Вооружитесь правдой против распространенных заблуждений об ML
Вас пугает термин «Машинное обучение» (ML)? Не путает ли ваш разум это со сценами антиутопического будущего, где миром правят машины?
Готовься, мой друг! Пришло время совершить дикую прогулку по лабиринту машинного обучения и развенчать некоторые из этих распространенных мифов. К тому времени, когда вы закончите эту работу, вы будете носить ML как вторую кожу!
Заблуждение 1: машины учатся сами
Это похоже на предположение, что ваша золотая рыбка научится играть на скрипке, если вы оставите ее на столе достаточно долго. Осторожно, спойлер: не будет! Хотя термин «машинное обучение» может намекать на самостоятельное получение знаний, это сильное преувеличение.
Проверка на реальность. Машины не «учатся», как люди. Они просто обнаруживают закономерности и корректируют свое поведение в соответствии с конкретными инструкциями программистов. Эти инструкции направляют систему на совершенствование своего алгоритма, тем самым делая более точные прогнозы или решения с течением времени.
Заблуждение 2: Машинное обучение приравнивается к искусственному интеллекту
Представьте, что вы принимаете свою кофемашину за профессионального бариста только потому, что она готовит вашу ежедневную порцию кофеина! Машинное обучение — это часть ИИ, а не вся энчилада.
Проверка реальности. Машинное обучение — это один из методов, который позволяет использовать системы ИИ. Хотя все ML — это ИИ, не все ИИ связаны с ML. Традиционные системы искусственного интеллекта основаны на правилах, то есть они следуют заранее определенным правилам, в отличие от моделей машинного обучения, которые улучшаются с раскрытием данных.
