Sztuczna inteligencja (AI) a 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, przy użyciu 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 sobą ściśle połączone, nie są tym samym. 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.
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” między sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym tak naprawdę dotyczy sposobów współdziałania między tymi dwoma rozwiązaniami.
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 analizy.
Jak współdziałają 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 współdziałają:
-
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 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 rozumienie języka naturalnego
Funkcja rozpoznawania mowy umożliwia systemowi komputerowemu identyfikowanie wyrazów w języku mówionym, a rozumienie 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 — to połączenie 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 przekształcać procesy i produkty:
Handel detaliczny
Sklepy używają sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do optymalizowania stanu magazynowego, tworzenia aparatów rekomendacji i ulepszania środowiska klienta przy użyciu wyszukiwania wizualnego.
Opieka zdrowotna
Organizacje zajmujące się opieką zdrowotną wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w 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 zaawansowana broń w zakresie cyberbezpieczeństwa – pomagają organizacjom chronić siebie i 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 firmę, wykorzystując sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe
Kompiluj modele uczenia maszynowego i ulepszaj procesy i produkty dzięki analizie danych. Rozpocznij pracę z 12 usługami sztucznej inteligencji bezpłatnie przez 12 miesięcy.