В чем разница между искусственным интеллектом и машинным обучением?
Искусственный интеллект (ИИ) – это общий термин для различных стратегий и методов, используемых для того, чтобы сделать машины более похожими на людей. ИИ включает в себя все, от умных помощников, таких как Alexa, до роботов-пылесосов и беспилотных автомобилей. Машинное обучение – одна из многих других отраслей искусственного интеллекта. Машинное обучение – это наука о разработке алгоритмов и статистических моделей, которые компьютерные системы используют для выполнения сложных задач без четких инструкций. Вместо этого системы полагаются на закономерности и выводы. Компьютерные системы используют алгоритмы машинного обучения для обработки больших объемов статистических данных и выявления шаблонов данных. Хотя машинное обучение – это ИИ, не все действия ИИ можно назвать машинным обучением.
В чем сходство между искусственным интеллектом и машинным обучением?
Машинное обучение – узконаправленная отрасль искусственного интеллекта (ИИ). Но обе эти области выходят за рамки базовой автоматизации и программирования и позволяют генерировать выходные данные на основе комплексного анализа.
Решение проблем, аналогичное человеческому
Решения в области искусственного интеллекта и машинного обучения подходят для сложных задач, которые обычно требуют точных результатов на основе полученных знаний.
Например, беспилотный автомобиль с искусственным интеллектом использует компьютерное зрение, чтобы распознавать объекты в поле зрения, и знание правил дорожного движения для управления транспортным средством.
Например, чтобы определить цены на недвижимость, алгоритм машинного обучения применяет знания о ценах предыдущих продаж, рыночных условиях, планах этажей и местоположении для прогнозирования цены на жилье.
Области компьютерных наук
Искусственный интеллект и машинное обучение – это области компьютерных наук, сосредоточены на создании программного обеспечения, которое анализирует, интерпретирует и понимает данные комплексным образом. Ученые в этих областях пытаются запрограммировать компьютерную систему для выполнения сложных задач, связанных с самообучением. Хорошо разработанное программное обеспечение будет выполнять задачи так же быстро, как человек, или даже быстрее.
Межотраслевые применения
Искусственный интеллект находит применение во всех отраслях. Искусственный интеллект можно использовать для оптимизации цепочек поставок, прогнозирования спортивных результатов, улучшения сельскохозяйственных результатов и персонализации рекомендаций по уходу за кожей.
Области применения машинного обучения также обширны. Они могут включать прогнозное планирование технического обслуживания оборудования, динамическое ценообразование на поездки, обнаружение страхового мошенничества и прогнозирование розничного спроса.
Ключевые отличия искусственного интеллекта и машинного обучения
Машинное обучение – это особая отрасль искусственного интеллекта (ИИ). Машинное обучение имеет ограниченную область применения и направленность по сравнению с искусственным интеллектом. Искусственный интеллект включает несколько стратегий и технологий, выходящих за рамки машинного обучения.
Вот несколько ключевых различий между ними.
Цели
Цель любой системы искусственного интеллекта – заставить машину эффективно выполнять сложную человеческую задачу. Такие задачи могут включать обучение, решение проблем и распознавание образов.
С другой стороны, цель машинного обучения – заставить машину анализировать большие объемы данных. Машина будет использовать статистические модели для выявления закономерностей в данных и получения результата. Результат имеет соответствующую вероятность правильности или степень достоверности.
Methods
Область применения искусственного интеллекта включает в себя множество методов, используемых для решения различных проблем. Эти методы охватывают генетические алгоритмы, нейронные сети, глубокое обучение, алгоритмы поиска, системы, основанные на правилах, и само машинное обучение.
В рамках машинного обучения методы делятся на две большие категории: обучение под руководством и обучение без наблюдения. Алгоритмы машинного обучения под наблюдением учатся решать проблемы, используя значения данных, помеченные как ввод и вывод. Обучение без наблюдения носит скорее исследовательский характер и направлено на выявление скрытых закономерностей в немаркированных данных.
Эталонные реализации
Создание решения для машинного обучения обычно включает две задачи:
- Сбор и подготовка обучающих данных.
- Выбор уже существующей стратегии или модели машинного обучения, например линейной регрессии или дерева решений.
Специалисты по работе с данными выбирают важные функции данных и вводят их в модель для обучения. Они постоянно уточняют набор данных, обновляя данные и проверяя ошибки. Качество и разнообразие данных повышают точность модели машинного обучения.
Создание продукта искусственного интеллекта, как правило, является более сложным процессом, поэтому многие люди выбирают готовые решения искусственного интеллекта для достижения своих целей. Эти решения, как правило, созданы после многих лет исследований, и разработчики предоставляют их для интеграции с продуктами и услугами через API.
Требования
Решения в области машинного обучения требуют набора данных из нескольких сотен точек данных для обучения, а также достаточной вычислительной мощности для работы. В зависимости от приложения и сценариев использования может быть достаточно одного инстанса сервера или небольшого кластера серверов.
Другие интеллектуальные системы могут предъявлять различные требования к инфраструктуре, которые зависят от задачи, которую вы хотите выполнить, и используемой методологии вычислительного анализа. Варианты использования высокопроизводительных вычислений требуют совместной работы нескольких тысяч машин для достижения сложных целей.
Однако важно отметить, что доступны готовые функции как искусственного интеллекта, так и машинного обучения. Их можно интегрировать в приложение с помощью API без использования дополнительных ресурсов.
Что нужно организации для начала работы с искусственным интеллектом и машинным обучением?
Если вы хотите использовать искусственный интеллект или машинное обучение, начните с определения проблем, которые вы хотите решить, или исследовательских вопросов, которые хотите изучить. Зная проблемное пространство, вы сможете определить подходящую технологию искусственного интеллекта или машинного обучения для ее решения. Перед началом обучения важно учитывать тип и размер доступных обучающих данных и предварительно обработать их.
Облачные сервисы по запросу позволяют создавать и запускать модели искусственного интеллекта и управлять ими. А функции обучения можно создавать, запускать и контролировать из облака Amazon Web Services (AWS).
Как организации могут использовать искусственный интеллект и машинное обучение?
Некоторые решения машинного обучения можно внедрить для большинства организаций.
- Сегментация клиентов – это процесс, при котором вы разделяете клиентов по их поведению, предпочтениям и характеристикам для дальнейших продаж и маркетинговых мероприятий. Узнайте, как Lion Parcel использует AWS для сегментации клиентов.
- Выявление мошенничества – это процесс обработки и устранения обнаруженных необычных транзакций. Узнайте, как Luno использует AWS для выявления мошенничества.
- Анализ настроения – это метод, при котором отзывы клиентов учитываются при разработке стратегии и маркетинга продукта. Узнайте, как Zignal Labs использует AWS для анализа настроения.
Ниже представлены решения в области искусственного интеллекта (ИИ), которые подходят для большинства организаций.
- Чат-боты подходят для обслуживания клиентов и обработки запросов. Узнайте, как MetroPlusHealth использует AWS для чат-ботов.
- Распознавание речи отлично подходит для записи собраний в письменные протоколы. Узнайте, как Epiq использует AWS для распознавания речи.
- Машинное зрение хорошо подходит для биометрических систем распознавания. Узнайте, как PayEye использует AWS для компьютерного зрения.
Краткое описание различий искусственного и машинного обучения
| Искусственный интеллект |
Machine Learning |
|
| Что это |
Искусственный интеллект – это широкий термин, обозначающий машинные приложения, имитирующие человеческий интеллект. Не все решения искусственного интеллекта являются машинным обучением. |
Машинное обучение – это методология искусственного интеллекта. Все решения машинного обучения – это решения искусственного интеллекта. |
| Лучше всего подходит для |
Искусственный интеллект лучше всего подходит для эффективного выполнения сложных человеческих задач. |
Машинное обучение лучше всего подходит для выявления закономерностей в больших наборах данных, чтобы решать конкретные проблемы. |
| Methods |
Искусственный интеллект может использовать широкий спектр методов, например основанные на правилах, нейронные сети, машинное зрение и т. д. |
Для модели машинного обучения необходимо вручную выбирать и извлекать объекты из исходных данных и назначать веса. |
| Реализация |
Внедрение ИИ зависит от задачи. Искусственный интеллект часто предустановлен и доступен через API. |
Вы обучаете новые или существующие модели машинного обучения для своего конкретного варианта использования. Доступны готовые API для машинного обучения. |
Как AWS может удовлетворить ваши требования к искусственному интеллекту и машинному обучению?
AWS предлагает широкий спектр сервисов, помогающих создавать, запускать и интегрировать решения по искусственному интеллекту и машинному обучению любого размера, сложности и сценария использования.
Amazon SageMaker – это полноценная платформа для создания решений машинного обучения с нуля. SageMaker обладает полным набором готовых моделей машинного обучения, возможностями хранения и вычислений, а также полностью управляемой средой.
Вы можете использовать сервисы AWS для создания собственных решений в области искусственного интеллекта (ИИ) с нуля или интегрировать готовые сервисы ИИ в свое решение.
AWS: дальнейшие шаги
