Na področju tehnoloških inovacij se dva izraza pogosto prepletata in včasih celo uporabljata zamenljivo: strojno učenje (ML) in umetna inteligenca (AI). Medtem ko so ti koncepti nedvomno povezani in medsebojno povezani, predstavljajo ločene vidike v širšem okolju tehnologije in računalništva.
Definiranje strojnega učenja
Strojno učenje je v svojem bistvu podmnožica umetne inteligence. Vključuje sisteme in algoritme, ki računalnikom omogočajo, da se učijo iz podatkov in izboljšajo svojo zmogljivost pri določenih nalogah brez izrecnega programiranja. V bistvu algoritmi ML uporabljajo vzorce in statistične metode, ki omogočajo strojem, da postopoma izboljšujejo svoje zmogljivosti.
Obstajajo tri glavne vrste strojnega učenja:
-
Nadzorovano učenje: To vključuje usposabljanje modela na označenih podatkih, kjer se algoritem uči iz vhodno-izhodnih parov in napove rezultate, ko dobi nov vnos.
-
Učenje brez nadzora: V tem scenariju model deluje z neoznačenimi podatki in poskuša najti vzorce ali strukture v naboru podatkov brez posebnih navodil za izhod.
-
Okrepitveno učenje: Ta vrsta vključuje učenje algoritmov s poskusi in napakami prek interakcije z okoljem. Sistem prejema povratne informacije v obliki nagrad ali kazni na podlagi svojih dejanj.
Razumevanje umetne inteligence
Po drugi strani pa umetna inteligenca predstavlja širši koncept, ki zajema stroje ali sisteme, ki lahko opravljajo naloge, ki običajno zahtevajo človeško inteligenco. Cilj umetne inteligence je simulirati procese človeške inteligence, kot so učenje, razmišljanje, reševanje problemov, zaznavanje in razumevanje jezika.
AI zajema različne tehnologije, vključno s strojnim učenjem, vendar jih presega. AI vključuje na primer strokovne sisteme, ki so sistemi, ki temeljijo na pravilih in posnemajo sposobnost odločanja človeškega strokovnjaka na določenem področju.
Ključne razlike
Medtem ko je strojno učenje ključna sestavina umetne inteligence, je razlika v njihovem obsegu in uporabi:
– Obseg: Strojno učenje je podmnožica umetne inteligence, ki se posebej osredotoča na omogočanje strojem, da se učijo iz podatkov. Po drugi strani pa umetna inteligenca zajema širši nabor tehnologij in metodologij, ki presegajo le učenje iz podatkov.
- Uporaba: Algoritmi strojnega učenja se uporabljajo za široko paleto nalog, od prepoznavanja slik do obdelave naravnega jezika in sistemov priporočil. AI pa zajema te aplikacije skupaj s strokovnimi sistemi, robotiko in drugimi področji, ki simulirajo človeško inteligenco.
