Mọi người thường sử dụng thuật ngữ “máy học” và “trí tuệ nhân tạo” (AI) như nhau, nhưng có những điểm khác biệt quan trọng giữa hai thuật ngữ này. Tìm hiểu những điều này là gì và AI đang thay đổi thế giới của chúng ta như thế nào. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu thêm về AI so với học máy, các ví dụ của nó, AI biểu tượng so với học máy, khoa học dữ liệu so với AI so với học máy và các loại học máy.
AI và Máy học
Nói một cách đơn giản nhất, AI là phần mềm máy tính bắt chước cách con người suy nghĩ để có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như phân tích, suy luận và học hỏi. Mặt khác, học máy là một nhánh của AI sử dụng các thuật toán được đào tạo trên dữ liệu để tạo ra các mô hình có thể thực hiện các loại công việc phức tạp này. Hầu hết AI ngày nay liên quan đến hoạt động với máy học, do đó, các từ này thường được sử dụng thay thế cho nhau. Nhưng AI là ý tưởng lớn làm cho phần mềm máy tính và hệ thống có lý trí như con người, trong khi ML chỉ là một cách để làm điều đó.
Artificial Intelligence (AI)
Trí tuệ nhân tạo là một nhánh của khoa học máy tính được sử dụng để tạo ra các hệ thống máy tính có thể hoạt động như con người. Nó được tạo ra từ các từ “nhân tạo” và “trí thông minh”, và nó ám chỉ “sức mạnh tư duy do con người tạo ra”. Vì vậy, chúng ta có thể nói rằng trí tuệ nhân tạo là một loại công nghệ cho phép chúng ta tạo ra các hệ thống thông minh có thể hoạt động như con người. Hệ thống Trí tuệ nhân tạo không cần thiết kế trước. Thay vào đó, nó sử dụng các thuật toán có thể tự hoạt động. Nó sử dụng các phương pháp học máy như Thuật toán học tăng cường và mạng thần kinh học sâu. AI được sử dụng ở rất nhiều nơi, như Siri, Google's AlphaGo, chơi cờ với AI, v.v.
Học máy (ML)
Học máy là quá trình học từ dữ liệu. Nó có thể được mô tả như một nhánh của trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính thu thập kiến thức từ dữ liệu hoặc kinh nghiệm trong quá khứ mà không cần phải lập trình rõ ràng. Học máy giúp hệ thống máy tính sử dụng dữ liệu trong quá khứ để đưa ra dự đoán hoặc đưa ra một số lựa chọn mà không được lập trình cụ thể để làm như vậy. Một mô hình học máy cần sử dụng nhiều dữ liệu bán cấu trúc cũng như có cấu trúc để đưa ra kết quả chính xác hoặc đưa ra dự đoán trên cơ sở dữ liệu đó.
Ví dụ về AI và ML
Sau đây là các ví dụ về AI và ML
AI Ví dụ
Trí tuệ nhân tạo có thể làm rất tốt công việc, nhưng nó vẫn chưa đạt đến mức có thể kết nối với con người ở mức độ cảm xúc. Tuy nhiên, đây là một số ví dụ về AI.
# 1. Người máy
Robot công nghiệp là một ví dụ tuyệt vời về AI. Rô-bốt công nghiệp có thể tự kiểm tra độ chính xác và hiệu suất của chúng, đồng thời chúng cũng có thể cảm nhận được khi nào cần sửa chữa để tránh thời gian ngừng hoạt động tốn kém. Nó cũng có thể hoạt động ở những nơi mà nó chưa từng đến trước đây.
#2. trợ lý cá nhân
Các công cụ trợ lý cá nhân, là các tiện ích giao diện người-AI, là một loại AI khác. Google Home, Siri của Apple, Alexa của Amazon và Cortana của Microsoft là những trợ lý cá nhân nổi tiếng nhất. Người dùng có thể sử dụng các trợ lý cá nhân này để tìm thông tin, đặt khách sạn, thêm sự kiện vào lịch của họ, nhận câu trả lời cho câu hỏi, thiết lập cuộc họp, gửi văn bản hoặc email, v.v.
ML Ví dụ
Máy học, hay ML, là một loại trí tuệ nhân tạo có thể tự động học từ dữ liệu mà không cần mã hóa hoặc hỗ trợ từ các chuyên gia về chủ đề. Dưới đây là một số ví dụ về ML.
#1. Đề xuất sản phẩm
Hầu hết các trang web thương mại điện tử đều có các công cụ sử dụng máy học để đưa ra đề xuất về các hàng hóa khác nhau dựa trên dữ liệu trong quá khứ. Ví dụ: nếu bạn tìm kiếm sách về học máy trên Amazon và sau đó mua một trong số chúng, trang chủ của Amazon sẽ hiển thị cho bạn danh sách các sách khác về học máy nếu bạn quay lại sau một khoảng thời gian nhất định. Nó cũng cho bạn biết nên mua gì dựa trên những gì bạn thích, cho vào giỏ hàng và thực hiện những việc tương tự khác.
#2. Lọc thư rác và phần mềm độc hại
Email doanh nghiệp hàng loạt không mong muốn (được gọi là “thư rác”) là một vấn đề lớn đối với những người sử dụng internet. Phần lớn các nhà cung cấp dịch vụ email ngày nay sử dụng các công cụ máy học để tự động tìm hiểu cách phát hiện email rác và tin nhắn giả mạo. Chẳng hạn, các trình chặn thư rác của Gmail và Yahoo làm được nhiều việc hơn là chỉ sử dụng các quy tắc đặt trước để tìm kiếm các email rác. Khi tiếp tục phân loại thư rác, họ đưa ra các quy tắc mới của riêng mình dựa trên những gì họ đã học được.
AI tượng trưng so với học máy
Trí tuệ nhân tạo tượng trưng (AI) là một nhánh của AI liên quan đến việc xử lý và thao tác các ký hiệu hoặc ý tưởng thay vì các con số. Mục tiêu của AI tượng trưng là tạo ra các hệ thống thông minh có thể suy nghĩ và suy luận như con người bằng cách thể hiện và thao tác dữ liệu cũng như lập luận dựa trên các quy tắc logic.
AI tượng trưng so với học máy có nghĩa là nó khác với các phương pháp như học máy và học sâu vì nó không cần nhiều dữ liệu đào tạo. Mặt khác, AI tượng trưng được xây dựng dựa trên việc biểu diễn và suy luận về kiến thức. Điều này làm cho nó tốt hơn cho những lĩnh vực mà kiến thức được xác định rõ ràng và có thể được biểu diễn bằng các quy tắc logic.
Ngược lại, học máy cần bộ dữ liệu khổng lồ để xác định các mẫu và tạo dự đoán. Học sâu sử dụng mạng lưới thần kinh để học các đặc điểm trực tiếp từ dữ liệu. Điều này làm cho nó tốt cho các khu vực có dữ liệu phức tạp và không có cấu trúc.
Khi nào sử dụng mỗi phương pháp tùy thuộc vào loại vấn đề và thông tin có sẵn. AI tượng trưng hoạt động tốt ở những khu vực có kiến thức rõ ràng và có tổ chức, trong khi học máy và học sâu hoạt động tốt ở những khu vực có nhiều dữ liệu và các mẫu phức tạp.
Khoa học dữ liệu vs AI vs Máy học
Khoa học dữ liệu sử dụng AI (và tập hợp con của nó, Machine Learning) để hiểu dữ liệu lịch sử, phát hiện xu hướng và đưa ra dự đoán. Trong trường hợp này, AI và Machine Learning giúp các nhà khoa học dữ liệu tìm ra ý tưởng từ dữ liệu họ thu thập.
Như đã nói, Machine Learning là một loại AI thúc đẩy Khoa học dữ liệu lên cấp độ tự động hóa tiếp theo. Khoa học dữ liệu và Học máy có liên quan theo nhiều cách. Một phần của lĩnh vực khoa học dữ liệu là học máy. Khoa học dữ liệu cung cấp dữ liệu cho các thuật toán Máy học mà chúng sử dụng để học và trở nên thông minh hơn cũng như đưa ra dự đoán tốt hơn. Vì vậy, các hệ thống Máy học cần dữ liệu vì chúng không thể học nếu không sử dụng dữ liệu đó làm tập huấn luyện.
Sự khác biệt chính trong AI, Học máy và Khoa học dữ liệu
Trí tuệ nhân tạo có nghĩa là, theo một cách nào đó, cỗ máy hoạt động như một con người. Machine Learning là một phần của AI, có nghĩa là nó tồn tại cùng với các phần khác của AI. Machine Learning là một tập hợp các phương pháp cho phép máy tính rút ra kết luận từ dữ liệu và đưa ra kết luận đó cho các ứng dụng AI.
Khoa học dữ liệu không chỉ hữu ích cho AI và học máy. Trong Khoa học dữ liệu, kiến thức có thể đến từ máy móc, quy trình cơ học, hệ thống CNTT, v.v. Nó có thể hoàn toàn không phải là học. Nó chỉ có thể là một cách để hiển thị sự thật.
AI cũng có thể được sử dụng như một công cụ để hiểu rõ dữ liệu trong Khoa học dữ liệu. Sự khác biệt chính là Khoa học dữ liệu xem xét toàn bộ quá trình thu thập, chuẩn bị và phân tích dữ liệu. Nó không chỉ là về các phần toán học hoặc thống kê. Vì vậy, trong khi các chuyên gia về Machine Learning và AI đang bận rộn phát triển các thuật toán trong suốt vòng đời của dự án, thì các nhà khoa học dữ liệu phải linh hoạt hơn và chuyển đổi giữa các công việc dữ liệu khác nhau tùy thuộc vào yêu cầu của dự án.
Phân tích, biểu diễn và đưa ra dự đoán đều là các phần của khoa học dữ liệu. Nó sử dụng các phương pháp thống kê khác nhau. Mặt khác, AI và Machine Learning sử dụng các mô hình và thuật toán để dự đoán điều gì sẽ xảy ra trong tương lai.
AI so với Học máy so với Khoa học dữ liệu: Cách chúng hoạt động cùng nhau
Machine Learning là một nhánh của AI cố gắng làm cho máy học và hành động giống như con người đồng thời cải thiện việc học của chính chúng theo thời gian. Phần quan trọng nhất của Khoa học dữ liệu là thu được kết quả mới từ dữ liệu, chẳng hạn như tìm ra ý nghĩa, tìm ra các sự cố mà bạn không biết đã tồn tại hoặc khắc phục các sự cố khó. Để có được những kết quả này, bạn có thể coi đó là một quá trình thu thập dữ liệu, chuẩn bị sẵn sàng, phân tích và cải thiện dữ liệu. Trí tuệ nhân tạo và máy học là những công cụ mà Khoa học dữ liệu sử dụng để có được những hiểu biết thực tế và hữu ích. Các công cụ cho phép những người bình thường trở thành nhà khoa học dữ liệu và có được những hiểu biết mới về dữ liệu hiện đang được sử dụng ngày càng nhiều.
Tóm lại, như bạn có thể thấy từ tất cả các ví dụ này, AI, Khoa học dữ liệu và Học máy không nhằm thay thế con người trong vai trò phân tích, chiến thuật hoặc chiến lược của họ. Thay vào đó, chúng nhằm giúp con người đạt được tiến bộ mới bằng cách làm việc với chúng. Thay vào đó, nó có thể được coi là một công cụ có thể giúp mọi người có những ý tưởng mới, có động lực hơn và giúp công ty hoạt động tốt hơn.
Các loại máy học
Học máy là quá trình cung cấp cho máy nhiều dữ liệu để máy có thể học từ đó và đưa ra dự đoán, tìm xu hướng hoặc sắp xếp dữ liệu. Có ba loại học máy: đào tạo có giám sát, học không giám sát và học thông qua phản hồi.
Một công ty tư vấn kinh doanh tên là Gartner cho rằng việc giám sát học tập sẽ vẫn là cách phổ biến nhất để các nhà lãnh đạo CNTT doanh nghiệp sử dụng máy học vào năm 2022 [2]. Trong loại máy học này, dữ liệu trong quá khứ về đầu vào và đầu ra được đưa vào các thuật toán học máy. Quá trình xử lý được thực hiện giữa từng bộ đầu vào và đầu ra, điều này cho phép thuật toán thay đổi mô hình sao cho đầu ra càng gần với kết quả mong muốn càng tốt. Trong học có giám sát, các phương pháp như mạng thần kinh, cây quyết định, hồi quy tuyến tính và máy vectơ hỗ trợ thường được sử dụng.
Loại máy học này được gọi là “có giám sát” vì bạn cung cấp chi tiết thuật toán để giúp máy học khi hoạt động. Dữ liệu do máy đặt tên mà bạn cung cấp là đầu ra và phần còn lại của các chi tiết bạn cung cấp được sử dụng làm tính năng đầu vào.
#1. Học không giám sát
Người dùng phải giúp máy học bằng cách học có giám sát, nhưng cách học không giám sát không sử dụng cùng tập huấn luyện và dữ liệu được đặt tên. Thay vào đó, máy tìm kiếm các mẫu ít rõ ràng hơn trong dữ liệu. Loại máy học này rất hữu ích khi bạn cần tìm các mẫu và đưa ra lựa chọn dựa trên dữ liệu. Học không giám sát thường sử dụng các phương pháp như mô hình Hidden Markov, phương tiện k, phân cụm theo cấp bậc và mô hình hỗn hợp Gaussian.
Sử dụng kịch bản học có giám sát, giả sử bạn không biết khách hàng nào không trả được nợ. Thay vào đó, bạn sẽ cung cấp cho máy tính thông tin về người vay và nó sẽ tìm kiếm các mẫu giữa những người vay trước khi phân loại chúng thành nhiều cụm.
#2. Học tăng cường
Học tăng cường là loại học máy giống nhất với cách con người học. Thuật toán hoặc tác nhân được sử dụng để học làm như vậy bằng cách xử lý môi trường xung quanh và nhận phần thưởng, tích cực hoặc tiêu cực. Sự khác biệt về thời gian, mạng lưới đối thủ sâu sắc và Q-learning đều là những ví dụ về các phương pháp phổ biến.
Quay lại ví dụ về khách hàng vay ngân hàng, bạn có thể sử dụng thuật toán học tăng cường để xem chi tiết về khách hàng. Nếu thuật toán gắn nhãn chúng là rủi ro cao và chúng không trả tiền, thì thuật toán sẽ nhận được phần thưởng xứng đáng. Chương trình nhận được phần thưởng âm nếu họ không vỡ nợ. Cuối cùng, cả hai tình huống đều giúp máy học hỏi bằng cách giúp máy hiểu rõ hơn về cả vấn đề và môi trường xung quanh.
Học AI hay ML cái nào tốt hơn?
Vì vậy, tôi nên bắt đầu với học máy hay AI? Nếu bạn muốn làm việc trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính hoặc rô bốt sử dụng AI, bạn nên học AI trước.
Một ví dụ về AI không phải là máy học là gì?
Các hệ thống dựa trên quy tắc như chatbot là một cách mà AI có thể được sử dụng mà không cần ML. Robot có thể trả lời một số câu hỏi và giúp đỡ khách hàng do con người thiết lập các quy tắc. Không cần học máy và tất cả những gì chatbot cần thông minh là rất nhiều thông tin của con người.
AI có lớn hơn học máy không?
Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo giúp máy móc hoặc hệ thống có thể tự động học hỏi từ những sai lầm của nó và cải thiện theo thời gian. Máy học sử dụng các thuật toán thay vì lập trình rõ ràng để xem xét nhiều dữ liệu, tìm hiểu ý nghĩa của nó và sau đó đưa ra lựa chọn dựa trên những gì nó đã học được.
Ai kiếm được nhiều tiền hơn: AI hay ML?
Mức lương trung bình cho một kỹ sư AI là hơn 100,000 USD mỗi năm. Glassdoor nói rằng mức lương trung bình ở Hoa Kỳ là hơn 110,000 đô la và thu nhập cao nhất là 150,000 đô la.
AI có sử dụng nhiều toán học không?
Đại số có thể là một phần rất quan trọng của toán học nói chung. Ngoài các kỹ năng toán học cơ bản như cộng, trừ, nhân và chia, bạn cũng cần biết: Số mũ. cấp tiến.
dự án
Bài viết liên quan
