Има много шум около думите „AI“ и „машинно обучение“. Но какво всъщност означават те? И каква е разликата между тях? В тази публикация в блога ще го разбием за вас. Ще обсъдим какво означава всеки термин и ще дадем няколко примера за това как всеки може да се използва. В крайна сметка ще бъдете въоръжени с цялата необходима информация, за да решите коя е подходяща за вашия бизнес.
Изкуственият интелект (AI) и машинното обучение са термини, които често се използват взаимозаменяемо, но има разлика между двете. AI е способността на машините да имитират човешкия интелект, докато машинното обучение е подгрупа от AI, която се отнася до способността на машините да се учат от данни и да подобряват своята производителност с течение на времето. На практика те често се използват заедно: алгоритмите за машинно обучение използват AI, за да подобрят своята производителност. Нека да проучим разликите между тези две мощни технологии.
Има много шум около термините „машинно обучение“ и „AI“. И двете са неразделни части от бъдещето на технологиите, но каква е разликата? Накратко, машинното обучение е подмножество от ИИ. Машинното обучение е за обучение на компютрите да се учат от данни, без да бъдат изрично програмирани.
AI е по-широка концепция, която включва не само машинно обучение, но и повече традиционни методи за програмиране на компютри да взема решения. С това казано, AI използва силно алгоритми за машинно обучение, така че разликата може да бъде размита на моменти.
По принцип, ако говорите за нещо, свързано с компютърния интелект, тогава говорите за AI. Машинното обучение е само една тактика за постигане на тази цел.
Тъй като изкуственият интелект (ai) придобива все по-голяма популярност в света на бизнеса, много хора все още не са сигурни какво представлява и какви ползи може да донесе. В тази публикация в блога ще разбием разликата между изкуствен интелект и машинно обучение и ще обясним как фирмите могат да използват всяко от тях в своя полза.
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение е област на изкуствения интелект, която се занимава с проектиране и разработване на алгоритми, които могат да се учат и да правят прогнози върху данни. Целта
Машинното обучение е за автоматизиране на прогнозното моделиране с цел по-бързо вземане на по-добри решения.
Алгоритмите за машинно обучение се използват в различни приложения, като напр филтриране по имейл, откриване на мрежови нарушители и компютърно зрение.
Машинното обучение е сравнително нова област, която нараства експоненциално през последните години. Причината за този растеж е, че алгоритмите за машинно обучение успяха да постигнат впечатляващи резултати в много различни области.
Има два основни типа машинно обучение: контролирано и неконтролирано. Алгоритмите за контролирано обучение използват данни за обучение, за да научат модел, който след това може да се използва за прогнозиране на нови данни. Алгоритмите за обучение без надзор не използват данни за обучение; вместо това те се учат от самите данни да намират модели или групи.
Машинното обучение е мощен инструмент които могат да се използват за решаване на много реални проблеми. Важно е обаче да запомните, че машинното обучение е подполе на AI и като такова все още е в ранните си етапи на развитие.
Има много предизвикателства, които трябва да бъдат решени, преди машинното обучение наистина да се счита за зряла област. Независимо от това, потенциалът на машинното обучение е огромен и със сигурност ще има голямо влияние върху много области през следващите години.
Какво е изкуствен интелект?
Изкуственият интелект (AI) е термин, който се отнася до способността на компютър или машина да учи и изпълнява задачи, които обикновено изискват човешки интелект, като разсъждение, естествена комуникация и решаване на проблеми.
Технологията за изкуствен интелект измина дълъг път през последните години, благодарение на напредъка в области като машинното обучение и големите данни. Днес AI се използва по различни начини, от подпомагане на хората да вземат по-добри решения до автономно изпълнение на задачи.
Има различни видове AI, но някои често срещани примери включват:
– Машинно обучение: Това е метод за обучение на компютрите да се учат от данни, без да бъдат изрично програмирани.
- Обработка на естествен език (НЛП): Това е способността на компютъра да разбира човешкия език и да реагира по естествен за хората начин.
- Роботика: Това включва използването на роботи за изпълнение на задачи, които обикновено се извършват от хората.
– Прогнозни анализи: Това е метод за използване на данни, за да се правят прогнози за бъдещи събития, тенденции и поведения.
Технологията AI непрекъснато се развива и непрекъснато се намират нови приложения за нея. С продължаващия напредък на AI е вероятно през следващите години да бъдат направени още по-удивителни и променящи живота иновации. Изкуственият интелект (AI) е клон на компютърните науки, който се занимава със създаването на интелигентни агенти, които са системи, които могат да разсъждават, учат и действат автономно.
Изследванията на AI се занимават с въпроса как да се създават компютри, които са способни на интелигентно поведение. За да отговорят на този въпрос, изследователите на AI са разработили редица подходи, включително поведенчески, символични и статистически. Технологията за изкуствен интелект е използвана по различни начини, включително експертни системи, обработка на естествен език, интелигентни агенти и машинно обучение.
Терминът „изкуствен интелект“ често се използва за обозначаване на специфично подполе на AI, което се занимава със създаването на интелигентни агенти. Въпреки това, AI може да се използва и за позоваване на цялостната област на изследванията на AI. Технологията за изкуствен интелект е използвана по различни начини, включително експертни системи, обработка на естествен език, интелигентни агенти и машинно обучение.
Експертните системи са компютърни програми, които са предназначени за решаване на проблеми в определена област, като медицина или инженерство. Експертните системи използват комбинация от основано на правила разсъждение и евристично търсене за решаване на проблеми.
Обработката на естествен език е подполе на AI, което се занимава с въпроса как да накараме компютрите да разбират човешкия език. Изследванията на НЛП се занимават с въпроса как да се създадат компютърни системи, които могат автоматично да обработват и разбират въвеждането на естествен език
Разлика между машинно обучение и изкуствен интелект
Машинното обучение е подгрупа от AI, която се фокусира върху обучението на компютрите да се учат от данни, без да бъдат изрично програмирани. Това се прави чрез използване на алгоритми, които могат автоматично да подобрят дадени повече данни. За разлика от тях, изкуственият интелект е по-широка концепция, която включва всички методи за правене на компютри по-интелигентни, включително машинно обучение.
Машинното обучение е фокусирано главно върху прогнозиране, докато изкуственият интелект може да се използва както за прогнозиране, така и за вземане на решения. Машинното обучение се занимава основно с намирането на модели в данните, докато изкуственият интелект също се занимава с това как да използва тези модели за вземане на решения.
Машинното обучение се използва главно за анализиране на данни, така че да могат да бъдат преобразувани в знание, докато изкуственият интелект се използва и за представяне на знания и разсъждения. Машинното обучение се използва главно за правене на прогнози за бъдещето, докато изкуственият интелект също се използва за планиране и решаване на проблеми.
Машинното обучение се използва главно за контролирано обучение, докато изкуственият интелект може да се използва както за контролирано, така и за неконтролирано обучение. При контролирано обучение данните са етикетирани и алгоритъмът се учи от тези данни. При неконтролирано обучение данните не са етикетирани и алгоритъмът трябва да намери структурата в самите данни.
Машинното обучение се използва главно за регресия и класификация, докато изкуственият интелект може да се използва както за регресия и класификация, така и за други задачи като прогнозиране, планиране и вземане на решения.
Плюсове и минуси на машинното обучение
ПРОФЕСИОНАЛИСТИ-
1. Машинното обучение може да автоматизира повтарящите се задачи за учене и класификация, като освобождава време на хората да се съсредоточат върху други задачи.
2. Машинното обучение може да осмисли големи количества данни, твърде сложни за обработка от хората, като ни помага да добием нови прозрения и разбиране.
ПРОТИВ-
1. Алгоритмите за машинно обучение често са непрозрачни при вземането на решения, което означава, че може да е трудно да се разбере защо е взето конкретно решение.
2. Машинното обучение може да бъде предубедено, ако данните, използвани за обучение на алгоритъма, са сами по себе си предубедени.
Плюсове и минуси на изкуствения интелект
ПРОФЕСИОНАЛИСТИ-
1. Изкуственият интелект може да ни помогне да обработваме и осмисляме огромни количества данни по-ефективно от хората.
2. Изкуственият интелект може да идентифицира модели и прозрения, които хората може да пропуснат.
ПРОТИВ-
1. Един от основните минуси на изкуствения интелект е възможността за злоупотреба и злоупотреба.
2. Технологията на изкуствения интелект може да се използва за създаване на мощни оръжия, които потенциално биха могли да бъдат използвани срещу човечеството.
Заключение - Каква е разликата между AI и машинното обучение
Въпреки че има известно припокриване между AI и машинното обучение, те са две различни концепции. AI е по-широк термин, който се отнася до всяка система, която може да се учи и да взема решения сама. Машинното обучение, от друга страна, е вид AI, който разчита на управлявани от данни вериги за обратна връзка, за да подобри ефективността си с течение на времето.
И двете технологии се развиват бързо, така че е важно търговците да бъдат в крак с най-новите разработки. По отношение на приложението, AI може да се използва по различни начини, включително създаване на съдържание, обслужване на клиенти и генериране на потенциални клиенти.
Машинното обучение е особено подходящо за задачи като прогнозен анализ и персонализиране.
Също прочетено:
- Безплатна пробна версия на Jasper Ai
- Код на купон на Jasper AI
- LeadPages срещу Instapage
- Leadpages срещу Unbounce
- Най-добри AI писатели, софтуер за писане на съдържание
- Най-добрите инструменти за AI за копиране
- Най-добрите AI инструменти за автоматизиране на вашите Facebook реклами
- Ценообразуване на Content Studio
- Джаспър AI преглед
- Кои са най-добрите инструменти за въртене на статии
