Люди часто используют термины «машинное обучение» и «искусственный интеллект» (ИИ) одинаково, но между ними есть важные различия. Узнайте, что это такое и как ИИ меняет наш мир. В этой статье вы узнаете больше об ИИ и машинном обучении, его примерах, символическом ИИ и машинном обучении, науке о данных, ИИ и машинном обучении, а также о типах машинного обучения.
ИИ против машинного обучения
Проще говоря, ИИ — это компьютерное программное обеспечение, которое имитирует образ мышления людей, чтобы выполнять сложные задачи, такие как анализ, рассуждение и обучение. С другой стороны, машинное обучение — это ветвь ИИ, в которой используются алгоритмы, обученные на данных, для создания моделей, способных выполнять такие сложные задачи. Сегодня большая часть ИИ связана с машинным обучением, поэтому эти слова часто используются как синонимы. Но ИИ — это большая идея заставить компьютерное программное обеспечение и системы рассуждать как люди, а машинное обучение — лишь один из способов сделать это.
Искусственный интеллект (AI)
Искусственный интеллект — это отрасль компьютерных наук, которая используется для создания компьютерных систем, которые могут действовать как люди. Оно образовано от слов «искусственный» и «интеллект» и подразумевает «созданный человеком мыслительный потенциал». Итак, мы можем сказать, что искусственный интеллект — это технология, которая позволяет нам создавать интеллектуальные системы, способные действовать как люди. Систему искусственного интеллекта не нужно разрабатывать заранее. Вместо этого он использует алгоритмы, которые могут работать сами по себе. Он использует методы машинного обучения, такие как алгоритм обучения с подкреплением и нейронные сети глубокого обучения. ИИ используется во многих местах, таких как Siri, AlphaGo от Google, игра в шахматы с ИИ и так далее.
Машинное обучение (ML)
Машинное обучение — это процесс обучения на основе данных. Его можно описать как ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам извлекать знания из прошлых данных или опыта без явного программирования. Машинное обучение помогает компьютерной системе использовать прошлые данные, чтобы делать прогнозы или делать выбор, не будучи специально запрограммированным для этого. Модель машинного обучения должна использовать много полуструктурированных, а также структурированных данных, чтобы получать точные результаты или формулировать прогнозы на основе этих данных.
Примеры искусственного интеллекта и машинного обучения
Ниже приведены примеры AI и ML.
Примеры ИИ
Искусственный интеллект может очень хорошо выполнять свою работу, но он еще не дошел до того, чтобы общаться с людьми на эмоциональном уровне. Тем не менее, вот несколько примеров ИИ.
№ 1. Робототехника
Промышленный робот — отличный пример ИИ. Промышленные роботы могут проверять свою точность и производительность, а также определять, когда им требуется ремонт, чтобы избежать дорогостоящего простоя. Он также может действовать в местах, где никогда раньше не был.
№ 2. Персональные помощники
Персональные помощники, представляющие собой гаджеты с интерфейсом человека и ИИ, представляют собой еще один вид ИИ. Google Home, Siri от Apple, Alexa от Amazon и Cortana от Microsoft — самые известные личные помощники. Пользователи могут использовать этих личных помощников для поиска информации, бронирования отелей, добавления событий в свои календари, получения ответов на вопросы, организации встреч, отправки текстовых или электронных писем и т. д.
Примеры машинного обучения
Машинное обучение или ML — это тип ИИ, который может автоматически учиться на данных без программирования или помощи экспертов в предметной области. Вот несколько примеров ML.
№1. Рекомендации по продукту
На большинстве сайтов электронной коммерции есть инструменты, которые используют машинное обучение, чтобы делать предложения о различных товарах на основе прошлых данных. Например, если вы ищете на Amazon книги о машинном обучении, а затем покупаете одну из них, на домашней странице Amazon будет показан список других книг о машинном обучении, если вы вернетесь через определенное время. Он также сообщает вам, что купить, основываясь на том, что вам понравилось, что вы положили в корзину и сделали другие подобные вещи.
№ 2. Электронный спам и фильтрация вредоносных программ
Нежелательные корпоративные массовые рассылки (называемые «спамом») являются большой проблемой для людей, пользующихся Интернетом. Большинство поставщиков услуг электронной почты сегодня используют инструменты машинного обучения, чтобы автоматически научиться обнаруживать спам и поддельные сообщения. Например, блокировщики почтового спама Gmail и Yahoo не просто используют заранее установленные правила для поиска спам-сообщений. Продолжая сортировать спам, они придумывают свои собственные новые правила, основанные на том, что они узнали.
Символический ИИ против машинного обучения
Символический искусственный интеллект (ИИ) — это ветвь ИИ, которая занимается обработкой и манипулированием символами или идеями вместо чисел. Цель символического ИИ — создать интеллектуальные системы, которые могут думать и рассуждать как люди, выражая и манипулируя данными, а также рассуждая на основе логических правил.
Символический ИИ по сравнению с машинным обучением означает, что он отличается от таких методов, как машинное обучение и глубокое обучение, поскольку ему не требуется много обучающих данных. С другой стороны, символический ИИ построен на представлении и рассуждениях о знаниях. Это делает его лучше для областей, где знания четко определены и могут быть представлены в виде логических правил.
Напротив, машинному обучению нужны огромные наборы данных, чтобы выявлять закономерности и генерировать прогнозы. Глубокое обучение использует нейронные сети для изучения характеристик непосредственно из данных. Это делает его хорошим для областей со сложными и неструктурированными данными.
Когда использовать каждый метод, зависит от типа проблемы и доступной информации. Символический ИИ хорошо работает в областях, где знания четкие и организованные, в то время как машинное обучение и глубокое обучение хорошо работают в областях с большим количеством данных и сложными шаблонами.
Наука о данных против ИИ против машинного обучения
Наука о данных использует ИИ (и его подмножество, машинное обучение) для понимания исторических данных, выявления тенденций и прогнозирования. В этом случае искусственный интеллект и машинное обучение помогают специалистам по данным находить идеи из собираемых ими данных.
Как уже было сказано, машинное обучение — это тип ИИ, который выводит науку о данных на новый уровень автоматизации. Наука о данных и машинное обучение во многом связаны. Частью области науки о данных является машинное обучение. Наука о данных предоставляет алгоритмам машинного обучения данные, которые они используют, чтобы учиться и становиться умнее и лучше в прогнозировании. Таким образом, системам машинного обучения нужны данные, потому что они не могут учиться, не используя их в качестве обучающего набора.
Ключевые различия в искусственном интеллекте, машинном обучении и науке о данных
Искусственный интеллект означает, что в каком-то смысле машина действует как человек. Машинное обучение является частью ИИ, а это значит, что оно живет вместе с другими частями ИИ. Машинное обучение — это набор методов, которые позволяют компьютерам делать выводы из данных и предоставлять эти выводы приложениям ИИ.
Наука о данных полезна не только для искусственного интеллекта и машинного обучения. В науке о данных знания могут исходить от машин, механических процессов, ИТ-систем и т. д. Речь может идти вовсе не об обучении. Это может быть просто способ показать факты.
ИИ также можно использовать в качестве инструмента для анализа данных в науке о данных. Основное отличие состоит в том, что наука о данных рассматривает весь процесс сбора, подготовки и анализа данных. Это касается не только математической или статистической частей. Таким образом, в то время как специалисты по машинному обучению и искусственному интеллекту заняты разработкой алгоритмов на протяжении всего жизненного цикла проекта, специалисты по данным должны быть более гибкими и переключаться между различными видами работы с данными в зависимости от того, что требуется проекту.
Анализ, представление и прогнозирование — все это части науки о данных. Он использует различные статистические методы. ИИ и машинное обучение, с другой стороны, используют модели и алгоритмы, чтобы угадать, что произойдет в будущем.
ИИ против машинного обучения против науки о данных: как они работают вместе
Машинное обучение — это ветвь ИИ, которая пытается заставить машины учиться и действовать так же, как люди, а также со временем улучшать свое собственное обучение. Самая важная часть науки о данных — получение новых результатов из данных, таких как поиск смысла, поиск проблем, о существовании которых вы не знали, или решение сложных проблем. Чтобы получить эти результаты, вы можете думать об этом как о процессе сбора данных, их подготовки, анализа и улучшения. ИИ и машинное обучение — это инструменты, которые наука о данных использует для получения реальной и полезной информации. Инструменты, которые позволяют обычным людям стать учеными данных и получать новые знания из данных, в настоящее время используются все больше и больше.
Подводя итог, как вы можете видеть из всех этих примеров, ИИ, наука о данных и машинное обучение не предназначены для замены людей в их аналитических, тактических или стратегических ролях. Вместо этого они предназначены для того, чтобы помочь людям добиться нового прогресса, работая с ними. Вместо этого его можно рассматривать как инструмент, который может помочь людям получить новые идеи, повысить мотивацию и помочь компании работать лучше.
Типы машинного обучения
Машинное обучение — это процесс предоставления машине большого количества данных, чтобы она могла учиться на них и делать прогнозы, находить тенденции или сортировать данные. Существует три типа машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с обратной связью.
Бизнес-консалтинговая компания Gartner считает, что контролировала изучение и в 2022 году останется самым популярным способом использования машинного обучения среди ИТ-руководителей предприятий [2]. В этом типе машинного обучения прошлые данные о входах и выходах передаются в алгоритмы машинного обучения. Обработка производится между каждым набором входов и выходов, что позволяет алгоритму изменить модель так, чтобы выходы были максимально приближены к желаемому результату. В обучении с учителем часто используются такие методы, как нейронные сети, деревья решений, линейная регрессия и машины опорных векторов.
Этот тип машинного обучения называется «контролируемым», потому что вы предоставляете детали алгоритма, чтобы помочь ему учиться во время работы. Предоставляемые вами машинные данные являются выходными данными, а остальные детали, которые вы предоставляете, используются в качестве входных объектов.
№ 1. Неконтролируемое обучение
Пользователи должны помогать машине обучаться с помощью обучения с учителем, но обучение без учителя не использует обучающие наборы и данные с одинаковыми именами. Вместо этого машина ищет в данных менее очевидные закономерности. Этот тип машинного обучения очень полезен, когда вам нужно найти закономерности и сделать выбор на основе данных. В неконтролируемом обучении обычно используются такие методы, как скрытые марковские модели, k-средние, иерархическая кластеризация и смешанные модели Гаусса.
Используя сценарий контролируемого обучения, предположим, что вы не знаете, какие клиенты не выполнили свои обязательства по кредитам. Вместо этого вы вводили в компьютер информацию о заемщиках, и он выискивал закономерности среди заемщиков, прежде чем классифицировать их по нескольким кластерам.
№ 2. Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, который больше всего похож на то, как учатся люди. Алгоритм или агент, используемый для обучения, делает это, взаимодействуя со своим окружением и получая вознаграждение, положительное или отрицательное. Временные различия, глубокие состязательные сети и Q-обучение — все это примеры распространенных методов.
Вернемся к примеру с клиентом, выдавшим кредит в банке. Вы можете использовать алгоритм обучения с подкреплением, чтобы просмотреть подробную информацию о клиенте. Если алгоритм помечает их как высокорисковые и они не платят, алгоритм получает хорошее вознаграждение. Программа получает отрицательное вознаграждение, если они не по умолчанию. В конце концов, обе ситуации помогают машине учиться, давая ей лучшее понимание как проблемы, так и ее окружения.
Что лучше изучать AI или ML?
Итак, с чего мне начать: с машинного обучения или с ИИ? Если вы хотите работать в таких областях, как обработка естественного языка, компьютерное зрение или роботы, использующие ИИ, вам следует сначала изучить ИИ.
Каков пример ИИ, который не является машинным обучением?
Системы на основе правил, такие как чат-боты, — это один из способов использования ИИ без машинного обучения. Робот может ответить на некоторые вопросы и помочь клиентам, потому что люди устанавливают правила. Нет необходимости в машинном обучении, и все, что нужно чат-боту, чтобы быть умным, — это много человеческой информации.
ИИ больше, чем машинное обучение?
Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет машине или системе автоматически учиться на своих ошибках и со временем совершенствоваться. Машинное обучение использует алгоритмы вместо явного программирования, чтобы просмотреть множество данных, выяснить, что они означают, а затем сделать выбор на основе того, что он узнал.
Кто зарабатывает больше: AI или ML?
Средняя зарплата инженера по искусственному интеллекту составляет более 100,000 110,000 долларов в год. Glassdoor сообщает, что средняя зарплата в США составляет более 150,000 XNUMX долларов, а самый высокий доход — XNUMX XNUMX долларов.
Использует ли ИИ много математики?
Алгебра может быть очень важной частью математики в целом. В дополнение к базовым математическим навыкам, таким как сложение, вычитание, умножение и деление, вам также необходимо знать: Экспоненты. Радикалы.
Рекомендации
Статьи по теме
