široki kategoriji, in sicer General AI in Applied AI. Poglejmo jih podrobno.

Splošno AI: Ti programi so odlični pri opravljanju enega samega opravila, bodisi vas opominjajo na načrtovani sestanek ali popravijo slovnične napake v vašem dokumentu. Naloge opravljajo tako dobro, da se lahko zdaj osredotočite na druge pomembne vidike.

Aplikativni AI: Kadar gre za večkratne naloge, so programi Applied AI najboljši. Lahko analizirajo podatke, povezane z različnimi polji, in dajo izhod, ki je najbolj primeren. Na primer, ko vprašate Siri ali Googlovega pomočnika za najbližjo italijansko restavracijo, najprej zazna vašo trenutno lokacijo, nato pregleda vse restavracije v tem geografskem območju, nato pa filtrira italijanske restavracije in vam prikaže rezultate od najbližjega do najbolj oddaljenega. Za analizo vseh teh podatkov in doseganje natančnih rezultatov stroji uporabljajo zapletene algoritme, ki spadajo pod strojno učenje.

Kaj je zdaj strojno učenje? In zakaj smo ga potrebovali, ko smo imeli umetno inteligenco?

Prišlo je do dveh pomembnih prebojev, ki sta vodili do strojnega učenja.

Prvo razodetje je prinesel Arthur Samuel, ki je odkril, da bi jih lahko namesto gradnje pametnih strojev programirali tako, da se bodo učili sami.

Do drugega je prišlo s povečano uporabo interneta. To je prineslo ogromno podatkov za analizo. Torej, inženirji so mislili, da bi jih lažje programirali, da bi sami to izučili. Če bi jih priklopili na internet, bi jim omogočili popoln dostop do informacij po vsem svetu. Začelo se je novo valovanje, imenovano Strojno učenje.

Strojno učenje je funkcija umetne inteligence, to je znanost oblikovanja programov in algoritmov, tako da stroji lahko razmišljajo in sprejemajo odločitve kot ljudje. Facebook vam na primer pošilja predloge na podlagi tega, kar ste si najbolj ogledali.

Strojno učenje se lahko uporablja za reševanje resnih vprašanj, kot so goljufije s kreditnimi karticami, prepoznavanje obrazov itd., ML-funkcije z uporabo zapletenih algoritmov, ki nenehno analizirajo podatke, jih primerjajo s preteklimi scenariji in se odzivajo na različne situacije.

Obstajajo tri vrste ML:

Nadzirani ML: Pri tej vrsti se algoritem napaja s preskusnimi primeri in ciljnimi scenariji, tako da se navadi na primere in bo ustvaril popolnoma enake rezultate, ko bodo vneseni novi podatki. Na primer: odkrivanje prevare s kreditno kartico, samodejno popravki programske opreme.

Nenadzorovan ML: Tu ni vnaprej podanih podatkov, sam algoritem je programiran tako, da razvršča podatke, izbere vzorce in prikaže možne izhode. Npr .: Priporočila na vseh spletnih mestih za e-trgovino.

Okrepljena ML: Ta metoda vključuje vsakodnevno interakcijo z okoljem in sprejemanje ukrepov, ki bi povzročili največjo korist ali zmanjšali tveganje. Algoritem ne ustavi svojih interakcij, dokler ne doseže celotnega obsega možnosti. Npr .: igre na srečo, leteči avtomobili itd.

Razlika med umetno inteligenco in strojnim učenjem je zelo majhna, z drugimi besedami, umetna inteligenca gradi pametne stroje, medtem ko jih strojno učenje naredi samozadostno. Ti dve tehnologiji sta spremenili način delovanja sveta, čeprav nas grožnja, da stroji prevzamejo vabe (zahvaljujoč se Hollywoodu), za zdaj pustimo, da se usedemo in uživamo v sadju.