Искусственный интеллект и машинное обучение: в чем разница?

Следующая статья поможет вам: Искусственный интеллект и машинное обучение: в чем разница?

Искусственный интеллект и машинное обучение в последнее время находятся в центре внимания, поскольку предприятия все больше знакомятся с ними и с удовольствием используют их в своей деловой практике.

Хотя ИИ и машинное обучение часто обсуждают вместе, это две разные вещи, и они могут иметь два отдельных приложения. Вот все, что вам нужно знать о разнице между искусственным интеллектом и машинным обучением и о том, как это связано с вашим бизнесом.

Оглавление:

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект программирует компьютеры для выполнения задач, которые обычно требуют участия человека. Компьютерная система обычно имитирует когнитивные способности человека в обучении или решении проблем.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это когда компьютеры сортируют наборы данных (такие как числа, фотографии, текст и т. д.), чтобы узнать об определенных вещах и сделать прогнозы. Чем больше у него данных, тем лучше и точнее он определяет различия в данных.

Машинному обучению обычно требуется человеческий ввод, чтобы начать обучение, но это так же просто, как человек, предоставляющий исходный набор данных.

ИИ и машинное обучение — взаимозаменяемые термины, но так быть не должно.

Все машинное обучение — это искусственный интеллект, но не весь искусственный интеллект — это машинное обучение.

Возможности ИИ и машинного обучения

У предприятий есть прекрасные возможности для использования ИИ и машинного обучения; мы обсудим несколько ниже.

1. Рекомендации и алгоритмы

Предприятия могут использовать ИИ и машинное обучение для создания алгоритмов, которые рекомендуют продукты или услуги пользователям и правильно рекомендуют продукты, которые пользователь хотел бы.

Отличным примером является алгоритм потокового сервиса, который предлагает шоу и фильмы на основе истории просмотров и рейтингов. Эти рекомендации улучшаются с течением времени, так как машина имеет больше истории просмотров для анализа.

2. Поиск изображений

Когда машине подаются данные в виде изображений, она запоминает ключевые характеристики и отличительные черты. Этот тип машинного обучения помогает людям использовать устройства для визуального поиска, и Google Lens — отличный тому пример.

Скажем, кто-то находится на публике и видит кого-то в обуви, которая ему нравится. Они не могут определить название бренда, поэтому фотографируют обувь с помощью Google Lens. Он сканирует изображение на предмет узнаваемых черт и характеристик и ищет совпадения в Интернете, в конечном итоге приводя искателя к точной паре обуви.

3. Анализ настроений

ИИ и машинное обучение могут понимать настроения, стоящие за утверждениями, и классифицировать их как положительные, нейтральные или отрицательные.

Инструменты для прослушивания социальных сетей — это популярное маркетинговое приложение для анализа настроений, и эти инструменты обычно анализируют онлайн-разговоры о брендах и используют ключевые слова, чтобы определить, положительно или отрицательно люди относятся к своим высказываниям.

4. Распознавание речи

Машины также могут научиться обнаруживать звуки и звуковые паттерны, анализировать их и использовать данные для получения ответов. Например, Shazam может обрабатывать звук и сообщать пользователям, какая именно песня играет, а Siri может отображать ответы на устный вопрос пользователя.

Преимущества ИИ и машинного обучения

Использование ИИ и машинного обучения может принести бренду ряд преимуществ:

• Анализ данных: когда системы становятся более эффективными в обработке данных, команды получают полезный и точный источник информации, который может помочь в принятии бизнес-решений.
• Эффективность и тайм-менеджмент: Машинное обучение и ИИ могут взять на себя повседневные рутинные задачи и позволить командам сосредоточиться на насущных проблемах, с которыми компьютер не может справиться.
• Быстрые решения: Умные машины могут находить решения быстрее, чем люди. Например, человек может создать список авторитетных источников по теме, но поиск Google сделает это быстрее.

Все машинное обучение — это ИИ, но не все ИИ — это не машинное обучение.

Искусственный интеллект — это широкий термин, но он включает в себя машинное обучение. Если ваш бизнес рассматривает возможность использования машинного обучения, это не вопрос ни того, ни другого, потому что машинное обучение не может существовать без ИИ.

Независимо от различий, очевидно одно; искусственный интеллект приносит пользу бизнесу, а адаптация инструментов к вашей бизнес-стратегии может дать вам преимущество перед конкурентами.