Более простой способ лучше понять искусственный интеллект и машинное обучение

Достижения в области технологий и человеческая изобретательность неудержимы и представляют собой мощное сочетание.

Вы слышали об искусственном интеллекте (ИИ)? Это трендовый инструмент, меняющий жизнь людей. Он приносит нам преобразующий образ жизни благодаря своей способности материализовать человеко-машинное взаимодействие (HMI).

К этому следует добавить существование машинного обучения (ML), технического термина, который мог бы быть более понятным. По сути, это часть системы и подмножества технологий ИИ. У каждого есть определенная целевая функциональность, которая отличает их.

Итак, чтобы получить более четкое представление о различиях между ИИ и машинным обучением, в этой статье мы расскажем вам о том, как они работают.

Что такое искусственный интеллект?

Взаимодействие между машинами и людьми наконец-то стало реальностью, перестав быть фантазией, как это показано в художественных фильмах. Сила, стоящая за этим, называется ИИ, что означает искусственный интеллект.

ИИ работает через машины, которые превращаются в интеллектуальные части. Благодаря искусственному интеллекту (ИИ) эти машины могут понимать запросы, связывать точки данных, делать выводы, наблюдать, планировать и делать выводы.

Если вам нужны прогнозы погоды, ваше интеллектуальное устройство предоставит их вам на кончиках пальцев. На самом деле, многие компании прибегают к технологии ИИ для своих основных операций.

Если вы предлагаете услуги общественного питания через «умного бота», приглашения, бронирование и напоминания будут доставлены удивительным образом в нужные пункты назначения и получателям. Ваше устройство на базе искусственного интеллекта может даже сегментировать клиентов на группы для доставки целевых сообщений. Таким образом, скорость отклика может увеличиться.

ИИ приносит бизнесу множество преимуществ. Этот период новых и высоких уровней познания действительно несет многообещающее будущее.

История ИИ и МО

Гигантская технология объединилась, чтобы породить искусственный интеллект (ИИ). Проследить, как все началось, — хороший способ начать.

Ну, появление беспилотных автомобилей не произошло как один или несколько скачков в шахматной партии. Их история связана с военной наукой и статистикой, с вкладом математики, когнитивной науки, философии и психологии.

Первоначальное намерение состояло в том, чтобы просто заставить компьютеры работать намного лучше с возможностью независимого рассуждения. Его рождение восходит к исследовательскому проекту Дартмута в 1956 году. Изучаемыми темами были решение проблем и символические методы. Эта интересная деятельность привлекла внимание военных США и была продолжена с плотным фокусом. Компьютеры подвергались массовому обучению, чтобы имитировать человеческое рассуждение. Ввиду этого факта в 2003 году машины были преобразованы в персональных помощников во время проектов по составлению уличных карт. Этот успех заинтриговал крупные компании и побудил их заняться аналогичными проектами. Автоматизация компьютеров и формальная сила рассуждения стали популярными в последующие годы использования ИИ.

Подразделы ИИ

Как уже говорилось, искусственный интеллект — это разработка компьютеров с системой обработки, подобной человеческому мозгу. По мере развития этой отрасли науки разрабатывается множество подмножеств, которые еще больше расширяют ее функциональные возможности. Ниже приведены ее подобласти.

Машинное обучение

Концептуализация машинного обучения была разработана на основе философской идеи, которая гласит: «Думай масштабно, но начинай с малого».

Машинное обучение (ML) направлено на автоматическое построение аналитических моделей. Оно использует статистику, нейронные сети, исследование операций и физику для поиска скрытых идей из данных без программирования выводов. Оно зависит от исторических данных для оценки и создания новых выходных значений.

Нейронная сеть

Это еще одно интересное подмножество ИИ. Это вычислительная система, разработанная на основе идеи, которая возникла из присущей поведенческой производительности нейронов мозга.

Нейронные сети — это взаимосвязанные блоки, которые имеют ряд алгоритмов, которые функционируют так же, как и человеческий мозг. Они реагируют на внешние входы и передают обработанную информацию между блоками. Эта фаза включает несколько проходов, чтобы в конечном итоге извлечь значение из неопределенных данных.

Глубокое обучение

Он максимизирует нейронные сети, передовую вычислительную мощность и методы обучения для обработки большого объема сложных данных. Его обычное применение включает распознавание изображений и речи.

В то время как компьютерное зрение использует шаблоны, глубокое обучение расшифровывает, что изображено на картинке или видео. Лучше всего это представлено беспилотными автомобилями, способными распознавать и интерпретировать знаки на улице, такие как знаки остановки или пешеходов, выходящих из фонарного столба.

Благодаря глубокому обучению, использующему обработку естественного языка, человек и машина могут взаимодействовать.

Компьютерное зрение

Это подмножество ИИ в значительной степени зависит от глубокого обучения и работает над шаблонами для извлечения правильной информации из цифровых изображений и видео. Его функция сосредоточена на идентификации и классификации визуальных входов. Затем он действует или предлагает рекомендации.

Обработка естественного языка (НЛП)

Это отрасль науки, направленная на создание машин, которые могут понимать и реагировать на вводимые данные, такие как текст или голосовые данные, так же, как это делаем мы. Она использует лингвистику, смоделированную по образцу человеческого языка, в сотрудничестве с глубоким обучением и машинным обучением.

Благодаря обработке естественного языка компьютерная система может повысить эффективность бизнес-операций, производительность труда сотрудников и даже решить критически важные вопросы обработки данных в бизнесе.

ИИ и МО — они разные?

Как обсуждалось, очевидно, что машинное обучение является подмножеством ИИ. Машинное обучение предназначено для обучения и адаптации через опыт. С другой стороны, искусственный интеллект является движущей силой в компьютерах, заставляя их выполнять задачи разумно.

Искусственный интеллект использует машинное обучение, глубокое обучение и другие сложные методы для решения актуальных проблем. В результате ИИ приближается к своим конечным и первоначальным целям, создавая человекоподобные машины, которые могут ежедневно взаимодействовать с нами. Действительно, несколько розничных сайтов в настоящее время генерируются автоматически и мобилизуются искусственным интеллектом.

Заключение

Искусственный интеллект и машинное обучение дополняют друг друга ради общей цели создания культурных и финансовых выгод. Взаимосвязанные устройства, работающие на ИИ, делают нашу повседневную жизнь удобной с помощью интернет-технологий. Благодаря этим достижениям мир может производить обильную информацию, которая полезна и инновационна.