În domeniul inovației tehnologice, doi termeni se amestecă adesea și uneori chiar sunt folosiți interschimbabil: Învățare automată (ML) și Inteligență artificială (AI). Deși aceste concepte sunt, fără îndoială, legate și interconectate, ele reprezintă fațete distincte în peisajul mai larg al tehnologiei și informaticii.
Definirea învățării automate
Învățarea automată, în esență, este un subset al inteligenței artificiale. Acesta implică sisteme și algoritmi care permit computerelor să învețe din date și să-și îmbunătățească performanța la anumite sarcini fără programare explicită. În esență, algoritmii ML utilizează modele și metode statistice pentru a permite mașinilor să-și îmbunătățească progresiv capacitățile.
Există trei tipuri principale de învățare automată:
-
Învățare supravegheată: Aceasta implică antrenarea unui model pe date etichetate, în care algoritmul învață din perechile intrare-ieșire și prezice rezultate atunci când i se oferă o nouă intrare.
-
Învățare nesupravegheată: În acest scenariu, modelul funcționează cu date neetichetate, încercând să găsească modele sau structuri în setul de date fără îndrumări specifice privind rezultatul.
-
Învățare prin consolidare: Acest tip implică învățarea algoritmilor prin încercare și eroare prin interacțiunea cu un mediu. Sistemul primește feedback sub formă de recompense sau penalități pe baza acțiunilor sale.
Înțelegerea inteligenței artificiale
Inteligența artificială, pe de altă parte, reprezintă un concept mai larg care cuprinde mașini sau sisteme care pot îndeplini sarcini care necesită de obicei inteligență umană. AI își propune să simuleze procesele inteligenței umane, cum ar fi învățarea, raționamentul, rezolvarea problemelor, percepția și înțelegerea limbajului.
AI cuprinde diverse tehnologii, inclusiv învățarea automată, dar se extinde dincolo de acestea. AI implică, de exemplu, sisteme expert, care sunt sisteme bazate pe reguli care emulează capacitatea de luare a deciziilor a unui expert uman într-un anumit domeniu.
Diferențele cheie
În timp ce învățarea automată este o componentă crucială a AI, distincția constă în domeniul de aplicare și aplicarea acestora:
-
Domeniu de aplicare: Învățarea automată este un subset al IA, concentrându-se în mod special pe permiterea mașinilor să învețe din date. AI, pe de altă parte, cuprinde o gamă mai largă de tehnologii și metodologii dincolo de doar învățarea din date.
-
Aplicație: algoritmii de învățare automată sunt aplicați la o gamă largă de sarcini, de la recunoașterea imaginilor până la procesarea limbajului natural și sistemele de recomandare. Cu toate acestea, AI cuprinde aceste aplicații împreună cu sisteme expert, robotică și alte domenii care simulează inteligența umană.
