Machine learning stanowi element sztucznej inteligencji – nie są to jednak tożsame pojęcia i warto znać występujące między nimi różnice. Sprawdź, co wyróżnia AI, a co jest charakterystyczne dla uczenia maszynowego.
- Sztuczna inteligencja (AI) obejmuje maszyny i systemy ze zdolnością do naśladowania zadań, które wykonuje człowiek – m.in. uczenia się czy podejmowania decyzji.
- Uczenie maszynowe (ML) skupia się na algorytmach, które uczą się na podstawie dostępnych danych i umożliwiają generowanie przewidywań oraz spostrzeżeń.
- Pojęcia te nie powinny być stosowane zamiennie – machine learning stanowi jedynie część sztucznej inteligencji.
- Wdrożenie AI oraz ML w organizacji pozwala usprawnić i zoptymalizować liczne procesy.
AI, czyli sztuczna inteligencja – co to takiego?
AI to skrót od angielskiego wyrażenia artificial intelligence oznaczającego sztuczną inteligencję. Jest ona dziedziną informatyki, która obejmuje systemy oraz maszyny zdolne do naśladowania czynności wykonywanych przez ludzi – np. uczenia się, podejmowania decyzji, przetwarzania języka czy rozpoznawania obrazów. AI znajduje zastosowanie w wielu branżach – od IT czy finansów i bankowości, przez medycynę, produkcję i handel, po logistykę czy transport. Sztuczna inteligencja ma na celu stworzenie maszyn wykonujących zadania, których nie jest w stanie wykonać człowiek.
ML, czyli uczenie maszynowe – podstawowe informacje
ML, będący skrótem od machine learning, czyli uczenia maszynowego, stanowi jeden z elementów sztucznej inteligencji – podobnie jak sieci neuronowe czy przetwarzanie języka naturalnego. Umożliwia ono komputerom pozyskiwanie wiedzy z dostępnych już danych pochodzących m.in. z baz danych, social mediów czy internetowych dzienników. Algorytmy przetwarzające dane bazują na wcześniejszych informacjach i używają ich do tworzenia modeli. Te z kolei mogą być wykorzystywane do analizowania danych oraz generowania spostrzeżeń, stosowanych do podejmowania decyzji i przewidywania. Uczenie maszynowe dzieli się na nadzorowane, nienadzorowane i ze wzmocnieniem.
Jeśli szukasz jako programista PLC pracy w firmach IT, ciekawe oferty zatrudnienia znajdziesz na internetowych portalach ogłoszeniowych takich jak theprotocol.it.
Różnice między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym
Sztuczna inteligencja (AI) to szersze pojęcie związane z technologiami, które są w stanie naśladować sposób myślenia człowieka. Uczenie maszynowe (ML) to podzbiór sztucznej inteligencji, skupiający się głównie na algorytmach, które uczą się w oparciu o dostępne informacje. AI skupia się m.in. na tworzeniu maszyn zdolnych do wykonywania ludzkich zadań, z kolei ML – na przewidywaniach i podejmowaniu decyzji. Różnica pomiędzy sztuczną inteligencją a machine learning widoczna jest ponadto w ich złożoności – AI jest znacznie bardziej złożona, a jej wdrożenie jest bardziej skomplikowane niż wdrożenie ML. Uczenie maszynowe to prostsze rozwiązanie – wymaga bowiem mniejszej liczby danych i mniejszej mocy obliczeniowej.
Chcesz zacząć tworzyć aplikacje mobilne przy użyciu sztucznej inteligencji, nauczyć się obsługiwać Android Studio i opanować Kotlina? Poszukaj internetowych kursów AI & Android, przejdź szkolenie i wpisz nowe umiejętności do swojego CV!
Dlaczego warto wdrożyć w organizacji AI oraz ML?
Rozwiązania AI/ML mogą przynieść organizacji wiele korzyści. Są one w stanie znacząco usprawnić wiele procesów (m.in. wyszukiwanie danych), zredukować liczbę błędów i ułatwić podejmowanie decyzji. Sztuczna inteligencja może posłużyć do zwiększenia dokładności modeli uczenia maszynowego, z kolei uczenie maszynowe – do generowania przewidywań w oparciu o dane dostarczane przez sztuczną inteligencję. Duet ML i AI to skuteczny sposób na oszczędność czasu i poprawę efektywności.
Podsumowanie
Pomiędzy sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym występują pewne różnice – ML stanowi jeden z elementów AI. Artificial intelligence to szerokie pojęcie związane z systemami i maszynami zdolnymi do naśladowania czynności wykonywanych przez ludzi, z kolei machine learning wiąże się z algorytmami, które uczą się w oparciu o dostępne informacje. Zarówno AI, jak i ML jest w stanie zoptymalizować wiele firmowych procesów i usprawnić codzienną pracę w organizacji.
Fot: Zdjęcie ilustracyjne