Intelligenza artificiale e apprendimento automatico! Qual è la differenza?

Il cervello umano è un organo straordinario, ma non abbiamo ancora compreso appieno le sue capacità, ma abbiamo sviluppato con successo tecnologie che imitano le loro azioni o insegnano alle persone a pensare come fanno. Questo ci porta a due argomenti rilevanti nel mercato: Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML).

Molti processi sono stati automatizzati per ottenere risultati più rapidi utilizzando AI e ML. L'esempio più ovvio è GOOGLE. Sì! Il motore di ricerca funziona utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning. Come pensi che Google non sia in grado di rispondere a tutte le tue domande ma di suggerire ulteriori indicazioni?

AI e ML sono spesso usati in modo intercambiabile, ma cosa sono AI e ML? E qual è la differenza tra i due? Scopriamolo

Intelligenza artificiale: questo è il campo dell'informatica che si occupa di programmi e algoritmi che consentono alle macchine di riconoscere, elaborare e fornire risultati accurati. In altre parole, è la tecnologia che può rendere le auto più intelligenti.

Con il numero sempre crescente di persone, abbiamo bisogno di macchine intelligenti per gestire attività specifiche, tra cui l'elaborazione e l'archiviazione di enormi dati. Ad esempio, oggi possiamo investire e scambiare azioni facendo clic, ma esistono sofisticati algoritmi che elaborano grandi quantità di dati per suggerire quali titoli vengono scambiati meglio.

L'intelligenza artificiale è divisa in due grandi categorie: AI generale e AI applicato. Diamo un'occhiata più da vicino a ciascuno.

AI generale: questi programmi sono molto importanti per fare una cosa, che è ricordare un appuntamento programmato o correggere errori grammaticali nel documento. Fanno i loro compiti così bene che ora puoi concentrarti su altri aspetti importanti.

IA applicata: quando si tratta di eseguire più attività, i programmi di IA applicata sono i migliori. Possono analizzare i dati provenienti da diversi campi e darti il ​​miglior risultato. Ad esempio, se chiedi a Siri o Google Assistant il ristorante italiano più vicino, determinerà prima la posizione corrente, quindi eseguirà la scansione di tutti i ristoranti nella stessa area geografica, quindi filtra i ristoranti italiani e cerca i risultati dal più vicino. indica lungo. Le macchine utilizzano sofisticati algoritmi in Machine Learning per analizzare tutte queste informazioni e trovare risultati accurati.

Ora, cos'è l'apprendimento automatico? E perché ne avevamo bisogno quando avevamo l'intelligenza artificiale?

Ci sono stati due importanti progressi che hanno portato all'apprendimento automatico.

La prima rivelazione fu portata da Arthur Samuel, che scoprì che sarebbe stato possibile programmare il proprio apprendimento invece di costruire macchine intelligenti.

Il secondo è dovuto al maggiore utilizzo di Internet. Ciò ha portato a un'enorme quantità di dati per l'analisi. Quindi gli ingegneri hanno pensato che sarebbe stato più facile programmare il proprio pensiero invece di insegnare l'analisi della macchina. E collegarli a Internet ti dà pieno accesso alle informazioni in tutto il mondo. Ha iniziato una nuova ondata chiamata Machine Learning.

L'apprendimento automatico è una funzione dell'intelligenza artificiale, una scienza di progettazione di programmi e algoritmi che le macchine possono pensare e realizzare come fanno le persone. Ad esempio, Facebook ti dà suggerimenti di post in base a ciò che vedi di più.

Frodi con carte di credito, riconoscimento facciale e altro, utilizzando sofisticati algoritmi che analizzano costantemente l'apprendimento automatico, confrontano i dati con scenari passati e rispondono a diverse situazioni. Può essere usato per risolvere seri problemi come le funzioni ML.

Esistono tre tipi di ML:

ML controllato: in questo round forniamo casi di test e scenari target nell'algoritmo in modo che studi i casi e fornisca risultati accurati quando vengono inseriti nuovi dati. Ad esempio: rilevamento di frodi con carta di credito, programmi di correzione automatica.

ML incontrollato: non ci sono dati predefiniti qui, l'algoritmo stesso è programmato per produrre l'ordinamento dei dati, la selezione del modello e possibili risultati. Ad esempio: meccanismi di raccomandazione su tutti i siti Web di e-commerce.

ML ricostruito: questo metodo prevede interazioni quotidiane con l'ambiente e azioni che riducono al minimo benefici o rischi. L'algoritmo non interrompe i suoi effetti fino a quando non raggiunge il suo pieno potenziale. Ad esempio: giochi, macchine volanti, ecc.

C'è poca differenza tra l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, in altre parole, l'intelligenza artificiale costruisce macchine intelligenti, l'apprendimento automatico le rende autosufficienti. Queste due tecnologie hanno rivoluzionato il business del mondo, anche se l'auto rischia di rimanere intrappolata (grazie a Hollywood), e ora sediamoci e godiamoci i frutti.