Люди часто однаково використовують терміни «машинне навчання» та «штучний інтелект» (ШІ), але між ними є важливі відмінності. Дізнайтеся, що це таке та як ШІ змінює наш світ. У цій статті ви дізнаєтесь більше про ШІ проти машинного навчання, його приклади, символічний ШІ проти машинного навчання, науку про дані проти ШІ проти машинного навчання та типи машинного навчання.
ШІ проти машинного навчання
Простіше кажучи, штучний інтелект – це комп’ютерне програмне забезпечення, яке імітує спосіб мислення людей, щоб воно могло виконувати такі складні завдання, як аналіз, міркування та навчання. З іншого боку, машинне навчання — це гілка штучного інтелекту, яка використовує алгоритми, навчені на даних, щоб створювати моделі, здатні виконувати такі складні завдання. Більшість штучного інтелекту сьогодні передбачає роботу з машинним навчанням, тому ці слова часто використовуються як синоніми. Але AI — це велика ідея змусити комп’ютерне програмне забезпечення та системи міркувати як люди, тоді як ML — лише один із способів зробити це.
Штучний інтелект (AI)
Штучний інтелект — це галузь інформатики, яка використовується для створення комп’ютерних систем, які можуть діяти як люди. Воно складається зі слів «штучний» і «інтелект» і означає «створену людиною силу мислення». Отже, ми можемо сказати, що штучний інтелект — це тип технології, який дозволяє нам створювати інтелектуальні системи, які можуть діяти як люди. Систему штучного інтелекту не потрібно розробляти заздалегідь. Натомість він використовує алгоритми, які можуть працювати самі по собі. Він використовує такі методи машинного навчання, як алгоритм Reinforcement Learning Algorithm і нейронні мережі глибокого навчання. ШІ використовується в багатьох місцях, як-от Siri, AlphaGo від Google, гра в шахи з ШІ тощо.
Машинне навчання (ML)
Машинне навчання – це процес навчання на основі даних. Його можна описати як галузь штучного інтелекту, яка дозволяє комп’ютерам отримувати знання з минулих даних або досвіду без необхідності явного програмування. Машинне навчання допомагає комп’ютерній системі використовувати минулі дані, щоб робити прогнози або робити певні вибори без спеціального програмування для цього. Модель машинного навчання має використовувати багато як напівструктурованих, так і структурованих даних, щоб отримати точні результати або сформулювати прогнози на основі цих даних.
Приклади AI проти ML
Нижче наведено приклади AI проти ML
Приклади ШІ
Штучний інтелект може дуже добре виконувати роботу, але він ще не дійшов до того, щоб спілкуватися з людьми на емоційному рівні. Тим не менш, ось кілька прикладів ШІ.
#1. Робототехніка
Промисловий робот є чудовим прикладом ШІ. Промислові роботи можуть перевіряти власну точність і продуктивність, а також можуть відчувати, коли їм потрібен ремонт, щоб уникнути дорогих простоїв. Він також може діяти там, де ніколи раніше не був.
#2. Особисті помічники
Інструменти персонального помічника, які є гаджетами інтерфейсу людини та штучного інтелекту, є ще одним видом ШІ. Google Home, Siri від Apple, Alexa від Amazon і Cortana від Microsoft є найвідомішими персональними помічниками. Користувачі можуть використовувати цих персональних помічників для пошуку інформації, бронювання готелів, додавання подій до своїх календарів, отримання відповідей на запитання, організації зустрічей, надсилання текстових чи електронних листів тощо.
Приклади ML
Машинне навчання, або ML, — це тип штучного інтелекту, який може автоматично навчатися на основі даних без кодування чи допомоги експертів у відповідній галузі. Ось кілька прикладів ML.
#1. Рекомендації щодо продукту
Більшість сайтів електронної комерції мають інструменти, які використовують машинне навчання, щоб робити пропозиції щодо різних товарів на основі минулих даних. Наприклад, якщо ви шукаєте в Amazon книги про машинне навчання, а потім купуєте одну з них, домашня сторінка Amazon покаже вам список інших книг про машинне навчання, якщо ви повернетеся через певний час. Він також повідомляє вам, що купити на основі того, що вам сподобалося, поклав у кошик для покупок і зробив інші подібні речі.
#2. Фільтрування спаму електронної пошти та зловмисного програмного забезпечення
Небажані ділові масові листи (так звані «спам») є великою проблемою для людей, які користуються Інтернетом. Більшість постачальників послуг електронної пошти сьогодні використовують інструменти машинного навчання, щоб автоматично навчитися виявляти спам і підроблені повідомлення. Наприклад, засоби блокування спаму в пошті Gmail і Yahoo не просто використовують попередньо встановлені правила для пошуку спаму. Продовжуючи сортувати спам, вони придумують власні нові правила на основі вивченого.
Символічний ШІ проти машинного навчання
Символічний штучний інтелект (ШІ) — це розділ ШІ, який займається обробкою та маніпулюванням символами чи ідеями замість чисел. Мета символічного штучного інтелекту полягає в тому, щоб створювати розумні системи, які можуть мислити та міркувати, як люди, виражаючи та маніпулюючи даними, а також міркуючи на основі логічних правил.
Символічний штучний інтелект проти машинного навчання означає, що він відрізняється від таких методів, як машинне та глибоке навчання, оскільки для нього не потрібно багато навчальних даних. Символічний ШІ, з іншого боку, побудований на представленні та міркуванні про знання. Це робить його кращим для сфер, де знання чітко визначені та можуть бути представлені в логічних правилах.
І навпаки, машинне навчання потребує величезних наборів даних, щоб ідентифікувати закономірності та створювати прогнози. Глибоке навчання використовує нейронні мережі для вивчення характеристик безпосередньо з даних. Це робить його хорошим для областей зі складними та неструктурованими даними.
Коли використовувати кожен метод, залежить від типу проблеми та доступної інформації. Символічний штучний інтелект добре працює в областях, де знання чіткі та організовані, тоді як машинне навчання та глибоке навчання добре працюють у сферах із великою кількістю даних і складними шаблонами.
Data Science vs AI vs Machine Learning
Data Science використовує штучний інтелект (і його підмножину, машинне навчання), щоб розуміти історичні дані, виявляти тенденції та робити прогнози. У цьому випадку штучний інтелект і машинне навчання допомагають дослідникам даних знаходити ідеї на основі даних, які вони збирають.
Як уже було сказано, машинне навчання – це тип штучного інтелекту, який висуває Data Science на новий рівень автоматизації. Наука про дані та машинне навчання пов’язані багатьма способами. Частиною галузі науки про дані є машинне навчання. Наука про дані надає алгоритмам машинного навчання дані, які вони використовують, щоб навчатися та ставати розумнішими та кращими у прогнозуванні. Отже, системам машинного навчання потрібні дані, оскільки вони не можуть навчатися, не використовуючи їх як набір для навчання.
Ключові відмінності ШІ, машинного навчання та науки про дані
Штучний інтелект означає, що певним чином машина діє як людина. Машинне навчання є частиною ШІ, а це означає, що воно живе разом з іншими частинами ШІ. Машинне навчання – це набір методів, які дозволяють комп’ютерам робити висновки з даних і передавати ці висновки додаткам ШІ.
Наука про дані корисна не тільки для ШІ та машинного навчання. У Data Science знання можуть надходити від машин, механічних процесів, ІТ-систем тощо. Можливо, це взагалі не стосується навчання. Це може бути лише спосіб показати факти.
AI також можна використовувати як інструмент для аналізу даних у Data Science. Основна відмінність полягає в тому, що Data Science розглядає весь процес збору, підготовки та аналізу даних. Справа не лише в математичній або статистичній частині. Отже, у той час як спеціалісти з машинного навчання та штучного інтелекту зайняті розробкою алгоритмів протягом усього життєвого циклу проекту, науковці з обробки даних мають бути більш адаптованими та перемикатися між різними видами діяльності залежно від того, що вимагає проект.
Аналіз, репрезентація та прогнозування є частинами науки про дані. Він використовує різні статистичні методи. ШІ та машинне навчання, з іншого боку, використовують моделі та алгоритми, щоб вгадати, що станеться в майбутньому.
Штучний інтелект проти машинного навчання та науки про дані: як вони працюють разом
Машинне навчання — це гілка штучного інтелекту, яка намагається змусити машини вчитися та діяти так само, як люди, а також покращувати їх власне навчання з часом. Найважливішою частиною Data Science є отримання нових результатів із даних, як-от пошук сенсу, пошук проблем, про які ви не підозрювали, або вирішення серйозних проблем. Щоб отримати ці результати, ви можете розглядати це як процес збору даних, їх підготовки, аналізу та вдосконалення. Штучний інтелект і машинне навчання – це інструменти, які Data Science використовує для отримання реальної та корисної інформації. Інструменти, які дозволяють звичайним людям стати дослідниками даних і отримати нове розуміння даних, зараз використовуються все частіше.
Підводячи підсумок, як ви можете бачити з усіх цих прикладів, штучний інтелект, наука про дані та машинне навчання не призначені для заміни людей у їхніх аналітичних, тактичних чи стратегічних ролях. Натомість вони покликані допомогти людям досягти нового прогресу, працюючи з ними. Натомість його можна розглядати як інструмент, який може допомогти людям отримати нові ідеї, стати більш мотивованими та допомогти компанії працювати краще.
Види машинного навчання
Машинне навчання — це процес надання машині великої кількості даних, щоб вона могла вчитися на них і робити прогнози, знаходити тенденції або сортувати дані. Існує три типи машинного навчання: контрольоване навчання, неконтрольоване навчання та навчання за допомогою зворотного зв’язку.
Бізнес-консалтингова компанія під назвою Gartner вважає, що нагляд вивчення залишатиметься найпопулярнішим способом використання машинного навчання для ІТ-лідерів підприємств у 2022 році [2]. У цьому типі машинного навчання попередні дані про вхідні та вихідні дані вводяться в алгоритми машинного навчання. Обробка виконується між кожним набором входів і виходів, що дозволяє алгоритму змінювати модель таким чином, щоб виходи були максимально наближеними до бажаного результату. У керованому навчанні часто використовуються такі методи, як нейронні мережі, дерева рішень, лінійна регресія та опорні векторні машини.
Цей тип машинного навчання називається «контрольованим», оскільки ви надаєте деталі алгоритму, щоб допомогти йому навчатися під час роботи. Дані з машинним іменем, які ви надаєте, є виходом, а решта наданих вами деталей використовується як вхідні функції.
#1. Навчання без контролю
Користувачі повинні допомагати машині навчатися за допомогою навчання під наглядом, але під час навчання без нагляду не використовуються навчальні набори й дані з однаковими назвами. Замість цього машина шукає менш очевидні шаблони в даних. Цей тип машинного навчання дуже корисний, коли вам потрібно знайти закономірності та зробити вибір на основі даних. У неконтрольованому навчанні зазвичай використовуються такі методи, як приховані марковські моделі, k-середні, ієрархічна кластеризація та моделі суміші Гауса.
Використовуючи сценарій навчання під наглядом, припустімо, що ви не знаєте, які клієнти не виплатили кредити. Натомість ви передали б комп’ютеру інформацію про позичальника, і він шукав би закономірності серед позичальників, перш ніж класифікувати їх у кілька кластерів.
#2. Навчання з підкріпленням
Навчання з підкріпленням – це тип машинного навчання, який найбільше схожий на те, як навчаються люди. Алгоритм або агент, який використовується для навчання, робить це, маючи справу з оточенням і отримуючи винагороду, позитивну чи негативну. Тимчасові відмінності, глибокі суперницькі мережі та Q-навчання — усе це приклади поширених методів.
Повертаючись до прикладу клієнта банківського кредиту, ви можете використати алгоритм навчання з підкріпленням, щоб переглянути деталі про клієнта. Якщо алгоритм позначає їх як високоризикові й вони не платять, алгоритм отримує хорошу винагороду. Програма отримує негативну винагороду, якщо вони не виконують за замовчуванням. Зрештою, обидві ситуації допомагають машині навчатися, даючи їй краще зрозуміти як проблему, так і її оточення.
Що краще вивчати AI чи ML?
Отже, мені починати з машинного навчання чи ШІ? Якщо ви хочете працювати в таких сферах, як обробка природної мови, комп’ютерний зір або роботи, які використовують штучний інтелект, вам слід спочатку вивчити ШІ.
Що є прикладом ШІ, який не є машинним навчанням?
Системи на основі правил, такі як чат-боти, є одним із способів використання ШІ без машинного навчання. Робот може відповісти на деякі запитання та допомогти клієнтам, оскільки люди встановлюють правила. Немає потреби в машинному навчанні, і все, що потрібно чат-боту, щоб бути розумним, — це багато людської інформації.
Штучний інтелект більший за машинне навчання?
Машинне навчання — це галузь штучного інтелекту, яка дає змогу машині або системі автоматично вчитися на своїх помилках і з часом покращуватися. Машинне навчання використовує алгоритми замість явного програмування, щоб переглянути багато даних, зрозуміти, що вони означають, а потім зробити вибір на основі отриманих даних.
Хто заробляє більше: AI чи ML?
Середня зарплата інженера ШІ значно перевищує 100,000 110,000 доларів на рік. Glassdoor каже, що середня зарплата в Сполучених Штатах перевищує 150,000 XNUMX доларів, а найвищий дохід – XNUMX XNUMX доларів.
ШІ використовує багато математики?
Алгебра може бути дуже важливою частиною математики взагалі. Окрім базових математичних навичок, таких як додавання, віднімання, множення та ділення, вам також потрібно знати: показники степеня. Радикали.
посилання
Статті по темі
