Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML)

Zrozum różnicę między sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym.

Różnica między sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są ze sobą bardzo ściśle powiązane i połączone. Ze względu na tę relację, gdy chcesz poznać różnicę między sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, w rzeczywistości chodzi Ci o ich wzajemne połączenie.

Czym jest sztuczna inteligencja (AI)?

Sztuczna inteligencja to możliwość naśladowania przez system komputerowy funkcji poznawczych, takich jak uczenie i rozwiązywanie problemów. Za pośrednictwem sztucznej inteligencji system komputerowy używa funkcji matematycznych i logiki, aby symulować rozumowanie, za pomocą którego ludzie uczą się na podstawie nowych informacji i podejmują decyzje.

Czy sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są tym samym?

Chociaż sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są ze bardzo ściśle połączone, nie są takie same. Uczenie maszynowe jest traktowane jako podzbiór sztucznej inteligencji.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to zastosowanie sztucznej inteligencji. Jest to używanie matematycznych modeli danych w celu ułatwienia komputerowi uczenia się bez bezpośrednich instrukcji. W ten sposób system komputerowy może kontynuować uczenie się i ulepszać się samodzielnie na podstawie doświadczeń.

Jak sztuczna inteligencja jest połączona z uczeniem maszynowym?

„Inteligentny” komputer używa sztucznej inteligencji, aby myśleć jak człowiek i wykonywać zadania samodzielnie. Uczenie maszynowe to sposób, w jaki system komputerowy opracowuje swoje analizy.

Jednym ze sposobów uczenia komputera naśladowania ludzkiego rozumowania jest użycie sieci neuronowej — serii algorytmów modelowanych na podstawie działania ludzkiego mózgu. Sieć neuronowa ułatwia systemowi komputerowemu osiągnięcie możliwości sztucznej inteligencji poprzez uczenie głębokie. To właśnie przez to ścisłe połączenie „różnica” pomiędzy sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym tak naprawdę dotyczy sposobów współpracy pomiędzy tymi dwoma rozwiązaniami.

Jak współpracują ze sobą sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

Jeśli chcesz dowiedzieć się, jaka jest różnica między sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, warto sprawdzić, jak te dwa rozwiązania wchodzą ze sobą w interakcję w ramach ścisłego połączenia. W ten sposób sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe współpracują ze sobą:

Krok 1

Sztuczna inteligencja jest tworzona przy użyciu uczenia maszynowego i innych technik.

Krok 2

Modele uczenia maszynowego są tworzone przez badanie wzorców w danych.

Krok 3

Analitycy danych optymalizują modele uczenia maszynowego na podstawie wzorców w danych.

Krok 4

Proces jest powtarzany i udoskonalany do momentu, aż dokładność modeli jest wystarczająco wysoka dla zadań, które należy wykonać.

Możliwości sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego

Firmy w prawie każdej branży odkrywają nowe możliwości przez połączenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Jest to zaledwie kilka możliwości, które stają się cenne w w kontekście przekształcania procesów i produktów przez firmy:

Analiza predykcyjna

Ta zdolność pomaga firmom przewidzieć trendy i wzorce zachowań, odkrywając relacje przyczynowo-skutkowe w danych.

Aparaty rekomendacji

Dzięki aparatom rekomendacji firmy wykorzystują analizę danych w celu zaproponowania produktów, którymi ktoś może być zainteresowany.

Rozpoznawanie mowy i interpretacja języka naturalnego

Funkcja rozpoznawania mowy umożliwia systemowi komputerowemu identyfikowanie wyrazów w języku mówionym, a interpretacja języka naturalnego rozpoznaje znaczenie w języku pisanym lub mówionym.

Przetwarzanie obrazów i wideo

Umożliwia to rozpoznawanie twarzy, obiektów i działań w obrazach i materiałach wideo, a także implementowanie funkcji, takich jak wyszukiwanie wizualne.

Analiza opinii

System komputerowy używa analizy opinii do identyfikowania i kategoryzowania nastawienia pozytywnego, neutralnego i negatywnego, które zawiera się w tekście.

Zalety sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego

Połączenie między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym zapewnia zaawansowane korzyści dla firm w niemal każdej branży — ponadto ciągle rodzą się nowe możliwości. Są to tylko niektóre z najważniejszych korzyści, które już dostrzegają firmy:

Więcej źródeł danych wejściowych

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe umożliwiają firmom odnajdywanie cennych informacji w szerszym zakresie źródeł danych – strukturyzowanych i bez struktury.

Lepsze i szybsze podejmowanie decyzji

Firmy wykorzystują uczenie maszynowe, aby zwiększyć integralność danych i korzystają ze sztucznej inteligencji, aby zmniejszyć liczbę błędów ludzkich — jest to kombinacja, która prowadzi do lepszych decyzji podejmowanych na podstawie lepszych danych.

Zwiększona wydajność operacyjna

Dzięki sztucznej inteligencji i systemom uczenia maszynowego firmy mogą wydajniej korzystać z automatyzacji procesów, co zmniejsza koszty oraz zwalnia czas i zasoby dla innych priorytetowych zadań.

Zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego

Firmy w kilku branżach tworzą aplikacje, które wykorzystują połączenie między sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Jest to zaledwie kilka sposobów, w jakie sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pomagają firmom przekształcić swoje procesy i produkty:

Handel

Handlowcy używają sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do optymalizowania stanu magazynowego, tworzenia aparatów rekomendacji i ulepszania środowiska klienta przy użyciu wyszukiwania wizualnego.

Służba zdrowia

Organizacje zajmujące się opieką zdrowotną wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w swoich aplikacjach, np. do przetwarzania obrazów w celu usprawnienia wykrywania nowotworów i analizy predykcyjnej w badaniach nad genomem.

Bankowość i finanse

W kontekście finansowym sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są cennymi narzędziami do celów, takich jak wykrywanie oszustw, przewidywanie ryzyka i zapewnianie bardziej aktywnych porad finansowych.

Sprzedaż i marketing

Zespoły ds. sprzedaży i marketingu używają sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do tworzenia spersonalizowanych ofert, optymalizacji kampanii, prognozowania sprzedaży, analizy opinii oraz przewidywania rezygnacji klientów.

Cyberbezpieczeństwo

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to potężny oręż w zakresie cyberbezpieczeństwa – pomagają organizacjom chronić siebie i swoich klientów dzięki wykrywaniu anomalii.

Obsługa klientów

Firmy w wielu branżach używają czatbotów i wyszukiwania poznawczego, aby odpowiadać na pytania, oceniać zamiary klientów i zapewniać wirtualną pomoc.

Transport

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są przydatne w aplikacjach transportowych, gdzie pomagają firmom w ulepszaniu wydajności tras i korzystaniu z analiz predykcyjnych w celach takich jak prognozowanie ruchu.

Produkcja

Firmy produkcyjne wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do konserwacji predykcyjnej i zwiększania wydajności operacyjnej do niespotykanych dotąd poziomów.

Rozwijaj swoją firmę, wykorzystując sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe

Kompiluj modele uczenia maszynowego i ulepszaj swoje procesy i produkty dzięki analizie danych. Rozpocznij pracę z 12 usługami sztucznej inteligencji bezpłatnie przez 12 miesięcy.