За прошедшие годы мы видели множество примеров использования машинного обучения и искусственного интеллекта в различных отраслях. Результат был феноменальным и показывает, чего технология способна достичь в будущем. Машинное обучение сегодня набирает огромную популярность, и теперь это предпочтительный выбор для проектов, связанных с огромными объемами данных.
Машинное обучение и искусственный интеллект относятся к одной категории или области. Разница в их вариантах использования. Насколько хорошо технология вписывается в данный сценарий, решает, какая из них более актуальна для этой конкретной области. За прошедшие годы мы стали свидетелями многочисленных применений машинного обучения и искусственного интеллекта в различных отраслях промышленности. Результат, полученный после применения этих технологий нового века, красноречиво говорит о потенциале технологии в будущем.
Область
ИИ имитирует работу человеческого разума при принятии решений путем интерпретации данных и выявления тенденций. Проблема с ИИ заключается в том, что для получения точных результатов требуются большие объемы данных. Если такой огромный объем данных недоступен, это может повлиять на точность прогнозов. Тем не менее, проблема на самом деле не в доступных данных, поскольку сегодня объем данных, генерируемых IoT-устройствами, огромен, а в том, сможет ли модель также использовать знания, полученные на новых данных. Вот тут-то и вступает в дело машинное обучение.
МО вместо ИИ
МО позволяет машине учиться на огромных объемах данных, поступающих в системы. Одна из наиболее важных характеристик машинного обучения проявляется в области, связанной с обнаружением мошенничества. Это благословение для компаний, работающих в финтех-секторе. Учитывая все достижения, не за горами то время, когда машинное обучение будет использоваться в большинстве решений для решения реальных проблем.
Часто у людей возникают проблемы с разграничением ИИ, машинного обучения и науки о данных. Что ж, каждая из этих технологий имеет свое специфическое применение, и одна не может заменить другую. Часто проекты ИИ не дают желаемых результатов, тогда как проекты машинного обучения успешны благодаря расширению человеческого познания. Большинство технических специалистов считают, что машинное обучение — лучшая технология для управления огромными объемами данных. Если организации выйдут за рамки науки о данных и искусственного интеллекта, их путь к успеху будет более упорядоченным и плодотворным. Сегодня, когда машинному обучению уделяется все больше внимания, у организаций появляется все больше возможностей для достижения своего оптимального потенциала.
