Umělá inteligence (AI) vs. strojové učení (ML)
V tomto přehledu se seznámíte s rozdílem mezi AI a strojovým učením.
Rozdíl mezi AI a strojovým učením
Umělá inteligence velmi úzce souvisí a je propojená se strojovým učením. Vzhledem k tomuto vztahu při zkoumání otázky AI vs. strojové učení ve skutečnosti zkoumáte jejich vzájemné propojení.
Co je umělá inteligence (AI)?
Umělá inteligence je schopnost počítačového systému napodobovat lidské kognitivní funkce, jako je učení nebo řešení problémů. Prostřednictvím AI počítačový systém pomocí matematiky a logiky simuluje způsob, jakým se lidé učí z nových informací a rozhodují se.
Jsou AI a strojové učení jedno a to samé?
Přestože jsou AI a strojové učení velmi úzce propojené, nejedná se o to samé. Strojové učení je považováno za součást umělé inteligence.
Co je strojové učení?
Strojové učení je aplikací AI. Jedná se o proces použití matematických modelů dat, pomocí kterých se počítač učí bez přímých instrukcí. Díky tomu může počítačový systém pokračovat v učení a zlepšování samostatně na základě zkušeností.
Jedním ze způsobů, jak počítač naučit napodobovat odůvodňování prováděné člověkem, je použití neuronové sítě, tedy struktury algoritmů modelovaných podle lidského mozku. Neurální síť pomáhá počítačovému systému dosáhnout AI prostřednictvím hlubokého učení. Toto úzké propojení je důvodem, proč je celá otázka AI vs. strojové učení ve skutečnosti otázkou, jakými způsoby můžou AI a strojové učení spolupracovat.
Jaké je propojení mezi AI a strojovým učením?
„Inteligentní“ počítač díky AI přemýšlí jako člověk a sám provádí úkoly. Strojové učení představuje způsob, jakým počítačový systém rozvíjí svou inteligenci.
Jak funguje spolupráce mezi AI a strojovým učením
Pokud zkoumáte rozdíl mezi umělou inteligencí a strojovým učením, je užitečné se podívat, jak spolu interagují prostřednictvím svého úzkého propojení. Spolupráce mezi AI a strojovým učením probíhá následovně:
-
Krok 1
S využitím strojového učení a dalších technik se vytvoří systém AI.
-
Krok 2
Na základě studování vzorů v datech se vytvoří modely strojového učení.
-
Krok 3
Odborníci na data optimalizují modely strojového učení na základě vzorů v datech.
-
Krok 4
Celý proces se opakuje a zdokonaluje, dokud modely nemají dostatečnou přesnost pro požadované úlohy.
Funkce AI a strojového učení
Společnosti téměř ve všech oborech objevují nové příležitosti prostřednictvím propojení mezi AI a strojovým učením. Tady je pouze několik z užitečných funkcí, které společnostem pomáhají transformovat jejich procesy a produkty:
Prediktivní analýza
Tato funkce pomáhá společnostem předvídat trendy a vzorce chování tím, že v datech zjišťuje vztahy příčina-následek.
Moduly doporučování
S využitím modulů doporučování společnosti na základě analýzy dat doporučují produkty, o které by někdo mohl mít zájem.
Rozpoznávání řeči a rozpoznávání přirozeného jazyka
Rozpoznávání řeči umožňuje počítačovému systému identifikovat slova v mluveném jazyce a rozpoznávání přirozeného jazyka rozpoznává význam v psaném nebo mluveném jazyce.
Zpracování obrazu a videa
Tyto funkce umožňují rozpoznávat tváře, objekty a akce na obrázcích a ve videích a implementovat další funkce, jako je například vizuální vyhledávání.
Analýza subjektivního hodnocení
Počítačový systém na základě analýzy mínění identifikuje a kategorizuje pozitivní, neutrální a negativní názory vyjádřené v textu.
Výhody AI a strojového učení
Propojení mezi umělou inteligencí a strojovým učením nabízí značné výhody společnostem téměř ve všech oborech – a nové příležitosti neustále vznikají. Tady je pouze několik z hlavních výhod, které společnosti již zaznamenaly:
Více zdrojů vstupních dat
AI a strojové učení umožňují společnostem získávat cenné poznatky z širší škály strukturovaných i nestrukturovaných zdrojů dat.
Lepší a rychlejší rozhodování
Společnosti využívají strojové učení k vylepšování integrity dat a AI k minimalizaci lidských chyb, což je kombinace, která vede k lepšímu rozhodování na základě lepších dat.
Zvýšení provozní efektivity
S využitím AI a strojového učení se společnosti stávají efektivnějšími díky automatizaci procesů, která snižuje náklady a uvolňuje čas a prostředky na jiné priority.
Možnosti použití AI a strojového učení
Společnosti v různých oborech vytvářejí aplikace, které využívají výhody propojení mezi umělou inteligencí a strojovým učením. Tady je pouze několik ze způsobů, jakými AI a strojové učení pomáhají společnostem transformovat jejich procesy a produkty:
Maloobchodní prodej
Maloobchodníci s využitím AI a strojového učení optimalizují své inventáře, vytvářejí moduly doporučování a vylepšují zkušenosti zákazníků díky vizuálnímu vyhledávání.
Zdravotnictví
Zdravotnické organizace využívají AI a strojové učení například při zpracování obrazu, které pomáhá při zjišťování rakoviny, nebo prediktivní analýze v rámci výzkumu v oblasti genomiky.
Bankovní a finanční sektor
Ve finančních kontextech jsou AI a strojové učení užitečnými nástroji například pro účely detekce podvodů, predikce rizik nebo poskytování proaktivnějšího finančního poradenství.
Prodej a marketing
Prodejní a marketingové týmy využívají AI a strojové učení k individualizaci nabídek, optimalizaci kampaní, prognózování prodejů, analýze mínění a predikci výpovědí zákazníků.
Kybernetické zabezpečení
AI a strojové učení představují silné zbraně v oblasti kybernetického zabezpečení a prostřednictvím detekce anomálií pomáhají organizacím chránit sebe i své zákazníky.
Služby zákazníkům
Společnosti v celé řadě oborů využívají chatboty a kognitivní vyhledávání k odpovídání na otázky, odhadování záměru zákazníků a poskytování virtuální pomoci.
Doprava
AI a strojové učení jsou užitečné v dopravních aplikacích, kde společnostem pomáhají zvyšovat efektivitu tras a s využitím prediktivní analýzy například prognózovat provoz.
Výroba
Výrobní společnosti využívají AI a strojové učení k prediktivní údržbě a nebývalému zefektivnění provozu.
Posílení vaší firmy s využitím AI a strojového učení
Vytvářejte modely strojového učení a vylepšete své procesy a produkty o inteligentní funkce. Začněte s 12 službami AI zdarma na 12 měsíců.