AI & You #2: Як говорити про AI vs ML

Привіт, абоненте,


Сподіваємося, вам сподобається цей випуск "AI & You".


Оскільки цього року керівники вашої компанії та колеги починають частіше говорити про штучний інтелект, ось наш посібник про те, як звучати розумно під час обговорення AI та ML.


ШІ проти ML

Штучний інтелект (ШІ) - це широке поняття, яке охоплює широкий спектр технологій та ідей, тоді як машинне навчання (МН) є окремою підгрупою ШІ. ШІ стосується розробки комп'ютерних систем, які можуть виконувати завдання, що вимагають людського інтелекту, тоді як ML займається розробкою алгоритмів, які дозволяють комп'ютерам навчатися і підвищувати свою продуктивність на основі введених даних.





Синергія між штучним інтелектом і машинним навчанням

ШІ та ML не є взаємовиключними, і вони часто працюють разом, створюючи потужні інтелектуальні системи, як, наприклад, в обробці природної мови та комп'ютерному зорі, де методи ML застосовуються для підвищення продуктивності та точності.




Навчання на основі правил проти навчання на основі даних


На відміну від традиційних систем, заснованих на правилах, які потребують чіткого програмування для виконання конкретних завдань, алгоритми ML призначені для автоматичного аналізу великих масивів даних, виявлення закономірностей і прийняття прогнозів або рішень. Отже, системи на основі ML постійно покращують свою точність та ефективність, оскільки вони обробляють більше даних, ефективно "навчаючись" на власному досвіді.

Щоб дізнатися більше про відмінності між цими двома важливими поняттями, перегляньте наш блог на "ШІ проти ML."



4 типи машинного навчання


Машинне навчання - це сфера, що швидко розвивається і має потенціал для трансформації багатьох галузей, від охорони здоров'я до фінансів і виробництва. В основі машинного навчання лежать чотири основні типи методів навчання: контрольоване навчання, неконтрольоване навчання, напівконтрольоване навчання,
 та навчання з підкріпленням.



Щоб дізнатися більше про різні типи машинного навчання, прочитайте нашу статтю про "Різні типи машинного навчання.”


Що таке глибинне навчання?

Глибоке навчання (ГН) - це підмножина ML, яка в першу чергу фокусується на імітації здатності людського мозку навчатися та обробляти інформацію. У світі штучного інтелекту, що стрімко розвивається, глибоке навчання стало революційною технологією, яка впливає практично на всі сфери - від охорони здоров'я до автономних систем.


Складові елементи глибокого навчання


В основі глибокого навчання лежить концепція штучних нейронних мереж, або ШНМ, які натхненні структурою та функціями людського мозку. ШНМ складаються з трьох основних шарів: вхідного, прихованого та вихідного.



Виклики глибокого навчання



Незважаючи на значні успіхи глибокого навчання, залишається кілька викликів і сфер для майбутніх досліджень, які потребують подальшого вивчення з метою розвитку галузі та забезпечення відповідального впровадження цих технологій. До них відносяться інтерпретованість і пояснюваність, вимоги до даних і обчислень, а також надійність і безпека.






Застосування ДЛ

Глибинне навчання трансформувало різні галузі та додатки, такі як розпізнавання зображень і комп'ютерний зір, обробка природної мови, розпізнавання і генерація мовлення, навчання з підкріпленням, генеративні моделі та охорона здоров'я. З розвитком методів глибокого навчання стали можливими такі додатки, як розпізнавання облич, автономні транспортні засоби, аналіз настроїв і пошук ліків, що зробило глибоке навчання потужним інструментом для вирішення складних проблем.


Щоб дізнатися більше про глибоке навчання, обов'язково прочитайте нашу статтю про "Що таке глибинне навчання?"


Дякуємо, що знайшли час прочитати AI & You!


Skim AI - це консалтингова компанія в галузі машинного навчання та штучного інтелекту, яка навчає керівників, проводить комплексну перевірку, консультує, проектує, будує, розгортає, підтримує, оновлює та модернізує корпоративний штучний інтелект на основі мовних (NLP), візуальних (CV) та автоматизованих рішень.


Поспілкуйтеся зі мною про корпоративний штучний інтелект


Слідкуйте за ШІ Skim на Twitter

ukУкраїнська