W dziedzinie innowacji technologicznych dwa terminy często się ze sobą przenikają, a czasem nawet są używane zamiennie: uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI). Chociaż koncepcje te są niewątpliwie powiązane i wzajemnie powiązane, reprezentują odrębne aspekty szerszego krajobrazu technologii i informatyki.
Definiowanie uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe w swej istocie jest podzbiorem sztucznej inteligencji. Obejmuje systemy i algorytmy, które umożliwiają komputerom uczenie się na podstawie danych i poprawianie wydajności w przypadku określonych zadań bez jawnego programowania. Zasadniczo algorytmy ML wykorzystują wzorce i metody statystyczne, aby umożliwić maszynom stopniowe zwiększanie swoich możliwości.
Istnieją trzy podstawowe typy uczenia maszynowego:
-
Uczenie się nadzorowane: obejmuje to szkolenie modelu na oznaczonych danych, podczas którego algorytm uczy się na podstawie par wejście-wyjście i przewiduje wyniki po otrzymaniu nowych danych wejściowych.
-
Uczenie się bez nadzoru: w tym scenariuszu model działa z danymi bez etykiet, próbując znaleźć wzorce lub struktury w zbiorze danych bez konkretnych wskazówek dotyczących wyników.
-
Uczenie się przez wzmacnianie: ten typ obejmuje algorytmy uczące się metodą prób i błędów poprzez interakcję ze środowiskiem. System otrzymuje informację zwrotną w postaci nagród lub kar na podstawie swoich działań.
Zrozumienie sztucznej inteligencji
Z drugiej strony sztuczna inteligencja stanowi szerszą koncepcję obejmującą maszyny lub systemy, które mogą wykonywać zadania, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji. Sztuczna inteligencja ma na celu symulowanie procesów ludzkiej inteligencji, takich jak uczenie się, rozumowanie, rozwiązywanie problemów, percepcja i rozumienie języka.
Sztuczna inteligencja obejmuje różne technologie, w tym uczenie maszynowe, ale wykracza poza nie. Sztuczna inteligencja obejmuje na przykład systemy eksperckie, które są systemami opartymi na regułach imitującymi zdolność podejmowania decyzji przez eksperta w określonej dziedzinie.
Kluczowe różnice
Chociaż uczenie maszynowe jest kluczowym elementem sztucznej inteligencji, różnica polega na ich zakresie i zastosowaniu:
-
Zakres: Uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji i skupia się szczególnie na umożliwianiu maszynom uczenia się na podstawie danych. Z drugiej strony sztuczna inteligencja obejmuje szerszy zakres technologii i metodologii, wykraczający poza samo uczenie się na podstawie danych.
-
Zastosowanie: Algorytmy uczenia maszynowego są stosowane do szerokiego zakresu zadań, od rozpoznawania obrazów po przetwarzanie języka naturalnego i systemy rekomendacji. Sztuczna inteligencja obejmuje jednak te aplikacje wraz z systemami ekspertowymi, robotyką i innymi obszarami symulującymi ludzką inteligencję.
