Există o mulțime de zgomot în jurul cuvintelor „AI” și „învățare automată”. Dar ce înseamnă ele de fapt? Și care este diferența dintre ele? În această postare pe blog, o vom detalia pentru tine. Vom discuta despre ce înseamnă fiecare termen și vom oferi câteva exemple despre cum poate fi folosit fiecare. Până la sfârșit, veți fi înarmat cu toate informațiile de care aveți nevoie pentru a decide care dintre ele este potrivită pentru afacerea dvs.
Inteligența artificială (AI) și învățarea automată sunt termeni care sunt adesea folosiți interschimbabil, dar există o distincție între cei doi. AI este capacitatea mașinilor de a imita inteligența umană, în timp ce învățarea automată este un subset al AI care se referă la capacitatea mașinilor de a învăța din date și de a-și îmbunătăți performanța în timp. În practică, sunt adesea folosiți împreună: algoritmii de învățare automată folosesc AI pentru a-și îmbunătăți performanța. Să explorăm diferențele dintre aceste două tehnologii puternice.
Există o mulțime de zgomot în jurul termenilor „învățare automată” și „AI”. Ambele sunt părți integrante ale viitorului tehnologiei, dar care este diferența? Pe scurt, învățarea automată este un subset al IA. Învățarea automată se referă la predarea computerelor să învețe din date, fără a fi programate în mod explicit.
AI este un concept mai larg care include nu doar învățarea automată, ci și mai mult metode tradiţionale de programare a calculatoarelor a lua decizii. Acestea fiind spuse, ai folosește intens algoritmii de învățare automată, astfel încât distincția poate fi neclară uneori.
Practic, dacă vorbești despre ceva legat de inteligența computerului, atunci vorbești despre ai. Învățarea automată este doar o tactică pentru atingerea acestui obiectiv.
Pe măsură ce inteligența artificială (ai) câștigă mai multă tracțiune în lumea afacerilor, mulți oameni sunt încă nesiguri despre ce este și ce beneficii poate aduce. În această postare pe blog, vom detalia diferența dintre IA și învățarea automată și vom explica cum companiile le pot folosi pe fiecare în avantajul lor.
Ce este învățarea automată?
Învățarea automată este un domeniu al inteligenței artificiale care se ocupă cu proiectarea și dezvoltarea algoritmilor care pot învăța din date și pot face predicții asupra datelor. Scopul
Învățarea automată este de a automatiza modelarea predictivă pentru a lua decizii mai bune mai rapid.
Algoritmii de învățare automată sunt utilizați într-o varietate de aplicații, cum ar fi filtrarea e-mailurilor, detectarea intrușilor în rețea și viziunea computerizată.
Învățarea automată este un domeniu relativ nou, care a crescut exponențial în ultimii ani. Motivul acestei creșteri este că algoritmii de învățare automată au reușit să obțină rezultate impresionante în multe domenii diferite.
Există două tipuri principale de învățare automată: supravegheată și nesupravegheată. Algoritmii de învățare supravegheați folosesc datele de antrenament pentru a învăța un model care poate fi apoi utilizat pentru a face predicții asupra datelor noi. Algoritmii de învățare nesupravegheați nu folosesc date de antrenament; în schimb, ei învață din datele în sine pentru a găsi modele sau grupuri.
Învățarea automată este un instrument puternic care poate fi folosit pentru a rezolva multe probleme din lumea reală. Cu toate acestea, este important să ne amintim că învățarea automată este un subdomeniu al AI și, ca atare, se află încă în stadiile incipiente de dezvoltare.
Există multe provocări care trebuie abordate înainte ca învățarea automată să poată fi considerată cu adevărat un domeniu matur. Cu toate acestea, potențialul învățării automate este imens și este sigur că va avea un impact major în multe domenii în anii următori.
Ce este inteligența artificială?
Inteligența artificială (IA) este un termen care se referă la capacitatea unui computer sau a unei mașini de a învăța și a îndeplini sarcini care ar necesita în mod normal inteligența umană, cum ar fi raționamentul, comunicarea naturală și rezolvarea problemelor.
Tehnologia AI a parcurs un drum lung în ultimii ani, datorită progreselor în domenii precum învățarea automată și big data. Astăzi, inteligența artificială este folosită într-o varietate de moduri, de la ajutarea oamenilor să ia decizii mai bune până la îndeplinirea autonomă a sarcinilor.
Există diferite tipuri de IA, dar câteva exemple comune includ:
- Învățare automată: Aceasta este o metodă de a preda computerele să învețe din date fără a fi programate în mod explicit.
- Prelucrarea limbajului natural (NLP): Aceasta este capacitatea unui computer de a înțelege limbajul uman și de a răspunde într-un mod natural pentru oameni.
- Robotică: Aceasta implică utilizarea roboților pentru a îndeplini sarcini care ar fi efectuate în mod normal de oameni.
- Analize predictive: Aceasta este o metodă de utilizare a datelor pentru a face predicții despre evenimente, tendințe și comportamente viitoare.
Tehnologia AI este în continuă evoluție, iar noi aplicații pentru aceasta se găsesc tot timpul. Odată cu progresul continuu al inteligenței artificiale, este probabil ca și mai multe inovații uimitoare și care să schimbe viața în anii următori. Inteligența artificială (AI) este o ramură a informaticii care se ocupă cu crearea de agenți inteligenți, care sunt sisteme care pot raționa, învăța și acționa autonom.
Cercetarea AI tratează problema modului de a crea computere capabile să aibă un comportament inteligent. Pentru a răspunde la această întrebare, cercetătorii AI au dezvoltat o serie de abordări, inclusiv comportamentale, simbolice și statistice. Tehnologia AI a fost folosită într-o varietate de moduri, inclusiv sisteme expert, procesare a limbajului natural, agenți inteligenți și învățarea automată.
Termenul „inteligență artificială” este adesea folosit pentru a se referi la un subdomeniu specific al AI, care se ocupă cu crearea de agenți inteligenți. Cu toate acestea, IA poate fi folosită și pentru a se referi la domeniul general al cercetării AI. Tehnologia AI a fost folosită într-o varietate de moduri, inclusiv sisteme expert, procesare a limbajului natural, agenți inteligenți și învățarea automată.
Sistemele experte sunt programe de calculator care au fost concepute pentru a rezolva probleme dintr-un anumit domeniu, cum ar fi medicina sau inginerie. Sistemele expert folosesc o combinație de raționament bazat pe reguli și căutare euristică pentru a rezolva probleme.
Procesarea limbajului natural este un subdomeniu al inteligenței artificiale care se ocupă de problema cum se face ca computerele să înțeleagă limbajul uman. Cercetarea NLP se ocupă de problema modului de a crea sisteme informatice care să proceseze și să înțeleagă automat introducerea limbajului natural
Diferența dintre învățarea automată și inteligența artificială
Învățarea automată este un subset al IA care se concentrează pe predarea computerelor să învețe din date fără a fi programat în mod explicit. Acest lucru se realizează prin utilizarea algoritmilor care se pot îmbunătăți automat, având în vedere mai multe date. În schimb, inteligența artificială este un concept mai larg care include toate metodele de a face computerele mai inteligente, inclusiv învățarea automată.
Învățarea automată se concentrează în principal pe predicție, în timp ce inteligența artificială poate fi folosită atât pentru predicție, cât și pentru luarea deciziilor. Învățarea automată se preocupă în principal de găsirea tiparelor în date, în timp ce inteligența artificială se preocupă și de modul în care să folosească aceste modele pentru a lua decizii.
Învățarea automată este utilizată în principal pentru analiza datelor, astfel încât acestea să poată fi convertite în cunoștințe, în timp ce inteligența artificială este folosită și pentru reprezentarea și raționamentul cunoștințelor. Învățarea automată este folosită în principal pentru a face predicții despre viitor, în timp ce inteligența artificială este folosită și pentru planificare și rezolvarea problemelor.
Învățarea automată este utilizată în principal pentru învățarea supravegheată, în timp ce inteligența artificială poate fi utilizată atât pentru învățarea supravegheată, cât și pentru învățarea nesupravegheată. În învățarea supravegheată, datele sunt etichetate, iar algoritmul învață din aceste date. În învățarea nesupravegheată, datele nu sunt etichetate, iar algoritmul trebuie să găsească structura în datele în sine.
Învățarea automată este utilizată în principal pentru regresie și clasificare, în timp ce inteligența artificială poate fi utilizată atât pentru regresie, cât și pentru clasificare, precum și pentru alte sarcini, cum ar fi predicția, planificarea și luarea deciziilor.
Avantaje și dezavantaje ale învățării automate
PRO-
1. Învățarea automată poate automatiza învățarea repetitivă și sarcinile de clasificare, eliberând timp pentru ca oamenii să se concentreze asupra altor sarcini.
2. Învățarea automată poate da sens unor cantități mari de date prea complexe pentru ca oamenii să le proceseze, ajutându-ne să culegem noi perspective și înțelegeri.
CONTRA-
1. Algoritmii de învățare automată sunt adesea opaci în luarea deciziilor, ceea ce înseamnă că poate fi dificil de înțeles de ce a fost luată o anumită decizie.
2. Învățarea automată poate fi părtinitoare dacă datele utilizate pentru antrenamentul algoritmului sunt părtinitoare.
Avantaje și dezavantaje ale inteligenței artificiale
PRO-
1. Inteligența artificială ne poate ajuta să procesăm și să înțelegem cantități mari de date mai eficient decât oamenii.
2. Inteligența artificială poate identifica modele și perspective pe care oamenii le-ar putea rata.
CONTRA-
1. Unul dintre dezavantajele majore ale inteligenței artificiale este potențialul de abuz și abuz.
2. Tehnologia inteligenței artificiale ar putea fi folosită pentru a crea arme puternice care ar putea fi folosite împotriva umanității.
Concluzie - Care este diferența dintre AI și Machine Learning
Deși există o oarecare suprapunere între AI și învățarea automată, acestea sunt două concepte distincte. AI este un termen mai larg care se referă la orice sistem care poate învăța și poate lua decizii singur. Învățarea automată, pe de altă parte, este un tip de IA care se bazează pe bucle de feedback bazate pe date pentru a-și îmbunătăți performanța în timp.
Ambele tehnologii evoluează rapid, așa că este important ca agenții de marketing să fie la curent cu cele mai recente evoluții. În ceea ce privește aplicația, AI poate fi utilizată în mai multe moduri, inclusiv crearea de conținut, serviciul pentru clienți și generarea de clienți potențiali.
Învățarea automată este deosebit de potrivită pentru sarcini precum analiza predictivă și personalizarea.
Citeste si:
- Probă gratuită Jasper Ai
- Cod cupon Jasper AI
- LeadPages vs Instapage
- Leadpages vs Unbounce
- Cei mai buni scriitori AI, software de scriere de conținut
- Cele mai bune instrumente de copywriting AI
- Cele mai bune instrumente AI pentru a vă automatiza anunțurile Facebook
- Prețuri Content Studio
- Revizuire Jasper AI
- Care sunt cele mai bune instrumente de filare a articolelor
