Различия между машинным обучением и ИИ

Согласно статистике, использование искусственного интеллекта за последние 5 лет выросло практически на 270%. А к концу прошлого года рынок ИИ составил рекордные 157 млрд долларов – и это несмотря на начинающийся кризис и пандемию. Эти цифры означают, что все больше компаний внедряют искусственный интеллект или машинное обучение в свои программы, приложения и утилиты. Требуется это для повышения удобства пользователей и упрощения многих процедур.

Между двумя терминами существует много путаницы, так как большинство людей уверены, что они означают примерно одно и то же. Однако разница все-таки существует. Попробуем разобраться в различиях технологий и расскажем, в каких случаях их лучше применять.

Машинное обучение

Его нередко называют термином ML. Это – отдельное направление работы с искусственным интеллектом, которое предполагает использование автоматически улучшаемых компьютерных алгоритмов. Machine learning основано на работе с большими группами данных. Компьютер изучает файлы, сравнивает их для поиска общих паттернов и тем самым расширяет базу знаний.

Программа может сравнивать снимки, изображения, тексты и другие типы материалов. Во время ML алгоритм будет сравнивать содержимое файлов с установленными шаблонами и друг с другом.

Используется три модели машинного обучения:

• Обучение с учителем. Представляет собой классификацию и регрессию данных. То есть алгоритмы пытаются смоделировать зависимости и отношениями между прогнозируемыми выходными и имеющимися входными данными. Например, таким способом можно спрогнозировать выходные данные для новых значений. Эти прогнозы будут основываться на предыдущих файлов, на которых обучался алгоритм.
• Обучение без учителя. Представляет собой кластеризацию. По сути – это семейство алгоритмов, которые применяются для поиска шаблонов и последующего моделирования. Особенность в том, что алгоритмы не имеют меток данных, то есть работают с немаркированной информацией.
• Обучение с подкреплением. Этот метод нап