A technológiai innováció területén két kifejezés gyakran keveredik, és néha felcserélhetően is használatos: a gépi tanulás (ML) és a mesterséges intelligencia (AI). Noha ezek a fogalmak kétségtelenül összefüggenek és összefüggenek, a technológia és a számítástechnika tágabb területén belül különálló oldalakat képviselnek.
A gépi tanulás meghatározása
A gépi tanulás lényegében a mesterséges intelligencia egy részhalmaza. Olyan rendszereket és algoritmusokat foglal magában, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy tanuljanak az adatokból, és javítsák teljesítményüket meghatározott feladatokon, kifejezett programozás nélkül. Lényegében az ML algoritmusok mintákat és statisztikai módszereket használnak, hogy lehetővé tegyék a gépek számára képességeik fokozatos fejlesztését.
A gépi tanulásnak három fő típusa van:
-
Felügyelt tanulás: Ez magában foglalja egy modell betanítását címkézett adatokon, ahol az algoritmus tanul a bemenet-kimenet párokból, és megjósolja az eredményeket, amikor új bemenetet kap.
-
Felügyelet nélküli tanulás: Ebben a forgatókönyvben a modell címkézetlen adatokkal működik, és megpróbál mintákat vagy struktúrákat találni az adatkészleten belül, anélkül, hogy külön útmutatást adna a kimenetre vonatkozóan.
-
Megerősítő tanulás: Ez a típus magában foglalja az algoritmusok próba-hibával történő tanulását a környezettel való interakción keresztül. A rendszer visszajelzést kap jutalmak vagy büntetések formájában a tettei alapján.
A mesterséges intelligencia megértése
A mesterséges intelligencia ezzel szemben egy tágabb fogalom, amely magában foglalja azokat a gépeket vagy rendszereket, amelyek képesek olyan feladatokat ellátni, amelyek jellemzően emberi intelligenciát igényelnek. Az AI célja az emberi intelligencia folyamatainak szimulálása, mint például a tanulás, az érvelés, a problémamegoldás, az észlelés és a nyelvértés.
A mesterséges intelligencia különféle technológiákat foglal magában, beleértve a gépi tanulást is, de túlmutat rajtuk. A mesterséges intelligencia magában foglalja például a szakértői rendszereket, amelyek szabályalapú rendszerek, amelyek egy adott területen egy humán szakértő döntéshozatali képességét emulálják.
Főbb különbségek
Míg a gépi tanulás az AI kulcsfontosságú összetevője, a különbség a hatókörükben és alkalmazásukban rejlik:
-
Hatály: A gépi tanulás az AI egy részhalmaza, amely kifejezetten arra összpontosít, hogy lehetővé teszi a gépek számára, hogy tanuljanak az adatokból. Az AI ezzel szemben a technológiák és módszerek szélesebb körét öleli fel az adatokból való tanuláson túl.
-
Alkalmazás: A gépi tanulási algoritmusokat a feladatok széles skálájára alkalmazzák, a képfelismeréstől a természetes nyelvi feldolgozó és ajánlórendszerekig. Az AI azonban felöleli ezeket az alkalmazásokat szakértői rendszerekkel, robotikával és más, az emberi intelligenciát szimuláló területekkel együtt.
