Dirbtinis intelektas vs mašinų mokymasis! Koks skirtumas.

Žmogaus smegenys yra jaudinantis organas, nors dar turime iki galo suprasti jo galimybes, mes sėkmingai sukūrėme technologijas, kurios gali arba pamėgdžioti jo veiksmus, arba išmokyti mąstyti kaip žmonės. Tai pritraukia mus prie dviejų aktualių rinkos temų: dirbtinio intelekto (AI) ir mašinų mokymosi (ML).

Pasitelkus AI ir ML, daugelis procesų buvo automatizuoti, kad būtų gauti greiti rezultatai. Tiksliausias pavyzdys yra „GOOGLE“. Taip! Paieškos sistema veikia naudojant dirbtinio intelekto ir mašinų mokymosi algoritmus. Kaip jūs manėte, kaip „Google“ gali ne tik atsakyti į visus jūsų klausimus, bet ir pasiūlyti kitą veiksmų eigą.

AI ir ML dažnai naudojami pakaitomis, tačiau kas yra AI ir ML? Ir kuo skiriasi šios dvi? Leiskite mums sužinoti.

Dirbtinis intelektas: Tai kompiuterių mokslo sritis, kurioje nagrinėjamos programos ir algoritmai, verčiantys mašinas atpažinti, apdoroti ir pateikti tikslius išvestis. Kitaip tariant, tai yra technologija, kuri gali paversti mašinas protingomis.

Žmonių skaičiui augant, mums reikia išmaniųjų mašinų, kad būtų galima atlikti tam tikras užduotis, susijusias su didžiulių duomenų tvarkymu ir saugojimu. Pvz., Šiandien galime investuoti ir prekiauti akcijomis vienu paspaudimu, tačiau programoje yra sudėtingi algoritmai, kurie apdoroja didžiulius duomenų kiekius, kad būtų galima nurodyti, kurios akcijos gerai prekiauja.

Remiantis užduotimis, kuriomis rūpinamasi, dirbtinis intelektas yra suskirstytas į 2 plačias kategorijas, kurios yra bendroji ir taikomoji. Pažvelkime į kiekvieną detaliau.

Bendrosios PG: Šios programos yra puikiausios atliekant vieną darbą, nesvarbu, ar tai būtų priminimas apie suplanuotą susitikimą, ar gramatinių klaidų taisymas dokumente. Jie užduotis atlieka taip gerai, kad dabar galite sutelkti dėmesį į kitus svarbius aspektus.

Taikomoji AI: Taikomos AI programos yra geriausios, kai reikia tvarkyti kelias užduotis. Jie geba išanalizuoti duomenis, susijusius su įvairiomis sritimis, ir pateikia jums tinkamiausią išvestį. Pavyzdys, kai jūs kreipiatės į „Siri“ ar „Google Assistant“ dėl artimiausio italų restorano, pirmiausia jis nustato jūsų dabartinę vietą, tada nuskaito visus toje geografinėje srityje esančius restoranus, tada filtruoja italų restoranus ir pateikia rezultatus nuo artimiausio iki tolimiausio. Norėdami išanalizuoti visus šiuos duomenis ir gauti tikslius rezultatus, mašinos naudoja sudėtingus algoritmus, kurie priklauso mašinų mokymuisi.

Kas yra mašininis mokymasis? Ir kodėl mums to reikėjo, kai turėjome dirbtinį intelektą?

Buvo du svarbūs proveržiai, paskatinę mašinų mokymąsi.

Pirmąjį apreiškimą pateikė Arthuras Samuelis, kuris sužinojo, kad užuot sukūrus išmaniuosius aparatus, gali būti įmanoma juos programuoti mokytis patiems.

Antrasis atsirado dėl padidėjusio interneto naudojimo. Tai padėjo analizuoti didžiulius duomenų kiekius. Taigi inžinieriai manė, kad užuot išmokę mašinas analizuoti, bus lengviau juos programuoti, kad jie patys tai apgalvotų. Prijungę juos prie interneto, jie suteiktų visišką prieigą prie informacijos visame pasaulyje. Tai pradėjo naują bangą, vadinamą mašinų mokymusi.

Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto funkcija, tai yra mokslas kurti programas ir algoritmus, kad mašinos galėtų mąstyti ir priimti sprendimus kaip žmonės. Pvz., „Facebook“ pateikia jums pasiūlymų, remdamiesi tuo, ką dažniausiai žiūrėjote.

Mašinų mokymas gali būti naudojamas sprendžiant rimtas problemas, tokias kaip kreditinių kortelių sukčiavimas, veido atpažinimas ir pan., ML funkcijos, naudojant sudėtingus algoritmus, kurie nuolat analizuoja duomenis, palygina juos su praeities scenarijais ir reaguoja į įvairias situacijas.

Yra trys ML tipai:

Prižiūrimas ML: Šio tipo algoritme pateikiami bandomieji atvejai ir tiksliniai scenarijai, kad jis būtų pripratęs prie atvejų ir duotų tokius pačius rezultatus, kai įvedami nauji duomenys, pvz .: kreditinės kortelės sukčiavimo nustatymas, automatinis korekcijos programinė įranga.

Neprižiūrimas ML: Čia nėra iš anksto pateiktų duomenų, pats algoritmas yra suprogramuotas taip, kad jis rūšiuoja duomenis, renka modelius ir pateikia galimus išėjimus. Pvz .: rekomendacijų varikliai visose el. Prekybos svetainėse.

Sustiprinta ML: Šis metodas apima kasdienį sąveiką su aplinka ir veiksmus, kurie leistų padidinti naudą arba sumažinti riziką. Algoritmas nenutraukia sąveikos tol, kol nepasiekia visų galimybių. Pvz .: lošimai, skraidantys automobiliai ir kt.

Tarp dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi skiriasi labai nedidelis skirtumas, kitaip tariant, dirbtinis intelektas sukuria intelektualias mašinas, tuo tarpu mašininis mokymasis jas daro savarankiškas. Šios dvi technologijos sukėlė revoliuciją pasaulio veikime, net jei kyla grėsmė, kad mašinos perims masalus (Holivudo dėka), nes dabar atsisėskime ir mėgaukimės vaisiais.