Что такое машинное обучение и как оно связано с искусственным интеллектом?
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, целью которой является создание машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Эти задачи могут включать решение проблем, понимание естественного языка, распознавание закономерностей, обучение на опыте и адаптацию к новым ситуациям.
Типы ИИ
ИИ можно разделить на две категории:
- Узкий или слабый ИИ : этот тип ИИ специализируется на выполнении конкретных задач или решении конкретных проблем. Примеры включают алгоритмы рекомендаций на потоковых платформах или программное обеспечение для распознавания изображений.
- Общий или сильный ИИ : эта форма ИИ остается теоретической концепцией и подразумевает машины, способные выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек. Они будут обладать самосознанием, эмоциями и способностью адаптироваться к изменениям.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться и принимать решения на основе данных. В отличие от традиционных алгоритмов, которые явно запрограммированы для выполнения конкретных задач, алгоритмы машинного обучения предназначены для анализа данных и автоматического получения выводов.
Типы машинного обучения
Машинное обучение можно разделить на три основных типа:
- Обучение с учителем . В этом типе алгоритм обучается на помеченном наборе данных, то есть каждый обучающий пример сочетается с выходной меткой. Машина учится прогнозировать результат на основе входных данных.
- Обучение без учителя . Здесь алгоритм обучается на немаркированном наборе данных и пытается выявить основные закономерности или структуры в данных.
- Обучение с подкреплением . В этой парадигме агент учится выполнять действия, чтобы максимизировать некоторое понятие совокупного вознаграждения, часто взаимодействуя для этого с окружающей средой.
Пересечение искусственного интеллекта и машинного обучения
Машинное обучение служит основой для многих систем и приложений искусственного интеллекта. Это позволяет машинам улучшать свою производительность без предварительного программирования, что делает их «интеллектуальными». Вот как машинное обучение способствует развитию искусственного интеллекта:
- Решения на основе данных . Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные объемы данных, чтобы делать прогнозы или решения без вмешательства человека.
- Адаптивность : поскольку алгоритмы машинного обучения подвергаются воздействию большего количества данных, они могут учиться и совершенствоваться, имитируя способность человека адаптироваться к новой информации.
- Автоматизация . ML может автоматизировать сложные задачи, которые в противном случае потребовали бы когнитивных способностей человека, делая системы более эффективными.
Заключение
Целью искусственного интеллекта является копирование или симуляция человеческого интеллекта в машинах. Машинное обучение, важнейшая часть ИИ, даёт этим машинам возможность учиться на данных. Вместе они совершают революцию в промышленности и делают реальностью то, что когда-то казалось научной фантастикой. Понимание нюансов между этими двумя областями информатики поможет нам лучше оценить замечательные технологии, которые формируют наш мир.
