Les gens utilisent souvent les termes « apprentissage automatique » et « intelligence artificielle » (IA) de la même manière, mais il existe des différences importantes entre les deux. Découvrez ce que c'est et comment l'IA change notre monde. Dans cet article, vous en apprendrez plus sur l'IA par rapport à l'apprentissage automatique, ses exemples, l'IA symbolique par rapport à l'apprentissage automatique, la science des données par rapport à l'IA par rapport à l'apprentissage automatique et les types d'apprentissage automatique.
AI vs apprentissage automatique
L'IA est, dans les termes les plus simples, un logiciel informatique qui imite la façon dont les gens pensent afin qu'il puisse effectuer des tâches complexes comme l'analyse, le raisonnement et l'apprentissage. L'apprentissage automatique, en revanche, est une branche de l'IA qui utilise des algorithmes formés sur des données pour créer des modèles capables d'effectuer ce type de tâches compliquées. Aujourd'hui, la plupart des IA impliquent de travailler avec l'apprentissage automatique, par conséquent, les mots sont fréquemment utilisés de manière interchangeable. Mais l'IA est la grande idée de faire en sorte que les logiciels et les systèmes informatiques raisonnent comme les gens, tandis que le ML n'est qu'un moyen de le faire.
Intelligence artificielle (AI)
L'intelligence artificielle est une branche de l'informatique utilisée pour créer des systèmes informatiques capables d'agir comme des humains. Il est composé des mots «artificiel» et «intelligence» et implique «un pouvoir de réflexion créé par l'homme». Ainsi, nous pouvons dire que l'intelligence artificielle est un type de technologie qui nous permet de créer des systèmes intelligents pouvant agir comme des humains. Le système d'intelligence artificielle n'a pas besoin d'être conçu à l'avance. Au lieu de cela, il utilise des algorithmes qui peuvent fonctionner par eux-mêmes. Il utilise des méthodes d'apprentissage automatique telles que l'algorithme d'apprentissage par renforcement et les réseaux de neurones d'apprentissage en profondeur. L'IA est utilisée dans de nombreux endroits, comme Siri, AlphaGo de Google, jouer aux échecs avec l'IA, etc.
Apprentissage Machine (ML)
L'apprentissage automatique est le processus d'apprentissage à partir de données. Il peut être décrit comme une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de récupérer des connaissances à partir de données ou d'expériences passées sans avoir à être explicitement programmés. L'apprentissage automatique aide un système informatique à utiliser des données passées pour faire des prédictions ou faire des choix sans être spécifiquement programmé pour le faire. Un modèle d'apprentissage automatique doit utiliser de nombreuses données semi-structurées et structurées afin de fournir des résultats précis ou de formuler des prédictions sur la base de ces données.
Exemples IA vs ML
Voici les exemples AI vs ML
Exemples d'IA
L'intelligence artificielle peut très bien faire du travail, mais elle n'a pas encore atteint le point où elle peut se connecter avec les gens sur le plan émotionnel. Néanmoins, voici quelques exemples d'IA.
#1. Robotique
Un robot industriel est un excellent exemple d'IA. Les robots industriels peuvent vérifier leur propre précision et leurs performances, et ils peuvent également détecter quand ils ont besoin d'être réparés pour éviter des temps d'arrêt coûteux. Il peut également agir dans des endroits où il n'a jamais été auparavant.
#2. Assistants personnels
Les outils d'assistant personnel, qui sont des gadgets d'interface homme-IA, sont un autre type d'IA. Google Home, Siri d'Apple, Alexa d'Amazon et Cortana de Microsoft sont les assistants personnels les plus connus. Les utilisateurs peuvent utiliser ces assistants personnels pour rechercher des informations, réserver des hôtels, ajouter des événements à leurs calendriers, obtenir des réponses à des questions, organiser des réunions, envoyer des SMS ou des e-mails, etc.
Exemples de ML
L'apprentissage automatique, ou ML, est un type d'IA qui peut apprendre automatiquement à partir de données sans codage ni assistance d'experts en la matière. Voici quelques exemples de ML.
#1. Recommandations de produits
La plupart des sites de commerce électronique disposent d'outils qui utilisent l'apprentissage automatique pour faire des suggestions sur différents produits en fonction de données passées. Par exemple, si vous recherchez des livres sur l'apprentissage automatique sur Amazon et que vous en achetez un, la page d'accueil d'Amazon vous montrera une liste d'autres livres sur l'apprentissage automatique si vous revenez après un certain temps. Il vous indique également ce qu'il faut acheter en fonction de ce que vous avez aimé, mis dans votre panier et fait d'autres choses similaires.
#2. Filtrage des courriers indésirables et des logiciels malveillants
Les e-mails professionnels indésirables (appelés « spam ») sont un gros problème pour les personnes qui utilisent Internet. La majorité des fournisseurs de services de messagerie utilisent aujourd'hui des outils d'apprentissage automatique pour apprendre automatiquement à repérer les spams et les faux messages. Par exemple, les bloqueurs de spam Gmail et Yahoo font plus que simplement utiliser des règles prédéfinies pour rechercher les spams. Alors qu'ils continuent à trier les spams, ils élaborent leurs propres nouvelles règles en fonction de ce qu'ils ont appris.
IA symbolique vs Machine Learning
L'intelligence artificielle symbolique (IA) est une branche de l'IA qui traite de la manipulation et de la manipulation de symboles ou d'idées au lieu de chiffres. L'objectif de l'IA symbolique est de créer des systèmes intelligents capables de penser et de raisonner comme les humains en exprimant et en manipulant des données ainsi qu'en raisonnant sur la base de règles logiques.
L'IA symbolique par rapport à l'apprentissage automatique signifie qu'elle est différente des méthodes telles que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, car elle ne nécessite pas beaucoup de données d'entraînement. L'IA symbolique, quant à elle, repose sur la représentation et le raisonnement sur les connaissances. Cela le rend meilleur pour les domaines où les connaissances sont bien définies et peuvent être représentées dans des règles logiques.
Au contraire, l'apprentissage automatique a besoin d'énormes ensembles de données afin d'identifier des modèles et de générer des prédictions. L'apprentissage en profondeur utilise des réseaux de neurones pour apprendre des caractéristiques directement à partir de données. Cela le rend idéal pour les zones contenant des données complexes et non structurées.
Quand utiliser chaque méthode dépend du type de problème et des informations disponibles. L'IA symbolique fonctionne bien dans les domaines où les connaissances sont claires et organisées, tandis que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur fonctionnent bien dans les domaines contenant beaucoup de données et des modèles compliqués.
Science des données vs IA vs Machine Learning
La science des données utilise l'IA (et son sous-ensemble, l'apprentissage automatique) pour comprendre les données historiques, repérer les tendances et faire des prédictions. Dans ce cas, l'IA et l'apprentissage automatique aident les data scientists à trouver des idées à partir des données qu'ils collectent.
Comme cela a déjà été dit, l'apprentissage automatique est un type d'IA qui pousse la science des données au niveau supérieur d'automatisation. La science des données et l'apprentissage automatique sont liés à bien des égards. Une partie du domaine de la science des données est l'apprentissage automatique. La science des données fournit aux algorithmes d'apprentissage automatique des données qu'ils utilisent pour apprendre et devenir plus intelligents et meilleurs pour faire des prédictions. Ainsi, les systèmes d'apprentissage automatique ont besoin des données car ils ne peuvent pas apprendre sans les utiliser comme ensemble de formation.
Principales différences entre l'IA, l'apprentissage automatique et la science des données
L'intelligence artificielle signifie que, d'une certaine manière, la machine agit comme une personne. L'apprentissage automatique fait partie de l'IA, ce qui signifie qu'il vit avec d'autres parties de l'IA. L'apprentissage automatique est un ensemble de méthodes qui permettent aux ordinateurs de tirer des conclusions à partir de données et de donner ces conclusions aux applications d'IA.
La science des données est utile pour plus que l'IA et l'apprentissage automatique. En science des données, les connaissances peuvent provenir de machines, de processus mécaniques, de systèmes informatiques, etc. Il se peut qu'il ne s'agisse pas du tout d'apprendre. Cela pourrait simplement être un moyen de montrer des faits.
L'IA peut également être utilisée comme un outil pour obtenir des informations sur les données en science des données. La principale différence est que la science des données examine l'ensemble du processus de collecte, de préparation et d'analyse des données. Il ne s'agit pas seulement des parties mathématiques ou statistiques. Ainsi, alors que les spécialistes du Machine Learning et de l'IA sont occupés à développer des algorithmes tout au long du cycle de vie d'un projet, les scientifiques des données doivent être plus adaptables et basculer entre différentes occupations de données en fonction des besoins du projet.
L'analyse, la représentation et la réalisation de prédictions font toutes partie de la science des données. Il utilise différentes méthodes statistiques. L'IA et l'apprentissage automatique, quant à eux, utilisent des modèles et des algorithmes pour deviner ce qui se passera dans le futur.
IA vs Machine Learning vs Data Science : comment ils fonctionnent ensemble
L'apprentissage automatique est une branche de l'IA qui essaie de faire en sorte que les machines apprennent et agissent comme les gens tout en améliorant leur propre apprentissage au fil du temps. La partie la plus importante de la science des données consiste à obtenir de nouveaux résultats à partir de données, comme trouver un sens, trouver des problèmes dont vous ignoriez l'existence ou résoudre des problèmes difficiles. Pour obtenir ces résultats, vous pouvez le considérer comme un processus de collecte de données, de préparation, d'analyse et d'amélioration. L'IA et l'apprentissage automatique sont des outils que la science des données utilise pour obtenir des informations réelles et utiles. Les outils qui permettent aux gens ordinaires de devenir des scientifiques des données et d'acquérir de nouvelles connaissances à partir des données sont de plus en plus utilisés.
En résumé, comme vous pouvez le voir dans tous ces exemples, l'IA, la science des données et l'apprentissage automatique ne sont pas destinés à remplacer les humains dans leurs rôles analytiques, tactiques ou stratégiques. Au lieu de cela, ils sont destinés à aider les humains à faire de nouveaux progrès en travaillant avec eux. Au lieu de cela, il peut être considéré comme un outil qui peut aider les gens à trouver de nouvelles idées, à être plus motivés et à aider l'entreprise à faire mieux.
Types d'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est le processus qui consiste à donner à une machine beaucoup de données afin qu'elle puisse en tirer des leçons et faire des prédictions, trouver des tendances ou trier des données. Il existe trois types d'apprentissage automatique : la formation supervisée, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par rétroaction.
Une société de conseil aux entreprises appelée Gartner pense que supervisé apprentissage sera toujours le moyen le plus populaire pour les responsables informatiques d'entreprise d'utiliser l'apprentissage automatique en 2022 [2]. Dans ce type d'apprentissage automatique, les données passées sur les entrées et les sorties sont introduites dans des algorithmes d'apprentissage automatique. Le traitement est effectué entre chaque ensemble d'entrées et de sorties, ce qui permet à l'algorithme de modifier le modèle afin que les sorties soient aussi proches que possible du résultat souhaité. Dans l'apprentissage supervisé, des méthodes telles que les réseaux de neurones, les arbres de décision, la régression linéaire et les machines à vecteurs de support sont souvent utilisées.
Ce type d'apprentissage automatique est appelé "supervisé" car vous donnez des détails à l'algorithme pour l'aider à apprendre pendant qu'il fonctionne. Les données nommées par la machine que vous fournissez sont la sortie, et le reste des détails que vous fournissez est utilisé comme entités d'entrée.
#1. Apprentissage non supervisé
Les utilisateurs doivent aider une machine à apprendre avec un apprentissage supervisé, mais l'apprentissage non supervisé n'utilise pas les mêmes ensembles d'apprentissage et données nommés. Au lieu de cela, la machine recherche des modèles moins évidents dans les données. Ce type d'apprentissage automatique est très utile lorsque vous devez trouver des modèles et faire des choix basés sur des données. L'apprentissage non supervisé utilise généralement des méthodes telles que les modèles de Markov cachés, les k-moyennes, le regroupement hiérarchique et les modèles de mélange gaussien.
En utilisant le scénario d'apprentissage supervisé, supposons que vous ne saviez pas quels clients sont en défaut de paiement. Au lieu de cela, vous alimenteriez l'ordinateur avec des informations sur l'emprunteur, et il rechercherait des modèles parmi les emprunteurs avant de les classer en plusieurs groupes.
#2. Apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement est le type d'apprentissage automatique qui ressemble le plus à la façon dont les gens apprennent. L'algorithme ou l'agent utilisé pour apprendre le fait en traitant avec son environnement et en obtenant une récompense, positive ou négative. Les différences temporelles, les réseaux contradictoires profonds et le Q-learning sont tous des exemples de méthodes courantes.
Revenons à l'exemple du client de prêt bancaire, vous pouvez utiliser un algorithme d'apprentissage par renforcement pour examiner les détails du client. Si l'algorithme les étiquette comme à haut risque et qu'ils ne paient pas, l'algorithme obtient une bonne récompense. Le programme obtient une récompense négative s'il ne fait pas défaut. En fin de compte, les deux situations aident la machine à apprendre en lui donnant une meilleure compréhension à la fois du problème et de son environnement.
Quel est le meilleur pour apprendre l'IA ou le ML ?
Alors, dois-je commencer par l'apprentissage automatique ou l'IA ? Si vous souhaitez travailler dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur ou les robots qui utilisent l'IA, vous devez d'abord apprendre l'IA.
Qu'est-ce qu'un exemple d'IA qui n'est pas de l'apprentissage automatique ?
Les systèmes basés sur des règles comme les chatbots sont un moyen d'utiliser l'IA sans ML. Le robot peut répondre à certaines questions et aider les clients car les humains établissent les règles. Il n'y a pas besoin d'apprentissage automatique, et tout ce dont le chatbot a besoin pour être intelligent, c'est beaucoup d'informations humaines.
L'IA est-elle plus importante que l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui permet à une machine ou à un système d'apprendre automatiquement de ses erreurs et de s'améliorer au fil du temps. L'apprentissage automatique utilise des algorithmes au lieu d'une programmation explicite pour examiner de nombreuses données, comprendre ce que cela signifie, puis faire des choix en fonction de ce qu'il a appris.
Qui gagne le plus : IA ou ML ?
Le salaire moyen d'un ingénieur en IA est bien supérieur à 100,000 110,000 $ par an. Glassdoor indique que le salaire moyen aux États-Unis est supérieur à 150,000 XNUMX dollars et que le revenu le plus élevé est de XNUMX XNUMX dollars.
L'IA utilise-t-elle beaucoup de mathématiques ?
L'algèbre peut être une partie très importante des mathématiques en général. En plus des compétences mathématiques de base comme l'addition, la soustraction, la multiplication et la division, vous devrez également connaître : Les exposants. Radicaux.
Bibliographie
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