Le persone usano spesso i termini "apprendimento automatico" e "intelligenza artificiale" (AI) allo stesso modo, ma ci sono differenze importanti tra i due. Scopri cosa sono e come l'IA sta cambiando il nostro mondo. In questo articolo imparerai di più su AI vs machine learning, i suoi esempi, AI simbolico vs machine learning, data science vs AI vs machine learning e tipi di machine learning.
AI vs machine learning
L'intelligenza artificiale è, nei termini più semplici, un software per computer che imita il modo in cui le persone pensano in modo da poter svolgere compiti complicati come l'analisi, il ragionamento e l'apprendimento. L'apprendimento automatico, d'altra parte, è un ramo dell'intelligenza artificiale che utilizza algoritmi addestrati sui dati per creare modelli in grado di svolgere questo tipo di lavori complicati. La maggior parte dell'intelligenza artificiale oggi implica lavorare con l'apprendimento automatico, quindi le parole sono spesso usate in modo intercambiabile. Ma l'intelligenza artificiale è la grande idea di far ragionare software e sistemi per computer come le persone, mentre il machine learning è solo un modo per farlo.
Artificial Intelligence (AI)
L'intelligenza artificiale è una branca dell'informatica che viene utilizzata per creare sistemi informatici in grado di agire come esseri umani. È composto dalle parole "artificiale" e "intelligenza" e implica "potere di pensiero creato dall'uomo". Quindi, possiamo dire che l'intelligenza artificiale è un tipo di tecnologia che ci consente di realizzare sistemi intelligenti in grado di agire come esseri umani. Il sistema di Intelligenza Artificiale non ha bisogno di essere progettato in anticipo. Invece, utilizza algoritmi che possono funzionare da soli. Utilizza metodi di apprendimento automatico come l'algoritmo di apprendimento per rinforzo e reti neurali di apprendimento profondo. L'intelligenza artificiale è utilizzata in molti posti, come Siri, AlphaGo di Google, giocare a scacchi con l'intelligenza artificiale e così via.
Apprendimento automatico (ML)
L'apprendimento automatico è il processo di apprendimento dai dati. Può essere descritta come una branca dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di acquisire conoscenze da dati o esperienze passate senza dover essere esplicitamente programmati. L'apprendimento automatico aiuta un sistema informatico a utilizzare i dati passati per fare previsioni o fare alcune scelte senza essere specificamente programmato per farlo. Un modello di apprendimento automatico deve utilizzare molti dati semi-strutturati e strutturati per ottenere risultati accurati o formulare previsioni sulla base di tali dati.
Esempi di AI vs ML
Di seguito sono riportati gli esempi di AI vs ML
Esempi di intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale può fare molto bene il lavoro, ma non è ancora arrivata al punto in cui può connettersi con le persone a livello emotivo. Tuttavia, ecco alcuni esempi di AI.
#1. Robotica
Un robot industriale è un eccellente esempio di intelligenza artificiale. I robot industriali possono controllare la propria precisione e le proprie prestazioni e possono anche percepire quando hanno bisogno di riparazioni per evitare costosi tempi di inattività. Può anche agire in luoghi in cui non è mai stato prima.
#2. Assistenti personali
Gli strumenti dell'assistente personale, che sono gadget di interfaccia umana-IA, sono un altro tipo di intelligenza artificiale. Google Home, Siri di Apple, Alexa di Amazon e Cortana di Microsoft sono gli assistenti personali più famosi. Gli utenti possono utilizzare questi assistenti personali per trovare informazioni, prenotare hotel, aggiungere eventi ai propri calendari, ottenere risposte a domande, organizzare riunioni, inviare messaggi o e-mail e così via.
Esempi di machine learning
L'apprendimento automatico, o ML, è un tipo di intelligenza artificiale che può apprendere automaticamente dai dati senza codifica o assistenza da parte di esperti in materia. Ecco alcuni esempi di ML.
#1. Raccomandazioni sui prodotti
La maggior parte dei siti di e-commerce dispone di strumenti che utilizzano l'apprendimento automatico per fornire suggerimenti su diversi prodotti in base a dati passati. Ad esempio, se cerchi su Amazon libri sull'apprendimento automatico e poi ne acquisti uno, la home page di Amazon ti mostrerà un elenco di altri libri sull'apprendimento automatico se torni dopo un certo periodo di tempo. Ti dice anche cosa comprare in base a ciò che ti è piaciuto, messo nel carrello e fatto altre cose simili.
#2. Filtraggio di posta indesiderata e malware
Le e-mail aziendali indesiderate (chiamate "spam") sono un grosso problema per le persone che utilizzano Internet. La maggior parte dei fornitori di servizi di posta elettronica oggi utilizza strumenti di apprendimento automatico per apprendere automaticamente come individuare e-mail di spam e messaggi falsi. Ad esempio, i programmi di blocco dello spam di posta di Gmail e Yahoo non si limitano a utilizzare regole preimpostate per cercare le e-mail di spam. Mentre continuano a smistare lo spam, escogitano le proprie nuove regole basate su ciò che hanno appreso.
IA simbolica vs Machine Learning
L'Intelligenza Artificiale Simbolica (AI) è una branca dell'IA che si occupa di gestire e manipolare simboli o idee invece di numeri. L'obiettivo dell'IA simbolica è creare sistemi intelligenti in grado di pensare e ragionare come gli umani esprimendo e manipolando dati e ragionando sulla base di regole logiche.
L'intelligenza artificiale simbolica rispetto all'apprendimento automatico significa che è diverso da metodi come l'apprendimento automatico e il deep learning perché non richiede molti dati di addestramento. L'IA simbolica, d'altra parte, si basa sulla rappresentazione e sul ragionamento sulla conoscenza. Questo lo rende migliore per le aree in cui la conoscenza è ben definita e può essere rappresentata in regole logiche.
Al contrario, l'apprendimento automatico necessita di enormi set di dati per identificare modelli e generare previsioni. Il deep learning utilizza le reti neurali per apprendere le caratteristiche direttamente dai dati. Questo lo rende adatto per le aree con dati complessi e non strutturati.
Quando utilizzare ciascun metodo dipende dal tipo di problema e dalle informazioni disponibili. L'intelligenza artificiale simbolica funziona bene in aree in cui la conoscenza è chiara e organizzata, mentre l'apprendimento automatico e il deep learning funzionano bene in aree con molti dati e schemi complicati.
Scienza dei dati, intelligenza artificiale e machine learning
La scienza dei dati utilizza l'intelligenza artificiale (e il suo sottoinsieme, l'apprendimento automatico) per comprendere i dati storici, individuare le tendenze e fare previsioni. In questo caso, AI e Machine Learning aiutano i data scientist a trovare idee dai dati che raccolgono.
Come già detto, il Machine Learning è un tipo di intelligenza artificiale che spinge la Data Science al livello successivo di automazione. Data Science e Machine Learning sono correlati in molti modi. Parte del campo della scienza dei dati è l'apprendimento automatico. La scienza dei dati fornisce agli algoritmi di Machine Learning i dati che utilizzano per apprendere e diventare più intelligenti e migliori nel fare previsioni. Pertanto, i sistemi di Machine Learning hanno bisogno dei dati perché non possono apprendere senza utilizzarli come set di addestramento.
Differenze chiave nell'intelligenza artificiale, nell'apprendimento automatico e nella scienza dei dati
Intelligenza artificiale significa che, in qualche modo, la macchina si comporta come una persona. L'apprendimento automatico fa parte dell'IA, il che significa che convive con altre parti dell'IA. L'apprendimento automatico è un insieme di metodi che consentono ai computer di trarre conclusioni dai dati e fornire tali conclusioni alle app di intelligenza artificiale.
La scienza dei dati è utile non solo per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. In Data Science, la conoscenza può provenire da macchine, processi meccanici, sistemi IT, ecc. Potrebbe non riguardare affatto l'apprendimento. Potrebbe essere solo un modo per mostrare i fatti.
L'intelligenza artificiale può anche essere utilizzata come strumento per approfondimenti sui dati nella scienza dei dati. La differenza principale è che Data Science esamina l'intero processo di raccolta, preparazione e analisi dei dati. Non si tratta solo delle parti matematiche o statistiche. Pertanto, mentre gli specialisti in Machine Learning e IA sono impegnati a sviluppare algoritmi durante l'intero ciclo di vita di un progetto, i data scientist devono essere più adattabili e passare da un'occupazione di dati all'altra a seconda di ciò che il progetto richiede.
L'analisi, la rappresentazione e la creazione di previsioni fanno parte della scienza dei dati. Utilizza diversi metodi statistici. AI e Machine Learning, invece, utilizzano modelli e algoritmi per indovinare cosa accadrà in futuro.
AI vs Machine Learning vs Data Science: come lavorano insieme
L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale che cerca di far apprendere alle macchine e agire come fanno le persone, migliorando anche il proprio apprendimento nel tempo. La parte più importante di Data Science è ottenere nuovi risultati dai dati, come trovare un significato, trovare problemi che non sapevi esistessero o risolvere problemi difficili. Per ottenere questi risultati, puoi pensarlo come un processo di raccolta di dati, preparazione, analisi e miglioramento. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono strumenti che la scienza dei dati utilizza per ottenere informazioni reali e utili. Gli strumenti che consentono alle persone normali di diventare scienziati dei dati e ottenere nuove informazioni dai dati vengono ora utilizzati sempre di più.
Per riassumere, come puoi vedere da tutti questi esempi, AI, Data Science e Machine Learning non intendono sostituire gli esseri umani nei loro ruoli analitici, tattici o strategici. Invece, hanno lo scopo di aiutare gli umani a fare nuovi progressi lavorando con loro. Invece, può essere visto come uno strumento che può aiutare le persone ad avere nuove idee, essere più motivate e aiutare l'azienda a fare meglio.
Tipi di apprendimento automatico
L'apprendimento automatico è il processo per fornire a una macchina molti dati in modo che possa imparare da essi e fare previsioni, trovare tendenze o ordinare dati. Esistono tre tipi di apprendimento automatico: formazione supervisionata, apprendimento non supervisionato e apprendimento tramite feedback.
Una società di consulenza aziendale chiamata Gartner pensa che abbia supervisionato apprendimento sarà ancora il modo più popolare per i leader IT aziendali di utilizzare il machine learning nel 2022 [2]. In questo tipo di apprendimento automatico, i dati passati su input e output vengono inseriti negli algoritmi di apprendimento automatico. L'elaborazione viene eseguita tra ciascun insieme di input e output, il che consente all'algoritmo di modificare il modello in modo che gli output siano il più vicino possibile al risultato desiderato. Nell'apprendimento supervisionato vengono spesso utilizzati metodi come reti neurali, alberi decisionali, regressione lineare e macchine vettoriali di supporto.
Questo tipo di apprendimento automatico è chiamato "supervisionato" perché fornisci all'algoritmo i dettagli per aiutarlo ad apprendere mentre funziona. I dati con nome macchina forniti sono l'output e il resto dei dettagli forniti viene utilizzato come funzionalità di input.
#1. Apprendimento non supervisionato
Gli utenti devono aiutare una macchina ad apprendere con l'apprendimento supervisionato, ma l'apprendimento non supervisionato non utilizza gli stessi set di training e dati con lo stesso nome. Invece, la macchina cerca schemi meno ovvi nei dati. Questo tipo di apprendimento automatico è molto utile quando è necessario trovare schemi e fare scelte basate sui dati. L'apprendimento non supervisionato di solito utilizza metodi come modelli di Markov nascosti, k-medie, clustering gerarchico e modelli di miscela gaussiana.
Utilizzando lo scenario di apprendimento supervisionato, supponi di non sapere quali clienti sono inadempienti sui prestiti. Invece, alimenteresti il computer con le informazioni sul mutuatario e cercherebbe modelli tra i mutuatari prima di classificarli in più cluster.
#2. Insegnamento rafforzativo
L'apprendimento per rinforzo è il tipo di apprendimento automatico più simile al modo in cui le persone apprendono. L'algoritmo o l'agente utilizzato per apprendere lo fa affrontando l'ambiente circostante e ottenendo una ricompensa, positiva o negativa. Differenze temporali, profonde reti contraddittorie e Q-learning sono tutti esempi di metodi comuni.
Tornando all'esempio del cliente del prestito bancario, è possibile utilizzare un algoritmo di apprendimento per rinforzo per esaminare i dettagli del cliente. Se l'algoritmo li etichetta come ad alto rischio e non pagano, l'algoritmo ottiene una buona ricompensa. Il programma ottiene una ricompensa negativa se non è inadempiente. Alla fine, entrambe le situazioni aiutano la macchina ad apprendere fornendole una migliore comprensione sia del problema che di ciò che lo circonda.
Quale è meglio imparare AI o ML?
Quindi, dovrei iniziare con l'apprendimento automatico o l'intelligenza artificiale? Se vuoi lavorare in aree come l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale o i robot che utilizzano l'intelligenza artificiale, dovresti prima imparare l'intelligenza artificiale.
Qual è un esempio di intelligenza artificiale che non è apprendimento automatico?
I sistemi basati su regole come i chatbot sono un modo in cui l'IA può essere utilizzata senza ML. Il robot può rispondere ad alcune domande e aiutare i clienti perché gli esseri umani stabiliscono le regole. Non è necessario l'apprendimento automatico e tutto ciò di cui il chatbot ha bisogno per essere intelligente sono molte informazioni umane.
L'intelligenza artificiale è più grande dell'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale che consente a una macchina o a un sistema di imparare automaticamente dai propri errori e migliorare nel tempo. L'apprendimento automatico utilizza algoritmi invece della programmazione esplicita per esaminare molti dati, capire cosa significano e quindi fare delle scelte in base a ciò che ha appreso.
Chi guadagna di più: AI o ML?
Lo stipendio medio per un ingegnere di intelligenza artificiale è ben oltre $ 100,000 all'anno. Glassdoor afferma che lo stipendio medio negli Stati Uniti è di oltre $ 110,000 e che il reddito più alto è di $ 150,000.
L'intelligenza artificiale usa molta matematica?
L'algebra può essere una parte molto importante della matematica in generale. Oltre alle abilità matematiche di base come l'addizione, la sottrazione, la moltiplicazione e la divisione, dovrai anche conoscere: Esponenti. Radicali.
Riferimenti
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