I AI i ML imaju revolucionarni potencijal da izmene način na koji živimo i radimo, ali uprkos njihovoj bliskoj vezi, često postoji zabuna oko toga šta svaki termin znači i po čemu se razlikuju. U ovom članku ćemo istražiti razlike između veštačke inteligencije i ML i nadamo se pomoći vam da razumete kako su povezani i šta ih razlikuje.
Veštačka inteligencija (AI)
Veštačka inteligencija se odnosi na sposobnost mašina da obavljaju zadatke za koje bi normalno bila potrebna ljudska inteligencija.
Ovo uključuje zadatke kao što su prepoznavanje obrazaca, donošenje odluka, rešavanje problema i učenje iz iskustva. Sistemi veštačke inteligencije mogu biti dizajnirani da oponašaju kognitivne procese ljudi i mogu se programirati za obavljanje širokog spektra zadataka.
Cilj veštačke inteligencije je da stvori mašine koje mogu da obavljaju zadatke jednako ili bolje od ljudi, i koje mogu neprestano da poboljšavaju svoje performanse kroz iskustvo i učenje. Ovo zahteva razvoj naprednih algoritama i modela koji mogu da obavljaju zadatke kao što su prepoznavanje govora, klasifikacija slika i obrada prirodnog jezika.
Postoji nekoliko različitih pristupa AI, uključujući sisteme zasnovane na pravilima, stabla odlučivanja i neuronske mreže.
Sistemi zasnovani na pravilima su skupovi unapred definisanih pravila i mogu se koristiti za obavljanje jednostavnih zadataka kao što su klasifikacija podataka i validacija.
Stabla odlučivanja se koriste za zadatke donošenja odluka i omogućavaju sistemima da donose odluke na osnovu analize podataka.
Neuronske mreže su vrsta algoritma mašinskog učenja koji je inspirisan strukturom i funkcijom ljudskog mozga. Često se koriste za zadatke kao što su prepoznavanje slika i jezička obrada.
Mašinsko učenje (ML)
Mašinsko učenje je podskup veštačke inteligencije koja se fokusira na razvoj algoritama i modela koji omogućavaju mašinama da uče i prave predviđanja na osnovu podataka. Algoritmi mašinskog učenja koriste tehnike statistike kako bi omogućili računarima da pronađu obrasce u podacima i da naprave predviđanja na osnovu tih obrazaca. Ovi algoritmi se mogu obučiti na velikim količinama podataka i mogu nastaviti da poboljšavaju svoju tačnost kako su izloženi većem broju podataka.
Postoji nekoliko različitih tipova algoritama mašinskog učenja, uključujući učenje pod nadzorom, učenje bez nadzora i učenje uz pomoć. Algoritmi za učenje pod nadzorom se obučavaju na označenim podacima i koriste se za predviđanje budućih događaja. Algoritmi učenja bez nadzora se koriste za otkrivanje obrazaca u podacima i često se koriste za zadatke kao što su grupisanje i smanjenje dimenzionalnosti. Algoritmi pojačanog učenja se koriste za zadatke donošenja odluka i omogućavaju sistemima da uče iz iskustva istražujući različite opcije i primajući povratne informacije o njihovom učinku.
Ključne razlike
Iako su AI i ML usko povezani, postoji nekoliko ključnih razlika između njih.
Prvo, AI je šire polje koje obuhvata mašinsko učenje, dok je mašinsko učenje specifičan pristup AI.
Drugo, AI se fokusira na kreiranje mašina koje mogu da obavljaju zadatke slične ljudima, dok se mašinsko učenje fokusira na razvoj algoritama koji mogu da uče i predviđaju na osnovu podataka.
Još jedna važna razlika između AI i ML je način na koji se koriste.
AI se obično koristi za izgradnju sistema koji mogu da obavljaju širok spektar zadataka, kao što su prepoznavanje govora, klasifikacija slika i jezička obrada.
Mašinsko učenje se, s druge strane, koristi za razvoj prediktivnih modela koji se mogu koristiti za predviđanje budućih događaja, kao što su cene akcija, trendovi prodaje i ponašanje kupaca.
Kako su AI i ML povezani
U osnovi AI je široko polje koje obuhvata niz različitih tehnologija, uključujući mašinsko učenje. Mašinsko učenje je, zauzvrat, podoblast veštačke inteligencije koja se posebno fokusira na razvoj algoritama i statističkih modela koji omogućavaju računarima da automatski poboljšaju svoje performanse na određenom zadatku tokom vremena. Drugim rečima, ML je specifična vrsta veštačke inteligencije koja se fokusira na učenje računara da uče iz podataka.
Odnos između AI i ML može se uporediti sa odnosom između medicine i hirurgije.
Kao što je medicina široko polje koje obuhvata niz različitih specijalnosti, kao što su kardiologija, neurologija i onkologija, AI obuhvata niz različitih tehnologija, uključujući mašinsko učenje.
I baš kao što je hirurgija specifična vrsta medicine koja se fokusira na fizičku manipulaciju telom, ML je specifičan tip AI koji se fokusira na manipulaciju podacima.
Nadamo se da smo razajasnili neke od razlika između AI i ML-a.
Napišite komentar