Հասկանալով հիմնական տարբերությունները մեքենայական ուսուցման և արհեստական ​​ինտելեկտի միջև

Տեխնոլոգիական նորարարության ոլորտում երկու տերմիններ հաճախ միախառնվում են և երբեմն նույնիսկ օգտագործվում են փոխադարձաբար՝ մեքենայական ուսուցում (ML) և արհեստական ​​բանականություն (AI): Թեև այս հասկացությունները, անկասկած, փոխկապակցված և փոխկապակցված են, դրանք տարբեր կողմեր ​​են ներկայացնում տեխնոլոգիայի և համակարգչային գիտության ավելի լայն լանդշաֆտում:

Մեքենայի ուսուցման սահմանում

Մեքենայական ուսուցումն իր հիմքում Արհեստական ​​ինտելեկտի ենթաբազմություն է: Այն ներառում է համակարգեր և ալգորիթմներ, որոնք թույլ են տալիս համակարգիչներին սովորել տվյալներից և բարելավել իրենց կատարումը կոնկրետ առաջադրանքների վրա՝ առանց հստակ ծրագրավորման: Ըստ էության, ML ալգորիթմներն օգտագործում են օրինաչափություններ և վիճակագրական մեթոդներ՝ մեքենաներին հնարավորություն տալու աստիճանաբար բարձրացնել իրենց հնարավորությունները:

Մեքենայի ուսուցման երեք հիմնական տեսակ կա.

• Վերահսկվող ուսուցում. Սա ներառում է մոդելի ուսուցում պիտակավորված տվյալների վրա, որտեղ ալգորիթմը սովորում է մուտքային-ելքային զույգերից և կանխատեսում է արդյունքները, երբ տրվում է նոր մուտքագրում:

• Չվերահսկվող ուսուցում. Այս սցենարում մոդելն աշխատում է չպիտակավորված տվյալների հետ՝ փորձելով տվյալների բազայում գտնել օրինաչափություններ կամ կառուցվածքներ՝ առանց ելքի վերաբերյալ հատուկ ցուցումների:

• Ամրապնդող ուսուցում. Այս տեսակը ներառում է ալգորիթմների ուսուցում փորձի և սխալի միջոցով շրջակա միջավայրի հետ փոխազդեցության միջոցով: Համակարգը հետադարձ կապ է ստանում իր գործողությունների հիման վրա պարգևների կամ տուգանքների տեսքով:

Հասկանալով արհեստական ​​ինտելեկտը

Արհեստական ​​ինտելեկտը, մյուս կողմից, ներկայացնում է ավելի լայն հայեցակարգ, որը ներառում է մեքենաներ կամ համակարգեր, որոնք կարող են կատարել այնպիսի առաջադրանքներ, որոնք սովորաբար պահանջում են մարդկային բանականություն: AI-ն նպատակ ունի նմանակել մարդու հետախուզական գործընթացները, ինչպիսիք են սովորելը, տրամաբանելը, խնդիրների լուծումը, ընկալումը և լեզվի ըմբռնումը:

AI-ն ներառում է տարբեր տեխնոլոգիաներ, ներառյալ մեքենայական ուսուցումը, բայց տարածվում է դրանցից դուրս: AI-ն ներառում է, օրինակ, փորձագիտական ​​համակարգեր, որոնք կանոնների վրա հիմնված համակարգեր են, որոնք ընդօրինակում են որոշակի տիրույթում մարդկային փորձագետի որոշումներ կայացնելու ունակությունը:

Հիմնական տարբերություններ

Թեև մեքենայական ուսուցումը AI-ի կարևոր բաղադրիչն է, տարբերությունը կայանում է դրանց շրջանակի և կիրառման մեջ.

• Շրջանակ. Մեքենայական ուսուցումը AI-ի ենթաբազմություն է, որը հատուկ կենտրոնանում է թույլատրելով մեքենաներին սովորել տվյալներից: Մյուս կողմից, AI-ն ընդգրկում է տեխնոլոգիաների և մեթոդոլոգիաների ավելի լայն շրջանակ, քան պարզապես տվյալներից սովորելը:

• Կիրառում. Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմները կիրառվում են առաջադրանքների լայն շրջանակի համար՝ պատկերի ճանաչումից մինչև բնական լեզվի մշակում և առաջարկությունների համակարգեր: AI-ն, այնուամենայնիվ, ներառում է այս հավելվածները փորձագիտական ​​համակարգերի, ռոբոտաշինության և մարդու հետախուզության մոդելավորման այլ ոլորտների հետ միասին: