Вы можете не знать об этом, но машинное обучение уже присутствует в вашей повседневной жизни. Это инструмент, который помогает Amazon рекомендовать вам продукты или Netflix, чтобы предложить, какой фильм посмотреть следующим. Другими словами, машинное обучение уже помогает вам принимать решения и лучше понимать окружающий мир. Является ли машинное обучение частью искусственного интеллекта?
Искусственный интеллект — это большой зонтичный термин, который охватывает множество различных типов технологий и приложений. По сути, ИИ — это когда машины могут выполнять задачи, которые обычно считаются для них слишком сложными, например, обучение, адаптация и самостоятельное решение проблем. Хотя машинное обучение может быть не самым известным направлением искусственного интеллекта, на самом деле оно является одним из самых мощных, особенно с точки зрения маркетинга.
Если вы ищете способ лучше понять область искусственного интеллекта или просто хотите узнать, что такое машинное обучение, то эта статья для вас.
Определение машинного обучения
Машинное обучение — это способность программы учиться на данных и использовать эти знания для решения проблем. Некоторые примеры машинного обучения включают спам-фильтры, поисковые системы и беспилотные автомобили. Эти программы предназначены для того, чтобы учиться у своих пользователей, совершенствуясь с каждым взаимодействием.
Концепция машинного обучения и искусственного интеллекта существует уже много лет. Но недавние достижения в вычислительной мощности и увеличение объема доступных данных привели к резкому увеличению его использования в различных областях, от медицинских диагнозов до обнаружения мошенничества.
Многие думают, что машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. Но машинное обучение — это область компьютерных наук, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования.
Он отвечает за многие последние достижения в области искусственного интеллекта. Сегодня алгоритмы машинного обучения способны выполнять такие задачи, как распознавание лиц, распознавание речи и перевод с высокой степенью точности. Они также могут просеивать огромные объемы данных, чтобы найти значимые закономерности и корреляции.
Как работает машинное обучение?
Наука о том, как заставить компьютеры работать без явного программирования, известна как машинное обучение.
По сути, машинное обучение включает в себя создание и изучение алгоритмов, которые могут учиться на данных. Эти алгоритмы работают путем построения модели на основе примеров, таких как обучающие изображения для распознавания лиц или записи клиентов для прогнозирования мошенничества с кредитными картами. Затем алгоритм использует модель для прогнозирования новых данных. Например, система обнаружения мошенничества может использовать модель, которая предсказывает вероятность мошеннической онлайн-транзакции на основе характеристик клиента и транзакции.
Существует два основных типа машинного обучения: контролируемое, при котором используется существующий набор данных для «обучения» модели прогнозированию будущих событий; и неконтролируемый, когда компьютеру предоставляется набор данных, и ему разрешается находить скрытые закономерности.
Машинное обучение можно использовать в розничной торговле, финансовых услугах, здравоохранении, маркетинге и обрабатывающей промышленности.
Приложения машинного обучения
Машинное обучение, или ML, является горячей темой в мире технологий. Он используется в различных приложениях от искусства до науки и бизнеса. Причина этого в том, что это помогает технологиям принимать решения на основе данных и автоматически анализировать данные.
Здесь мы рассмотрим популярные приложения машинного обучения, такие как:
• Поисковые системы: поисковые системы, такие как Google, используют алгоритмы машинного обучения для улучшения своих поисковых возможностей, определяя взаимосвязь между поисковыми запросами и веб-страницами. Это тип неконтролируемого машинного обучения.
• Системы рекомендаций: интернет-магазины используют системы рекомендаций, чтобы предлагать продукты, которые могут заинтересовать пользователя. Это тип контролируемого машинного обучения.
• Автоматизированное принятие решений: компании, выпускающие кредитные карты, используют алгоритмы машинного обучения для выявления мошеннических транзакций. Это тип контролируемого машинного обучения.
• Робототехника: беспилотные автомобили используют алгоритмы машинного обучения, чтобы учиться на собственном опыте и улучшать свои навыки вождения. Это тип неконтролируемого машинного обучения.
• Обработка естественного языка: компьютеры используют алгоритмы машинного обучения для понимания человеческой речи и извлечения смысла из текста. Это тип контролируемого машинного обучения.
• Глубокое обучение: компьютеры используют глубокие нейронные сети для изучения функций непосредственно из данных. Это тип неконтролируемого машинного обучения.
• Обучение с подкреплением: компьютеры учатся методом проб и ошибок без вмешательства человека.
Развитие машинного обучения создало совершенно новый набор инструментов для анализа данных. Приложения машинного обучения открыли новые перспективы в науке о данных и анализе данных.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект — это увлекательная технология, которая существует уже несколько десятилетий. Идея искусственного интеллекта состоит в том, чтобы создать машину, которая демонстрирует способность решать проблемы, используя человеческий интеллект, или, когда мы говорим «учиться», способность учиться на опыте, открывать новые знания и воспринимать окружающую среду. Вы можете прочитать больше об искусственном интеллекте, его применении и его влиянии на будущее здесь.
Является ли машинное обучение частью искусственного интеллекта?
Машинное обучение — это технология, используемая для создания интеллектуальных машин, особенно компьютерных программ. В машинном обучении компьютеры учат учиться на данных; то есть извлекать закономерности из исторической информации и использовать эти закономерности для предсказания будущих событий.
Изучение и/или разработка автоматических алгоритмов, которые могут учиться и делать прогнозы на основе данных, называется машинным обучением. Эти алгоритмы работают, строя модель на основе входных данных, которые могут быть чем угодно, от изображений до журналов поведения пользователей, чтобы делать прогнозы или принимать решения.
«Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, но не только подмножество». Имеет ли это смысл?
Термины «машинное обучение» и «искусственный интеллект» часто используются как взаимозаменяемые, без каких-либо различий между ними. Однако между ними есть существенная разница.
Машинное обучение относится к набору алгоритмов, которые могут учиться на предыдущих данных и улучшать свою производительность при выполнении задач, которые необходимо выполнять неоднократно. Напротив, искусственный интеллект относится к системам, которые способны понимать свою среду и соответствующим образом адаптироваться.
Хотя машинное обучение часто используется как раздел искусственного интеллекта, есть области, в которых методы машинного обучения более применимы, чем методы ИИ. Например, в компьютерном зрении и обработке естественного языка методы машинного обучения часто более эффективны, чем методы ИИ.
Итак, согласно приведенным выше фактам, мы можем сказать, что машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта, но также является бесплатной технологией, иногда не зависящей от ИИ.
Будущее машинного обучения и искусственного интеллекта
Будущее машинного обучения и искусственного интеллекта кажется ярким. Весь мир постепенно осваивает эти новые технологии, которые могут сделать нашу жизнь проще, комфортнее и продуктивнее. Это часть технологической революции, которая в последние годы меняет все вокруг нас.
Сила того, что может сделать машинное обучение, стала возможной только недавно, благодаря быстрому развитию технологии больших данных.
Со временем приложения машинного обучения будут становиться все более комплексными и в то же время более доступными для большей части населения.
Кроме того, в том виде, в каком мы живем сейчас, ИИ уже не научная фантастика. Он все больше и больше входит в нашу повседневную жизнь. Это может помочь нам во всем: от вождения до покупок, заказа еды и даже создания музыки!
Итак, каким, по вашему мнению, будет будущее ИИ и МО? Прокомментируйте свои мысли ниже!
Чтобы подвести итоги…
Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое занимается автоматическим анализом и построением алгоритмов на основе данных. Сегодня он используется во многих отраслях, от финансовых услуг до здравоохранения, помогая компаниям делать прогнозы о своих клиентах.
Мы надеемся, что после прочтения этой статьи вы лучше понимаете машинное обучение и то, как оно связано с искусственным интеллектом. Мы рекомендуем продолжать узнавать больше об этой теме, ознакомившись с некоторыми другими популярными статьями на эту тему.
Если вам понравился наш пост, пожалуйста, найдите минутку, чтобы поделиться им с друзьями в социальных сетях. Спасибо!
