בינה מלאכותית לעומת למידת מכונה! מה ההבדל?

המוח האנושי הוא איבר מדהים, אך עדיין לא הבנו לגמרי את יכולותיו, אך פיתחנו בהצלחה טכנולוגיות שמחקות את מעשיהם או מלמדים אנשים לחשוב כפי שהם עושים. זה מביא אותנו לשני נושאים רלוונטיים בשוק: בינה מלאכותית (AI) ולמידה מכונה (ML).

תהליכים רבים אוטומצו להשגת תוצאות מהירות יותר באמצעות AI ו- ML. הדוגמה הברורה ביותר היא GOOGLE. כן! מנוע החיפוש פועל באמצעות בינה מלאכותית ואלגוריתמי למידה במכונה. איך אתה חושב שגוגל לא מצליחה לענות על כל השאלות שלך אלא להציע הנחיות נוספות?

AI ו- ML משמשים לעתים קרובות להחלפה, אך מהם AI ו- ML? ומה ההבדל בין השניים? בואו נגלה.

בינה מלאכותית: זהו תחום מדעי המחשב העוסק בתוכניות ואלגוריתמים המאפשרים זיהוי מכונה, עיבוד ותוצאות מדויקות. במילים אחרות, זו טכנולוגיה שיכולה להפוך את המכוניות לחכמות יותר.

עם מספר האנשים הגדל והולך, אנו זקוקים למכונות חכמות שיטפלו במשימות ספציפיות, כולל עיבוד ואחסון נתונים עצומים. לדוגמא, כיום אנו יכולים להשקיע ולסחור במניות על ידי לחיצה, אך ישנם אלגוריתמים מתוחכמים המעבדים כמויות גדולות של נתונים כדי להציע איזו מניה נסחרת טוב יותר.

ניתן לחלק את הבינה המלאכותית לשתי קטגוריות רחבות: AI כללי ו- AI יישומי. בואו נסתכל מקרוב על כל אחד מהם.

כללי AI: תוכניות אלה חשובות מאוד לביצוע משימה אחת, והיא להזכיר לך פגישה שנקבעה או לתקן שגיאות דקדוקיות במסמך. הם מבצעים את המשימות שלהם כל כך טוב, שכעת תוכלו להתמקד בהיבטים חשובים אחרים.

AI יישומי: כשמדובר בביצוע משימות מרובות, תוכניות AI יישומיות הן הטובות ביותר. הם יכולים לנתח נתונים מתחומים שונים ולתת לך את התוצאה הטובה ביותר. לדוגמה, אם תשאלו את סירי או את Google Assistant לגבי המסעדה האיטלקית הקרובה, היא תחילה תקבע את המיקום הנוכחי שלכם, ואז תסרוק את כל המסעדות באותו אזור גיאוגרפי, ואז תסנן מסעדות איטלקיות ותוצאות חיפוש מהאזור הקרוב ביותר. מציין זמן רב. מכונות משתמשות באלגוריתמים מתוחכמים תחת למידת מכונה כדי לנתח את כל המידע הזה ולמצוא תוצאות מדויקות.

עכשיו, מהי למידת מכונה? ולמה היינו צריכים את זה כשהייתה לנו בינה מלאכותית?

היו שתי פריצות דרך משמעותיות שהובילו למידת מכונה.

את הגילוי הראשון הביא ארתור סמואל, שגילה שאפשר יהיה לתכנת למידה משלהם במקום לבנות מכונות חכמות.

השנייה נובעת מהגברת השימוש באינטרנט. זה הוביל לכמות אדירה של נתונים לניתוח. אז מהנדסים חשבו שיהיה קל יותר לתכנת את החשיבה שלהם במקום ללמד ניתוח מכונות. וחיבורם לאינטרנט מעניק לך גישה מלאה למידע ברחבי העולם. זה התחיל גל חדש בשם Machine Learning.

למידת מכונה היא פונקציה של בינה מלאכותית, מדע של תכנון תוכניות ואלגוריתמים שמכונות יכולות לחשוב ולעשות כפי שעושים אנשים. לדוגמה, פייסבוק מעניקה לך הצעות לפרסום על סמך מה שאתה רואה הכי טוב.

הונאת כרטיסי אשראי, זיהוי פנים ועוד, תוך שימוש באלגוריתמים מתוחכמים המנתחים כל העת למידת מכונה, משווים נתונים עם תרחישים מהעבר ומגיבים למצבים שונים. ניתן להשתמש בו כדי לפתור בעיות חמורות כמו פונקציות ML.

ישנם שלושה סוגים של ML:

ML מבוקר: בסבב זה אנו מספקים מקרי בדיקה ותרחישי יעד באלגוריתם כך שהוא חוקר מקרים וניתן תוצאות מדויקות בעת הזנת נתונים חדשים. לדוגמה: גילוי הונאות בכרטיסי אשראי, תוכניות לתיקון אוטומטי.

ML לא מבוקר: אין כאן נתונים מוגדרים מראש, האלגוריתם עצמו מתוכנן לייצר מיון נתונים, בחירת תבניות ותוצאות אפשריות. לדוגמא: מנגנוני המלצות בכל אתרי המסחר האלקטרוני.

ML משוחזר: שיטה זו כוללת אינטראקציות יומיומיות עם הסביבה ופעולות אשר ממזערות תועלת או סיכון. האלגוריתם אינו מפסיק את השפעותיו עד שהוא מגיע למלוא הפוטנציאל שלו. לדוגמא: משחקים, מכוניות מעופפות וכו '.

אין הבדל מועט בין בינה מלאכותית ללמידה של מכונות, במילים אחרות, בינה מלאכותית בונה מכונות אינטליגנטיות, למידת מכונה הופכת אותן למספקות עצמית. שתי הטכנולוגיות הללו חוללו מהפכה בעסקי העולם, גם אם המכונית בסכנת לכידה (בזכות הוליווד), ועכשיו בואו נשב ונהנה מהפירות.