Machine Learning (ML) vs Artificial Intelligence (AI): hva er forskjellene?

Machine Learning (ML) vs Artificial Intelligence (AI): hva er forskjellene?

Introduksjon

Begrepene Machine Learning (ML) og Artificial Intelligence (AI) har blitt buzzwords i det siste, og begge har sammen gjort revolusjonerende endringer i måten virksomheter forholder seg til kundene på. Nesten alle bransjer der ute har tatt i bruk disse teknologiene for å selge bedre, for å tilpasse i henhold til kundenes krav. Forståelig nok har både ML og AI vært uløselig knyttet sammen, og selv om de deler flere lignende egenskaper, er de ikke de samme. I denne artikkelen analyserer vi de to teknologiene, og også forskjellene de har, i motsetning til likhetene de deler.

Maskinlæring

Machine Learning er en undergruppe, en gren av kunstig intelligens, og den bruker data, statistiske metoder og algoritmer for å imitere menneskelig intelligens. Det er bredt definert som maskinens kapasitet til å opptre som mennesker og kan utføre komplekse oppgaver, nesten på samme måte som mennesker løser problemer. ML kan avdekke nøkkelinnsikt i data mining-prosjekter og informasjonen som avdekkes på denne måten vil bli brukt på flere måter, men hovedsakelig for å betjene kunder på en bedre måte. Innsikten som samles inn gjennom ML vil hjelpe i beslutningsprosessen for å lage programvareapplikasjoner også.

Maskinlæring er ofte kategorisert etter hvordan disse algoritmene blir nøyaktige i sine spådommer, og nivået på deres nøyaktighet. Derfor er det fire tilnærminger du kan gjøre ML med –

• Veiledet læring
• Semi-veiledet læring
• Uovervåket læring
• Forsterkende læring

Dataforskerne bestemmer hvilken tilnærming de skal ta, avhengig av dataene de ønsker å forutsi.

ML brukes mye i alle applikasjoner, og et av de mest relevante eksemplene du har opplevd er sannsynligvis Facebooks anbefalingsmotor. Du har sikkert følt det i nyhetsfeeden når du scroller nedover. Nyhetstilpasningsfunksjonen er fantastisk, og i det øyeblikket du stopper for å lese eller se noe av interesse, vil du fortsette å få lignende varer. Anbefalingsmotoren endres kontinuerlig for å tilpasse seg brukerens nettlesermønster, og i det øyeblikket du ikke klarer å lese et bestemt innlegg fra noen, vil ikke nyhetsstrømmen vise det lenger. Andre eksempler der ML er svært nyttig er:

• Selvkjørende biler – Med ML er det mulig for sjåføren å bli varslet når de ser en gjenstand og dermed styre unna den.
• Smarte assistenter – Virtuelle assistenter bruker overvåket og uovervåket ML for å forstå naturlig tale.
• Customer Relationship Management – CRM-programvare kan analysere viktige e-poster og vise teammedlemmene hvilke e-poster som skal besvares først. Sofistikerte ML-systemer kan også få salgsteam til å gi effektive svar.

Kunstig intelligens

I de enkleste ordene er kunstig intelligens eller AI en gren av informatikk som gjør det mulig for datastyrte roboter å handle intelligent og utføre oppgaver, hengi seg til problemløsning osv. Datamaskiner bruker sanntidsdata for å gjøre dette og kan utføre en rekke avanserte funksjoner.

Mulighetene med AI er enorme, og ganske oppmuntrende for bedrifter og like nyttige for forbrukere også. Du har lagerroboter som kan navigere i cybersikkerhetssystemene og kontinuerlig analysere aksjene, og virtuelle assistenter som kan forutsi brukernes svar og gi intelligente svar. AI kombinerer statistikk, dataanalyse, informatikk, lingvistikk, nevrovitenskap, maskinvare- og programvareteknikk, og ofte også filosofi og psykologi. Teknologien er også avhengig av ML og dyp læring for å nå sine spådommer og bruke teknikker som prognoser, spådommer, intelligent datainnhenting og andre funksjoner for å hjelpe bedrifter med å forstå og kommunisere med kundene sine.

Dette beviser at ML og AI ikke er en og samme ting, og de kan ikke forveksles som en og samme.

Men ML og AI er også koblet sammen, her er hvordan

Datamaskinen bruker AI til å tenke og handle som mennesker, og utføre oppgaver på egen hånd.

Datamaskinen bruker ML for å utvikle sin intelligens.

Machine Learning hjelper til med å utvikle kunstig intelligens, men det er ikke obligatorisk at AI må utvikles med kun ML, ML gjør bare AI mer praktisk.

ML kobler Data Science med AI fordi det handler om å lære av data. Data Science er forresten studiet av datasystemer og prosesser for å hjelpe til med å vedlikeholde datasett og hente mening fra dem. Dataforskernes jobb er å bruke verktøy, teknologier, algoritmer, prinsipper og applikasjoner for å forstå de tilfeldige datasettene.

Forskjellene som skiller AI og ML

AI, forkortelse for kunstig intelligens, er evnen til å tilegne seg kunnskap og anvende den.

ML, forkortelse for Machine Learning, er tilegnelsen av denne kunnskapen eller ferdigheten.

AI har som mål å øke suksesssjansene, men er ikke plaget med nøyaktighet.

ML fokuserer på nøyaktighet, men er ikke plaget med suksessen.

Med AI kan du utvikle et intelligent system som kan utføre en rekke komplekse oppgaver.

Med ML kan maskinene utføre kun de oppgavene de er opplært til.

AI kan fungere som et dataprogram og utføre smart arbeid.

I ML tar maskinen dataene og lærer av dem.

Omfanget av AI er veldig bredt, og kan brukes med et bredt spekter av applikasjoner.

Omfanget for ML er svært begrenset.

Med AI kan du simulere naturlig intelligens, opptre som mennesker for å løse komplekse problemer.

Med ML kan du lære av data for en oppgave og ha optimal ytelse på den aktuelle oppgaven.

AI handler om beslutningstaking. Fokus er også å finne optimale løsninger for brukerne.

Med ML lærer systemene nye ting fra de innsamlede dataene, og nøyaktighetsnivåene er ganske høye. Dette er imidlertid en ulempe her. Mens ML-modeller kan vise en høy nøyaktighetsverdi i utgangspunktet, kan datasettet være svært ubalansert, og dette kan villede forskerne.

AI fokuserer på å finne den optimale løsningen.

ML trenger bare å finne en løsning, optimal eller ikke.

AI kombinerer ML og Deep Learning for å etterligne menneskelig intelligens.

ML er en undergruppe av AI.

Med AI får du intelligente systemer og spådommer.

Med ML får du kunnskap.

AI jobber med alle typer data – strukturert, semistrukturert og ustrukturert.

ML fungerer kun med strukturerte og ustrukturerte data.

AI er et bredere konsept fordi det omhandler maskiner som til en viss grad etterligner menneskelig intelligens. Derfor er det et løst definert begrep. ML er mer begrenset fordi ML-forskerne fokuserer på å lære maskiner å utføre en spesifikk oppgave, og gir nøyaktige rapporter basert på den.

Sjekk ut disse nøkkelbrukene:

Siri bruker AI og det blir bedre for hver dag. Google Translate og intelligente humanoide roboter som Sophia bruker også AI.

MLs bruksområder er så forskjellige. Vi har allerede nevnt anbefalingsmotoren. Bortsett fra at aksjekursprognoser, bruker Googles søkealgoritmer og Facebooks venneforslag også ML. Selv banker bruker teknologien til å oppdage svindel.

Konklusjon

Forskjellene mellom AI og ML er ikke veldig tydelige, men de er der fortsatt. Hvis du trener ML til å forutsi fremtidig salg basert på en bestemt data, er det akkurat det den vil kunne gjøre. AI har et mer intelligent system, så det kan definitivt oppnå mer enn det det er trent for. Imidlertid spiller ML en viktig rolle i AIs suksess. Bedrifter og e-handelsnettsteder har stor bruk for både AI og ML.

Begge disse teknologiene er ugjenkallelig vevd inn i livet vårt, og vi vil føle virkningen uansett hvor vi er, enten det er forretninger eller daglige aktiviteter.

Interessante lenker:

Noen av de viktigste forskjellene mellom kunstig intelligens og maskinlæring

Mer informasjon om maskinlæring

Bilder: Canva

Forfatteren: Sascha Thattil jobber på Software-Developer-India.com som er en del av YUHIRO Group. YUHIRO er en tysk-indisk bedrift som tilbyr programmerere til IT-selskaper, byråer og IT-avdelinger.