Forstå de viktigste forskjellene mellom maskinlæring og kunstig intelligens

Oppdatert på June 22, 2024 2 minutter lest

Forstå de viktigste forskjellene mellom maskinlæring og kunstig intelligens cover image

I området for teknologisk innovasjon blander to begreper seg ofte og noen ganger til og med brukes om hverandre: Machine Learning (ML) og Artificial Intelligence (AI). Selv om disse konseptene utvilsomt er relatert og sammenkoblet, representerer de distinkte fasetter innenfor det bredere landskapet av teknologi og informatikk.

Definere maskinlæring

Maskinlæring, i kjernen, er en undergruppe av kunstig intelligens. Det involverer systemer og algoritmer som gjør det mulig for datamaskiner å lære av data og forbedre ytelsen på spesifikke oppgaver uten eksplisitt programmering. I hovedsak bruker ML-algoritmer mønstre og statistiske metoder for å gjøre det mulig for maskiner å gradvis forbedre sine evner.

Det er tre primære typer maskinlæring:

  • Supervised Learning: Dette innebærer å trene en modell på merkede data, der algoritmen lærer fra input-output-par og forutsier utfall når de gis nye input.

  • Utilsyn læring: I dette scenariet fungerer modellen med umerkede data, og forsøker å finne mønstre eller strukturer i datasettet uten spesifikk veiledning om utdata.

  • Forsterkende læring: Denne typen involverer algoritmer som læres ved prøving og feiling gjennom interaksjon med et miljø. Systemet mottar tilbakemelding i form av belønning eller straff basert på handlingene.

Forstå kunstig intelligens

Kunstig intelligens, derimot, representerer et bredere konsept som omfatter maskiner eller systemer som kan utføre oppgaver som typisk krever menneskelig intelligens. AI har som mål å simulere menneskelige intelligensprosesser som læring, resonnement, problemløsning, persepsjon og språkforståelse.

AI omfatter ulike teknologier, inkludert maskinlæring, men strekker seg utover dem. AI involverer for eksempel ekspertsystemer, som er regelbaserte systemer som emulerer beslutningsevnen til en menneskelig ekspert på et spesifikt domene.

Nøkkelforskjeller

Mens maskinlæring er en avgjørende komponent i AI, ligger forskjellen i omfanget og anvendelsen:

  • Omfang: Maskinlæring er en undergruppe av AI, med fokus spesifikt på å gjøre maskiner i stand til å lære av data. AI, på den annen side, omfatter et bredere spekter av teknologier og metoder utover bare å lære av data.

  • Anvendelse: Maskinlæringsalgoritmer brukes på et bredt spekter av oppgaver, fra bildegjenkjenning til naturlig språkbehandling og anbefalingssystemer. AI omfatter imidlertid disse applikasjonene sammen med ekspertsystemer, robotikk og andre områder som simulerer menneskelig intelligens.