Пропустить навигацию

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение

Узнайте о различиях между ИИ и машинным обучением из этой статьи.

Разница между ИИ и машинным обучением

Искусственный интеллект и машинное обучение очень тесно связаны. И именно такая связь обуславливает то, что при рассмотрении различий между ИИ и машинным обучением вы на самом деле оцениваете их взаимодействие.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект — это способность компьютерной системы имитировать когнитивные функции человека, такие как обучение и решение задач. Посредством ИИ компьютерная система использует математические функции и логику для имитации процессов мышления, которые позволяют людям обучаться на новой информации и принимать решения.

ИИ и машинное обучение — это одно и то же?

Хотя ИИ и машинное обучение тесно связаны, это разные понятия. Машинное обучение считается подмножеством ИИ.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это одно из направлений применения ИИ. В нем используются математические модели данных, которые помогают компьютеру обучаться без непосредственных инструкций. Это позволяет компьютерным системам самостоятельно обучаться и совершенствоваться на основе опыта.

Как связаны ИИ и машинное обучение?

"Интеллектуальный" компьютер использует ИИ, чтобы мыслить как человек и самостоятельно выполнять задачи. Машинное обучение — это способ развития интеллекта компьютерной системой.

Один из способов обучить компьютер имитировать мышление человека — использовать нейронную сеть. Это серия алгоритмов, смоделированных по принципу работы человеческого мозга. Нейронная сеть помогает компьютерной системе создать искусственный интеллект на основе глубокого обучения. Такая тесная связь объясняет, почему при сравнении ИИ и машинного обучения полезно рассмотреть, как они работают вместе.

Как ИИ и машинное обучение работают вместе

При оценке различий между искусственным интеллектом и машинным обучением полезно понять, как тесно они связаны и как они взаимодействуют. ИИ и машинное обучение работают вместе так:

Шаг 1

Система ИИ создается с использованием машинного обучения и других техник.

Шаг 2

Модели машинного обучения создаются на основе выявления закономерностей в данных.

Шаг 3

Специалисты по обработке и анализу данных оптимизируют модели машинного обучения с учетом закономерностей в данных.

Шаг 4

Процесс повторяется и совершенствуется до тех пор, пока точность модели не станет достаточно высокой для выполнения нужных задач.

Возможности ИИ и машинного обучения

Компании практически во всех отраслях открывают для себя новые возможности благодаря связям между ИИ и машинным обучением. Это лишь некоторые из них, которые помогают компаниям трансформировать процессы и продукты:

Прогнозная аналитика

Эта возможность позволяет компаниям прогнозировать тенденции и закономерности поведения путем обнаружения причинно-следственных связей в данных.

Системы рекомендаций

Системы рекомендаций позволяют компаниям использовать анализ данных для предоставления рекомендаций по продуктам, в которых могут быть заинтересованы пользователи.

Распознавание речи и естественного языка

Распознавание речи позволяет компьютерным системам определять слова на языке речи, а распознавание естественного языка — выявлять значение написанного или произнесенного текста.

Обработка изображений и видео

Такие возможности позволяют распознавать лица, объекты и действия в изображениях и видео, а также внедрять такие функции, как визуальный поиск.

Анализ мнений

Компьютерная система использует анализ тональности для обнаружения и классификации положительных, нейтральных и отрицательных высказываний в тексте.

Преимущества ИИ и машинного обучения

Связь между искусственным интеллектом и машинным обучением обеспечивает значительные преимущества для компаний практически в любой отрасли, причем новые возможности появляются регулярно. Это лишь некоторые из основных преимуществ:

Больше источников входных данных

ИИ и машинное обучение позволяют компаниям получать ценные сведения из более широкого диапазона структурированных и неструктурированных источников данных.

Улучшенное и ускоренное принятие решений

Компании используют машинное обучение для повышения целостности данных и применяют искусственный интеллект для сокращения количества человеческих ошибок. В сумме это позволяет принимать более взвешенные решения на основе более точных данных.

Повышенная операционная эффективность

ИИ и машинное обучение помогают компаниям стать эффективнее благодаря автоматизации процессов, которая позволяет сократить расходы и освободить время и ресурсы для более приоритетных задач.

Применение ИИ и машинного обучения

В ряде отраслей компании создают приложения, использующие преимущества связи между искусственным интеллектом и машинным обучением. Вот лишь некоторые примеры того, как ИИ и машинное обучение помогают компаниям трансформировать процессы и продукты:

Retail

Розничные продавцы используют ИИ и машинное обучение для оптимизации запасов, создания механизмов рекомендаций и применения визуального поиска для удобства клиентов.

Здравоохранение

Организации здравоохранения используют ИИ и машинное обучение в таких отраслях, как обработка изображений для усовершенствованной диагностики онкологических заболеваний и прогнозная аналитика в исследовании генома.

Банковское дело и финансы

В финансовых контекстах ИИ и машинное обучение являются важными инструментами для выполнения таких задач, как выявление случаев мошенничества, прогнозирование рисков и предоставление финансовых рекомендаций.

Продажи и маркетинг

Специалисты по продажам и маркетингу используют ИИ и машинное обучение для создания персонализированных предложений, оптимизации кампаний, прогнозирования продаж, анализа тональности и прогнозирования оттока клиентов.

Кибербезопасность

ИИ и машинное обучение — это мощные инструменты кибербезопасности, которые помогают организациям защищать себя и клиентов благодаря выявлению аномалий.

Обслуживание клиентов

Компании в различных отраслях используют чат-ботов и возможности когнитивного поиска для ответов на вопросы, оценки намерений клиентов и предоставления виртуальной помощи.

Транспортировка

ИИ и машинное обучение имеют большую ценность для транспортной отрасли, позволяя компаниям повышать эффективность маршрутов и использовать прогнозную аналитику для различных целей, например для прогнозирования дорожного движения.

Производство

Производственные компании используют ИИ и машинное обучение для прогнозного обслуживания и повышения эффективности операций.

Расширьте возможности бизнеса с ИИ и машинным обучением

Создавайте модели машинного обучения и улучшайте свои процессы и продукты с помощью аналитики. Приступайте к работе, воспользовавшись 12 службами ИИ, которые доступны бесплатно в течение 12 месяцев.