Лучший способ понять ИИ и машинное обучение — это подумать о разнице между основными принципами искусственного интеллекта и основными принципами машинного обучения.

Первый принцип искусственного интеллекта это набор правил, которые можно использовать для решения проблемы. Первый принцип машинного обучения представляет собой набор функций или механизмов, которые можно использовать для решения проблемы.

Оба они преследуют одну и ту же цель: создание интеллектуальных машин и машин, которые обучаются.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)

За последние несколько лет концепция искусственного интеллекта (ИИ) распространилась по всему миру, и различные правительства и технологические компании сделали ставку на нее для решения самых сложных проблем, с которыми сталкивается как природный, так и деловой мир.

Искусственный интеллект (ИИ) — это общий термин, который охватывает инструменты ИИ, используемые для создания интеллектуального программного обеспечения, машин и систем. ИИ можно использовать для создания компьютеров, автомобилей, роботов, роботов и других устройств, но этот термин также используется для описания взаимодействия человека с компьютером, используемого этими системами.

Каковы основные цели искусственного интеллекта?

Искусственный интеллект используется для разработки компьютерных программ, которые могут выполнять задачи лучше и быстрее, чем люди, часто в практических целях. Примеры методов ИИ – неразумная речь, игры, роботы, вождение, помощники, видеоигры и умная финансовая торговля.

Цель ИИ — заставить компьютеры выполнять задачи лучше, чем люди, а это означает, что компьютеры будут выполнять больше задач, чем люди. Чем больше функций могут выполнять компьютеры, тем полезнее будет их производительность. На сегодняшний день создано более 30 000 приложений, использующих искусственный интеллект; сюда входят игры, медицинская диагностика, телемедицина, машинный перевод, робототехника и многие другие приложения.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение – это часть искусственного интеллекта, которая используется для обучения каждого компьютера обучению на основе данных. Идея состоит в том, чтобы обучить машину делать что-то, давая ей правильные входные данные, а затем заставляя ее учиться делать то же самое, давая ей правильные данные. На практике это означает, что мы сможем научить компьютеры учиться на огромных объемах данных так, как люди не могут.

В качестве примера рассмотрим тот факт, что Google использует машинное обучение для идентификации фотографий людей. Компания использует компьютерное зрение и глубокое обучение для анализа миллионов фотографий и идентификации на них лиц; это огромное мероприятие, в котором задействованы миллионы точек данных, что невозможно без ИИ.

Немногие маркетинговые компании в настоящее время используют ИИ для создания кампаний, нацеленных на нужную аудиторию, и создания привлекательного контента с помощью процесса естественного языка (NLP).

Каковы основные различия между машинным обучением и искусственным интеллектом?

Искусственный интеллект — это компьютерная программа, которая может выполнять любую задачу, которую может выполнить человек. Основными особенностями системы ИИ являются ее способность учиться и использовать полученные знания. Базовым примером системы ИИ является IBM Watson.

Машинное обучение — это отрасль ИИ, которая занимается анализом данных. Алгоритм используется для объединения данных из разных источников и их классификации с использованием математической модели; это то же самое, что метод статистической классификации. Однако методы машинного обучения часто используются для построения сложных моделей, которые можно использовать практически для любого типа задач классификации.