Inteligență artificială vs. învățare automată! Care este diferența?

Creierul uman este un organ uimitor, dar încă nu i-am înțeles pe deplin capacitățile, dar am dezvoltat cu succes tehnologii care imită acțiunile lor sau îi învață pe oameni să gândească așa cum fac. Acest lucru ne aduce la două subiecte relevante pe piață: Inteligența artificială (AI) și Machine Learning (ML).

Multe procese au fost automatizate pentru a obține rezultate mai rapide folosind AI și ML. Cel mai evident exemplu este GOOGLE. Da! Motorul de căutare funcționează folosind algoritmi de inteligență artificială și de învățare automată. Cum credeți că Google nu poate răspunde la toate întrebările, ci să vă sugereze indicații suplimentare?

AI și ML sunt adesea utilizate în mod interschimbabil, dar ce sunt AI și ML? Și care este diferența dintre cei doi? Să aflăm.

Inteligența artificială: Acesta este domeniul informaticii care se ocupă de programe și algoritmi care permit mașinilor să recunoască, să proceseze și să ofere rezultate precise. Cu alte cuvinte, tehnologia este cea care poate face mașinile mai inteligente.

Cu numărul tot mai mare de oameni, avem nevoie de mașini inteligente care să se ocupe de sarcini specifice, inclusiv procesarea și stocarea de date uriașe. De exemplu, astăzi putem investi și tranzacționa acțiuni făcând clic, dar există algoritmi sofisticați care prelucrează cantități mari de date pentru a sugera ce stoc tranzacționează mai bine.

Inteligența artificială este împărțită în două mari categorii - AI generală și AI aplicată. Să aruncăm o privire mai atentă asupra fiecăruia.

AI general: Aceste programe sunt foarte importante pentru a face un lucru, care este să vă reamintească de o programare programată sau să corecteze erorile gramaticale din document. Își îndeplinesc atât de bine sarcinile, încât acum te poți concentra asupra altor aspecte importante.

AI aplicat: Când vine vorba de efectuarea mai multor sarcini, programele AI aplicate sunt cele mai bune. Ele pot analiza date din diferite câmpuri și vă pot oferi cel mai bun rezultat. De exemplu, dacă întrebați Siri sau Google Assistant despre cel mai apropiat restaurant italian, acesta va determina mai întâi locația dvs. actuală, apoi va scana toate restaurantele din aceeași zonă geografică, apoi va filtra restaurantele italiene și va căuta rezultatele din cel mai apropiat. indică lung. Mașinile folosesc algoritmi sofisticați în cadrul Machine Learning pentru a analiza toate aceste informații și pentru a găsi rezultate precise.

Acum, ce este Machine Learning? Și de ce am avut nevoie atunci când aveam inteligență artificială?

Au existat două descoperiri majore care au dus la învățarea mașinilor.

Prima revelație a fost adusă de Arthur Samuel, care a descoperit că ar putea fi posibil să-și programeze propria învățare în loc să construiască mașini inteligente.

Al doilea se datorează utilizării sporite a internetului. Aceasta a dus la o cantitate uriașă de date pentru analiză. Deci inginerii au crezut că ar fi mai ușor să-și programeze propria gândire în loc să predea analiza mașinilor. Iar conectarea lor la Internet vă oferă acces complet la informații din întreaga lume. A început un nou val numit Machine Learning.

Învățarea automată este o funcție a inteligenței artificiale, o știință a proiectării programelor și algoritmilor pe care mașinile le pot gândi și face așa cum fac oamenii. De exemplu, Facebook vă oferă sugestii de postare bazate pe ceea ce vedeți cel mai mult.

Fraude cu carduri de credit, recunoaștere facială și multe altele, folosind algoritmi sofisticați care analizează în mod constant Machine Learning, compară date cu scenarii din trecut și răspund la diferite situații. Poate fi utilizat pentru a rezolva probleme grave precum funcțiile ML.

Există trei tipuri de ML:

ML controlat: În această rundă, oferim cazuri de testare și scenarii țintă în algoritm, astfel încât studiază cazurile și să dea rezultate precise atunci când sunt introduse date noi. De exemplu: detectarea fraudelor cu cardul de credit, programe de corectare automată.

ML necontrolat: Nu există date predefinite aici, algoritmul în sine este programat pentru a produce sortarea datelor, selectarea modelului și rezultatele posibile. De exemplu: mecanisme de recomandare pe toate site-urile de comerț electronic.

ML reconstruit: Această metodă implică interacțiuni zilnice cu mediul și acțiuni care reduc la minimum beneficiile sau riscul. Algoritmul nu își oprește efectele până când nu își atinge potențialul. De exemplu: jocuri, mașini zburătoare etc.

Există puține diferențe între inteligența artificială și învățarea cu mașini, cu alte cuvinte, inteligența artificială construiește mașini inteligente, Machine Learning le face să fie suficiente. Aceste două tehnologii au revoluționat afacerile lumii, chiar dacă mașina este în pericol de a fi prinsă (datorită Hollywood-ului), iar acum să ne așezăm și să ne bucurăm de fructe.