Berrikuntza teknologikoaren arloan, askotan bi termino nahasten dira eta batzuetan elkarren artean erabiltzen dira: Machine Learning (ML) eta Adimen Artifiziala (AI). Kontzeptu hauek, dudarik gabe, erlazionatuta eta elkarri lotuta dauden arren, teknologiaren eta informatikaren panorama zabalagoan alderdi desberdinak adierazten dituzte.
Ikaskuntza automatikoa definitzen
Ikaskuntza automatikoa, bere oinarrian, Adimen Artifizialaren azpimultzo bat da. Ordenagailuek datuetatik ikasi eta zeregin zehatzetan beren errendimendua hobetzeko programazio espliziturik gabe sistemak eta algoritmoak dakartza. Funtsean, ML algoritmoek ereduak eta metodo estatistikoak erabiltzen dituzte makinek beren gaitasunak pixkanaka hobetu ahal izateko.
Ikaskuntza automatikoko hiru mota nagusi daude:
-
Ikaskuntza gainbegiratua: Honek datu etiketatuen gainean eredu bat entrenatzen du, non algoritmoak sarrera-irteera bikoteetatik ikasten duen eta emaitzak iragartzen dituen sarrera berria ematen denean.
-
Gainbegiratu gabeko ikaskuntza: Egoera honetan, ereduak etiketarik gabeko datuekin lan egiten du, datu-multzoan ereduak edo egiturak bilatzen saiatzen da irteerari buruzko orientazio zehatzik gabe.
-
Indartze-ikaskuntza: Mota honek ingurune batekin elkarreraginaren bidez saiakuntza-erroreen bidez ikasten du algoritmoak. Sistemak bere ekintzetan oinarritutako sari edo zigor moduan jasotzen du feedbacka.
Adimen artifiziala ulertzea
Adimen artifizialak, berriz, kontzeptu zabalagoa adierazten du, normalean giza adimena behar duten zereginak egin ditzaketen makinak edo sistemak barne hartzen dituena. IAk giza adimenaren prozesuak simulatzea du helburu, hala nola ikaskuntza, arrazoibidea, arazoak ebaztea, pertzepzioa eta hizkuntza ulertzea.
Adimenak hainbat teknologia biltzen ditu, ikaskuntza automatikoa barne, baina haietatik haratago hedatzen da. AI-ak, adibidez, sistema adituak dakar, hau da, domeinu jakin batean giza aditu baten erabakiak hartzeko gaitasuna imitatzen duten arauetan oinarritutako sistemak.
Gako desberdintasunak
Ikaskuntza automatikoa AIaren osagai erabakigarria den arren, bereizketa haien esparruan eta aplikazioan dago:
-
Eremua: Machine Learning AI-aren azpimultzo bat da, bereziki makinek datuetatik ikasteko gaitzea ardatz hartuta. AI, berriz, datuetatik ikasteaz harago, teknologia eta metodologia sorta zabalago bat hartzen du barne.
-
Aplikazioa: Ikaskuntza automatikoko algoritmoak zeregin ugaritan aplikatzen dira, irudiak ezagutzeko eta hizkuntza naturalaren prozesaketa eta gomendio sistemetaraino. AI, ordea, aplikazio hauek sistema adituekin, robotikarekin eta giza adimena simulatzen duten beste arloekin batera biltzen ditu.
