Maraming buzz sa mga salitang "AI" at "machine learning." Ngunit ano ba talaga ang ibig sabihin ng mga ito? At ano ang pinagkaiba nila? Sa post sa blog na ito, sisirain namin ito para sa iyo. Tatalakayin natin kung ano ang ibig sabihin ng bawat termino, at magbibigay ng ilang halimbawa kung paano magagamit ang bawat isa. Sa pagtatapos, magiging armado ka ng lahat ng impormasyong kailangan mo para magpasya kung alin ang tama para sa iyong negosyo.
Ang artificial intelligence (AI) at machine learning ay mga terminong kadalasang ginagamit nang palitan, ngunit may pagkakaiba sa pagitan ng dalawa. Ang AI ay ang kakayahan ng mga machine na gayahin ang katalinuhan ng tao, habang ang machine learning ay isang subset ng AI na tumutukoy sa kakayahan ng mga machine na matuto mula sa data at pagbutihin ang kanilang performance sa paglipas ng panahon. Sa pagsasagawa, madalas silang ginagamit nang magkasama: ginagamit ng mga algorithm ng machine learning ang AI upang pahusayin ang kanilang performance. Tuklasin natin ang mga pagkakaiba sa pagitan ng dalawang makapangyarihang teknolohiyang ito.
Maraming buzz tungkol sa mga terminong "pag-aaral ng makina" at "AI." Parehong mahalagang bahagi ng hinaharap ng teknolohiya, ngunit ano ang pagkakaiba? Sa madaling salita, ang machine learning ay isang subset ng ai. Ang machine learning ay tungkol sa pagtuturo sa mga computer na matuto mula sa data, nang hindi tahasang nakaprograma.
Ang AI ay isang mas malawak na konsepto na kinabibilangan ng hindi lamang machine learning, ngunit higit pa tradisyonal na pamamaraan ng pagprograma ng mga computer upang gumawa ng mga desisyon. Sa sinabi nito, labis na gumagamit ang ai ng mga algorithm sa pag-aaral ng machine, kaya maaaring maging malabo ang pagkakaiba minsan.
Karaniwan, kung ang pinag-uusapan mo ay tungkol sa anumang bagay na may kaugnayan sa katalinuhan ng computer, ang pinag-uusapan mo ay tungkol sa ai. Ang machine learning ay isang taktika lamang para makamit ang layuning iyon.
Habang ang artificial intelligence (ai) ay nakakakuha ng higit na traksyon sa mundo ng negosyo, maraming mga tao ang hindi pa rin sigurado kung ano ito at kung ano ang mga benepisyong maidudulot nito. Sa post sa blog na ito, sisirain namin ang pagkakaiba sa pagitan ng ai at machine learning, at ipaliwanag kung paano magagamit ng mga negosyo ang bawat isa sa kanilang kalamangan.
Ano ang Learning ng Machine?
Ang machine learning ay isang larangan ng artificial intelligence na tumatalakay sa disenyo at pagbuo ng mga algorithm na maaaring matuto mula sa at gumawa ng mga hula sa data. Ang layunin
Ang machine learning ay ang pag-automate ng predictive modeling para mas mabilis na makagawa ng mas mahuhusay na desisyon.
Ginagamit ang mga algorithm ng machine learning sa iba't ibang mga application, gaya ng pagsala ng email, pagtuklas ng mga nanghihimasok sa network, at computer vision.
Ang pag-aaral ng makina ay isang medyo bagong larangan na lumalago nang husto sa mga nakaraang taon. Ang dahilan para sa paglago na ito ay ang mga algorithm ng machine learning ay nakakamit ng mga kahanga-hangang resulta sa maraming iba't ibang larangan.
Mayroong dalawang pangunahing uri ng machine learning: pinangangasiwaan at hindi pinangangasiwaan. Ang mga sinusubaybayang algorithm sa pag-aaral ay gumagamit ng data ng pagsasanay upang matuto ng isang modelo na pagkatapos ay magagamit upang gumawa ng mga hula sa bagong data. Ang mga algorithm ng hindi pinangangasiwaang pag-aaral ay hindi gumagamit ng data ng pagsasanay; sa halip, natututo sila mula sa data mismo upang maghanap ng mga pattern o grupo.
Ang machine learning ay isang makapangyarihang tool na maaaring magamit upang malutas ang maraming problema sa totoong mundo. Gayunpaman, mahalagang tandaan na ang machine learning ay isang subfield ng AI, at dahil dito, nasa maagang yugto pa ito ng pag-unlad.
Maraming hamon ang kailangang tugunan bago ang machine learning ay tunay na maituturing na isang mature field. Gayunpaman, napakalaki ng potensyal ng machine learning, at siguradong magkakaroon ito ng malaking epekto sa maraming lugar sa mga darating na taon.
Ano ang Artipisyal na Katalinuhan?
Ang artificial intelligence (AI) ay isang terminong tumutukoy sa kakayahan ng isang computer o machine na matuto at magsagawa ng mga gawain na karaniwang nangangailangan ng katalinuhan ng tao, tulad ng pangangatwiran, natural na komunikasyon, at paglutas ng problema.
Malayo na ang narating ng teknolohiya ng AI sa mga nakalipas na taon, salamat sa mga pagsulong sa mga larangan tulad ng machine learning at big data. Sa ngayon, ginagamit ang AI sa iba't ibang paraan, mula sa pagtulong sa mga tao na gumawa ng mas mahusay na mga desisyon hanggang sa awtomatikong pagsasagawa ng mga gawain.
Mayroong iba't ibang uri ng AI, ngunit ang ilang karaniwang halimbawa ay kinabibilangan ng:
– Pag-aaral ng makina: Ito ay isang paraan ng pagtuturo sa mga computer na matuto mula sa data nang hindi tahasang nakaprograma.
- Natural language processing (NLP): Ito ang kakayahan ng isang computer na maunawaan ang wika ng tao at tumugon sa paraang natural para sa mga tao.
- Mga Robotika: Kabilang dito ang paggamit ng mga robot upang magsagawa ng mga gawain na karaniwang ginagawa ng mga tao.
- Predictive analytics: Ito ay isang paraan ng paggamit ng data upang gumawa ng mga hula tungkol sa mga kaganapan, trend, at gawi sa hinaharap.
Ang teknolohiya ng AI ay patuloy na umuunlad, at ang mga bagong aplikasyon para dito ay laging natatagpuan. Sa patuloy na pag-unlad ng AI, malamang na mas kahanga-hanga at pagbabago ng buhay na mga inobasyon ang gagawin sa mga darating na taon. Ang artificial intelligence (AI) ay isang sangay ng computer science na tumatalakay sa paglikha ng mga matatalinong ahente, na mga system na maaaring mangatuwiran, matuto, at kumilos nang nakapag-iisa.
Ang pananaliksik ng AI ay tumatalakay sa tanong kung paano lumikha ng mga computer na may kakayahang matalinong pag-uugali. Upang masagot ang tanong na ito, ang mga mananaliksik ng AI ay bumuo ng isang bilang ng mga diskarte, kabilang ang pag-uugali, simboliko, at istatistika. Ang teknolohiya ng AI ay ginamit sa iba't ibang paraan, kabilang ang mga ekspertong system, natural na pagpoproseso ng wika, matatalinong ahente, at machine learning.
Ang terminong "artificial intelligence" ay kadalasang ginagamit upang tumukoy sa isang partikular na subfield ng AI, na tumatalakay sa paglikha ng mga matatalinong ahente. Gayunpaman, maaari ding gamitin ang AI upang sumangguni sa pangkalahatang larangan ng pananaliksik sa AI. Ang teknolohiya ng AI ay ginamit sa iba't ibang paraan, kabilang ang mga ekspertong system, natural na pagpoproseso ng wika, matatalinong ahente, at machine learning.
Ang mga expert system ay mga computer program na idinisenyo upang malutas ang mga problema sa isang partikular na domain, gaya ng medisina o engineering. Gumagamit ang mga ekspertong system ng kumbinasyon ng pangangatwiran na nakabatay sa panuntunan at heuristic na paghahanap upang malutas ang mga problema.
Ang natural na pagpoproseso ng wika ay isang subfield ng AI na tumatalakay sa tanong kung paano mauunawaan ng mga computer ang wika ng tao. Ang NLP research ay tumatalakay sa tanong kung paano lumikha ng mga computer system na maaaring awtomatikong magproseso at maunawaan ang natural na input ng wika
Pagkakaiba sa pagitan ng Machine Learning at Artificial Intelligence
Ang machine learning ay isang subset ng AI na tumutuon sa pagtuturo sa mga computer na matuto mula sa data nang hindi tahasang nakaprograma. Ginagawa ito sa pamamagitan ng paggamit ng mga algorithm na maaaring awtomatikong mapabuti ang ibinigay na higit pang data. Sa kabaligtaran, ang artificial intelligence ay isang mas malawak na konsepto na kinabibilangan ng lahat ng paraan ng paggawa ng mga computer na mas matalino, kabilang ang machine learning.
Ang machine learning ay pangunahing nakatuon sa hula, habang ang artificial intelligence ay maaaring gamitin para sa parehong hula at paggawa ng desisyon. Pangunahing nababahala ang machine learning sa paghahanap ng mga pattern sa data, habang ang artificial intelligence ay nababahala din sa kung paano gamitin ang mga pattern na iyon para gumawa ng mga desisyon.
Pangunahing ginagamit ang machine learning para sa pagsusuri ng data upang ito ay ma-convert sa kaalaman, habang ginagamit din ang artificial intelligence para sa representasyon ng kaalaman at pangangatwiran. Pangunahing ginagamit ang machine learning para sa paggawa ng mga hula tungkol sa hinaharap, habang ginagamit din ang artificial intelligence para sa pagpaplano at paglutas ng problema.
Ang machine learning ay pangunahing ginagamit para sa pinangangasiwaang pag-aaral, habang ang artificial intelligence ay maaaring gamitin para sa parehong pinangangasiwaan at hindi pinangangasiwaang pag-aaral. Sa pinangangasiwaang pag-aaral, ang data ay may label at ang algorithm ay natututo mula sa data na ito. Sa unsupervised learning, hindi nilagyan ng label ang data at kailangang hanapin ng algorithm ang structure sa mismong data.
Pangunahing ginagamit ang machine learning para sa regression at classification, habang ang artificial intelligence ay maaaring gamitin para sa parehong regression at classification pati na rin sa iba pang mga gawain gaya ng hula, pagpaplano, at paggawa ng desisyon.
Mga kalamangan at kahinaan ng Machine Learning
PROS-
1. Maaaring i-automate ng machine learning ang paulit-ulit na pag-aaral at mga gawain sa pag-uuri, na nagbibigay ng oras para sa mga tao na tumuon sa iba pang mga gawain.
2. Ang machine learning ay maaaring magkaroon ng kahulugan ng malaking halaga ng data na masyadong kumplikado para sa mga tao na iproseso, na tumutulong sa amin na makakuha ng mga bagong insight at pag-unawa.
CONS-
1. Ang mga algorithm sa pag-aaral ng machine ay madalas na hindi malinaw sa kanilang paggawa ng desisyon, ibig sabihin, maaaring mahirap maunawaan kung bakit ginawa ang isang partikular na desisyon.
2. Maaaring maging bias ang machine learning kung ang data na ginamit upang sanayin ang algorithm ay may bias mismo.
Mga kalamangan at kahinaan ng Artipisyal na katalinuhan
PROS-
1. Matutulungan tayo ng artificial intelligence na maproseso at maunawaan ang napakaraming data nang mas mahusay kaysa sa magagawa ng mga tao.
2. Matutukoy ng artificial intelligence ang mga pattern at insight na maaaring makaligtaan ng mga tao.
CONS-
1. Isa sa mga pangunahing kawalan ng artificial intelligence ay ang potensyal para sa pang-aabuso at maling paggamit.
2. Maaaring gamitin ang teknolohiya ng artificial intelligence upang lumikha ng makapangyarihang mga armas na posibleng magamit laban sa sangkatauhan.
Konklusyon- Ano ang Pagkakaiba sa Pagitan ng AI at Machine Learning
Bagama't may ilang magkakapatong sa pagitan ng AI at machine learning, dalawang magkaibang konsepto ang mga ito. Ang AI ay isang mas malawak na termino na tumutukoy sa anumang system na maaaring matuto at gumawa ng mga desisyon nang mag-isa. Ang machine learning, sa kabilang banda, ay isang uri ng AI na umaasa sa data-driven na feedback loops upang mapabuti ang performance nito sa paglipas ng panahon.
Pareho sa mga teknolohiyang ito ay mabilis na umuunlad, kaya mahalaga para sa mga marketer na manatiling up-to-date sa mga pinakabagong development. Sa mga tuntunin ng aplikasyon, maaaring gamitin ang AI sa maraming paraan kabilang ang paggawa ng nilalaman, serbisyo sa customer, at pagbuo ng lead.
Ang machine learning ay partikular na angkop para sa mga gawain tulad ng predictive analytics at pag-personalize.
Gayundin Basahin:
- Jasper Ai Libreng Pagsubok
- Jasper AI Coupon Code
- LeadPages kumpara sa Instapage
- Leadpages vs Unbounce
- Pinakamahusay na AI Writers, Content Writing Software
- Pinakamahusay na AI Copywriting Tools
- Pinakamahusay na Mga Tool sa AI para I-automate ang Iyong Mga Ad sa Facebook
- Pagpepresyo ng Content Studio
- Pagsusuri ng Jasper AI
- Ano Ang Pinakamahusay na Mga Tool sa Pag-ikot ng Artikulo
