Maskininlärning (ML) vs artificiell intelligens (AI): vilka är skillnaderna?
Introduktion
Begreppen maskininlärning (ML) och artificiell intelligens (AI) har blivit modeord på senare tid, och båda tillsammans har lett till revolutionerande förändringar i företagens sätt att kommunicera med kunderna. Nästan alla branscher har tagit till sig denna teknik för att kunna sälja bättre och anpassa den till kundernas behov. Det är förståeligt att både ML och AI har kopplats samman på ett oskiljaktigt sätt, men även om de har flera liknande egenskaper är de inte samma sak. I den här artikeln analyserar vi de två teknikerna, och även skillnaderna mellan dem och likheterna.
Maskininlärning
Maskininlärning är en delmängd, en gren av artificiell intelligens, som använder data, statistiska metoder och algoritmer för att imitera mänsklig intelligens. Det definieras i stort sett som maskinens förmåga att agera som människor och utföra komplexa uppgifter, nästan på samma sätt som människor löser problem. ML kan avslöja viktiga insikter i datautvinningsprojekt och den information som avslöjas på detta sätt kommer att användas på flera olika sätt, men främst för att betjäna kunderna på ett bättre sätt. De insikter som samlas in med hjälp av ML kommer att hjälpa till i beslutsprocessen för att ta fram programvaruapplikationer.
Maskininlärning kategoriseras ofta efter hur algoritmerna blir exakta i sina förutsägelser och hur exakta de är. Därför finns det fyra metoder som du kan använda för att göra ML –
- Övervakad inlärning
- Semi-övervakad inlärning
- Oövervakad inlärning
- Förstärkningsinlärning
Datavetarna bestämmer vilket tillvägagångssätt de ska använda beroende på vilka data de vill förutsäga.
ML används i stor utsträckning i alla tillämpningar, och ett av de mest relevanta exemplen som du förmodligen har upplevt är Facebooks rekommendationsmotor. Du har förmodligen känt det i nyhetsflödet när du scrollar nedåt. Funktionen för nyhetspersonalisering är fantastisk, och så fort du stannar upp och läser eller tittar på något intressant får du liknande nyheter. Rekommendationsmotorn förändras kontinuerligt för att anpassa sig till användarens surfmönster och i det ögonblick du inte läser ett visst inlägg från någon kommer det inte längre att visas i nyhetsflödet. Andra exempel där ML är mycket användbart är:
- Självkörande bilar – Med ML är det möjligt för föraren att bli varnad när han eller hon ser ett objekt och kan på så sätt undvika det.
- Smarta assistenter – Virtuella assistenter använder övervakad och oövervakad ML för att förstå naturligt tal.
- Hantering av kundrelationer – CRM-programvara kan analysera viktig e-post och visa teammedlemmarna vilka e-postmeddelanden som ska besvaras först. Sofistikerade ML-system kan också uppmana säljteamen att ge effektiva svar.
Artificiell intelligens
I enklaste ordalag är artificiell intelligens eller AI en gren av datavetenskapen som gör det möjligt för datorstyrda robotar att agera intelligent och utföra uppgifter, lösa problem osv. Datorer använder realtidsdata för att göra detta och kan utföra en mängd avancerade funktioner.
Möjligheterna med artificiell intelligens är enorma, och de är mycket uppmuntrande för företag och lika användbara för konsumenter. Vi har lagerrobotar som kan navigera i cybersäkerhetssystemen och kontinuerligt analysera lager, och virtuella assistenter som kan förutse användarnas svar och ge intelligenta svar. AI kombinerar statistik, dataanalys, datavetenskap, lingvistik, neurovetenskap, hårdvaru- och programvaruteknik och ofta även filosofi och psykologi. Tekniken är också beroende av ML och djupinlärning för att uppnå sina förutsägelser och använder tekniker som prognoser, förutsägelser, intelligent datahämtning och andra funktioner för att hjälpa företag att förstå och kommunicera med sina kunder.
Detta bevisar att ML och AI inte är en och samma sak och att de inte kan förväxlas med varandra.
Men ML och AI är också sammankopplade, och så här gör du
Datorn använder artificiell intelligens för att tänka och agera som människor och utföra uppgifter på egen hand.
Datorn använder ML för att utveckla sin intelligens.
Maskininlärning hjälper till att utveckla artificiell intelligens, men det är inte obligatoriskt att artificiell intelligens måste utvecklas enbart med hjälp av maskininlärning, utan maskininlärning gör bara artificiell intelligens bekvämare.
ML kopplar samman datavetenskap med artificiell intelligens eftersom det handlar om att lära sig av data. Datavetenskap är förresten en studie av datasystem och processer för att hjälpa till att upprätthålla datamängder och få fram mening ur dem. Datavetarnas uppgift är att använda verktyg, teknik, algoritmer, principer och tillämpningar för att förstå slumpmässiga datamängder.
Skillnaderna som skiljer AI och ML åt
AI, som är en förkortning av Artificiell intelligens, är förmågan att förvärva kunskap och tillämpa den.
ML, som är en förkortning av Machine Learning, är förvärvet av denna kunskap eller färdighet.
AI syftar till att öka chanserna att lyckas, men bryr sig inte om noggrannhet.
ML fokuserar på noggrannhet, men bryr sig inte om framgång.
Med AI kan du utveckla ett intelligent system som kan utföra en mängd komplexa uppgifter.
Med ML kan maskinerna endast utföra de uppgifter som de är utbildade för.
AI kan fungera som ett datorprogram och utföra smart arbete.
I ML tar maskinen data och lär sig av dem.
AI har ett mycket brett tillämpningsområde och kan användas i många olika tillämpningar.
Utrymmet för ML är mycket begränsat.
Med AI kan du simulera naturlig intelligens och agera som människor för att lösa komplexa problem.
Med ML kan du lära dig av data för en uppgift och få optimal prestanda för just den uppgiften.
AI handlar om beslutsfattande. Fokus ligger också på att hitta optimala lösningar för användarna.
Med ML lär sig systemen nya saker från de insamlade uppgifterna, och noggrannheten är ganska hög. Detta är dock en nackdel. ML-modellerna kan visa en hög noggrannhet till en början, men datamängden kan vara mycket obalanserad, vilket kan vilseleda forskarna.
AI fokuserar på att hitta den optimala lösningen.
ML behöver bara hitta en lösning, optimal eller inte.
AI kombinerar ML och Deep Learning för att efterlikna mänsklig intelligens.
ML är en delmängd av AI.
Med AI får du intelligenta system och förutsägelser.
Med ML får du kunskap.
AI arbetar med alla typer av data – strukturerade, halvstrukturerade och ostrukturerade.
ML fungerar endast med strukturerade och ostrukturerade data.
AI är ett bredare begrepp eftersom det handlar om maskiner som i viss mån efterliknar mänsklig intelligens. Därför är det en löst definierad term. ML är mer begränsat eftersom ML-forskarna fokuserar på att lära maskiner att utföra en specifik uppgift och ge korrekta rapporter på grundval av den.
Kolla in dessa viktiga användningsområden:
Siri använder artificiell intelligens och den blir bättre för varje dag. Google Translate och intelligenta humanoida robotar som Sophia använder också AI.
ML:s användningsområden är så olika. Vi har redan nämnt rekommendationsmotorn. Utöver detta används ML även för prognoser för aktiekurser, Googles sökalgoritmer och Facebooks förslag till vänner. Även banker använder tekniken för att upptäcka bedrägerier.
Slutsats
Skillnaderna mellan AI och ML är inte så uppenbara, men de finns ändå. Om du tränar ML att förutse framtida försäljning baserat på vissa data är det precis vad det kommer att kunna göra. AI har ett intelligentare system, så det kan definitivt åstadkomma mer än vad det har tränats för. ML spelar dock en viktig roll för AI:s framgång. Företag och e-handelswebbplatser har stor nytta av både AI och ML.
Båda dessa tekniker är oåterkalleligt invävda i våra liv och vi kommer att känna av effekterna var vi än befinner oss, oavsett om det gäller affärer eller vardagliga aktiviteter.
Intressanta länkar:
Några av de viktigaste skillnaderna mellan artificiell intelligens och maskininlärning
Mer information om maskininlärning
Bilder: Canva
Författaren: Sascha Thattil arbetar på Software-Developer-India.com som är en del av YUHIRO Group. YUHIRO är ett tysk-indiskt företag som tillhandahåller programmerare till IT-företag, byråer och IT-avdelningar.
Lämna ett svar