Машинное обучение (ML) против искусственного интеллекта (ИИ)

Sep 02, 2023

Машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ) в последние годы вызывают большой общественный интерес, причем оба термина практически распространены в языке ИТ. Несмотря на сходство, между МО и ИИ есть некоторые важные различия, которыми часто пренебрегают.

Поэтому в этом блоге мы рассмотрим ключевые различия между машинным обучением и искусственным интеллектом, чтобы вы могли понять, чем эти две технологии различаются и как их можно использовать вместе.

Давай начнем!

Машинное обучение (ML) — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая автоматизирует анализ и прогнозирование данных с помощью алгоритмов и статистических моделей. Он позволяет системам распознавать закономерности и корреляции в огромных объемах данных и может применяться к ряду приложений, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и других.

ML – это, по сути, обучение на данных. Это непрерывный метод разработки алгоритмов, которые могут учиться на прошлых данных и прогнозировать будущие данные. При таком подходе алгоритмы МО могут постоянно улучшать свою производительность с течением времени, обнаруживая ранее неизвестные или необнаружимые закономерности.

Обычно существует 4 типа алгоритмов машинного обучения. Давайте узнаем о каждом из них.

Обучение под учителем включает в себя предоставление системе машинного обучения размеченных данных, которые помогают ей понять, как уникальные переменные связаны друг с другом. При получении новых данных система применяет эти знания для прогнозирования и принятия решений.

В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя не требует размеченных данных и скорее использует несколько методов кластеризации для обнаружения закономерностей в огромных количествах неразмеченных данных.

Обучение с подкреплением подразумевает обучение агента действовать в определенном контексте путем вознаграждения или наказания за его действия.

Трансферное обучение включает в себя использование знаний из предыдущей деятельности для эффективного освоения новых навыков.

Теперь, чтобы лучше понять, давайте рассмотрим несколько примеров машинного обучения.

Давайте более четко разберемся в машинном обучении на примерах из реальной жизни.

1. Распознавание изображений: Машинное обучение применяется на фотографиях и видео для распознавания объектов, людей, достопримечательностей и других визуальных изображений. Google Фото использует машинное обучение для распознавания лиц, местоположений и других элементов на изображениях, чтобы их можно было удобно искать и классифицировать.

2. Обработка естественного языка (НЛП): НЛП позволяет машинам интерпретировать язык так же, как это делают люди. Например, чат-боты автоматизированной службы поддержки клиентов используют алгоритмы машинного обучения для надежного ответа на запросы, понимая текст и распознавая стоящую за ним цель.

3. Распознавание речи: ML используется, чтобы компьютеры могли понимать речевые шаблоны. Эта технология используется в приложениях распознавания голоса, таких как Alexa от Amazon или Siri от Apple.

4. Рекомендательные системы: Алгоритмы машинного обучения выявляют закономерности в данных и выносят предложения на основе этих закономерностей. Netflix, например, применяет алгоритмы машинного обучения, чтобы предлагать зрителям фильмы или телешоу.

5. Беспилотные автомобили: Машинное обучение лежит в основе беспилотных автомобилей. Он используется для обнаружения объектов и навигации, позволяя автомобилям идентифицировать препятствия в их окружении и обходить их.

Теперь мы надеемся, что вы получили четкое представление о машинном обучении. Сейчас идеальное время для изучения искусственного интеллекта (ИИ). Итак, без лишних слов, давайте углубимся в ИИ.

Искусственный интеллект (ИИ) — это тип технологии, которая пытается воспроизвести такие возможности человеческого интеллекта, как решение проблем, принятие решений и распознавание закономерностей. В ожидании меняющихся обстоятельств и новых знаний системы искусственного интеллекта предназначены для обучения, рассуждений и самокоррекции.

Алгоритмы в системах искусственного интеллекта используют наборы данных для получения информации, решения проблем и разработки стратегий принятия решений. Эта информация может поступать из самых разных источников, включая датчики, камеры и отзывы пользователей.