Современные технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение, наука о данных и большие данные, стали модными словечками, о которых все говорят, но никто до конца их не понимает. Обывателю они кажутся очень сложными. Все эти модные словечки звучат так же, как руководитель бизнеса или студент без технического образования. Людей часто путают такие слова, как AI, ML и data science. В этом блоге мы объясняем эти технологии простыми словами, чтобы вы могли легко понять разницу между ними и то, как они используются в бизнесе.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект относится к моделированию работы человеческого мозга с помощью машин. Это достигается за счет создания искусственной нейронной сети, способной показывать человеческий интеллект. Основные человеческие функции, которые выполняет машина ИИ, включают логическое мышление, обучение и самокоррекцию. Искусственный интеллект — это широкая область со многими приложениями, но это также одна из самых сложных технологий для работы. Машины по своей природе не умны, и чтобы сделать их такими, нам нужно много вычислительной мощности и данных, чтобы дать им возможность имитировать человеческое мышление.

Искусственный интеллект подразделяется на две части: общий искусственный интеллект и узкий искусственный интеллект. Общий ИИ относится к тому, чтобы сделать машины интеллектуальными в широком спектре действий, связанных с мышлением и рассуждениями. С другой стороны, узкий ИИ предполагает использование искусственного интеллекта для очень конкретной задачи. Например, общий ИИ будет означать алгоритм, способный играть во все виды настольных игр, в то время как узкий ИИ ограничит диапазон возможностей машины конкретной игрой, такой как шахматы или скрэббл. В настоящее время только узкий ИИ доступен разработчикам и исследователям. Всеобщий ИИ — это просто мечта исследователей и восприятие в массах, для достижения которой человечеству потребуется много времени (если это вообще возможно).

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это способность компьютерной системы учиться у окружающей среды и улучшать себя на основе опыта без необходимости какого-либо явного программирования. Машинное обучение направлено на то, чтобы позволить алгоритмам учиться на предоставленных данных, собирать информацию и делать прогнозы на основе ранее не проанализированных данных, используя собранную информацию. Машинное обучение может выполняться с использованием нескольких подходов. Три основные модели машинного обучения — контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением.

В случае контролируемого обучения помеченные данные используются, чтобы помочь машинам распознавать характеристики и использовать их для будущих данных. Например, если вы хотите классифицировать изображения кошек и собак, вы можете передать данные нескольких помеченных изображений, а затем машина классифицирует для вас все оставшиеся изображения. С другой стороны, при неконтролируемом обучении мы просто помещаем немаркированные данные и позволяем машине понять характеристики и классифицировать их. Алгоритмы машинного обучения с подкреплением взаимодействуют с окружающей средой, производя действия, а затем анализируя ошибки или вознаграждения. Например, чтобы понять игру в шахматы, алгоритм машинного обучения не будет анализировать отдельные ходы, а будет изучать игру в целом.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это извлечение соответствующих идей из данных. Он использует различные методы из многих областей, таких как математика, машинное обучение, компьютерное программирование, статистическое моделирование, проектирование и визуализация данных, распознавание образов и обучение, моделирование неопределенности, хранение данных и облачные вычисления. Наука о данных не обязательно связана с большими данными, но тот факт, что данные масштабируются, делает большие данные важным аспектом науки о данных.

Наука о данных является наиболее широко используемой техникой среди AI, ML и самих себя. Специалисты по науке о данных обычно хорошо разбираются в математике, статистике и программировании (хотя знания во всех трех областях не требуются). Специалисты по данным решают сложные проблемы с данными, чтобы выявить идеи и корреляции, имеющие отношение к бизнесу.

Разница между искусственным интеллектом, машинным обучением и наукой о данных:

Искусственный интеллект — это очень широкий термин, применимый в самых разных областях, от робототехники до анализа текста. Это все еще технология, находящаяся в стадии развития, и существуют споры о том, следует ли нам стремиться к высокоуровневому ИИ или нет. Машинное обучение — это подмножество ИИ, ориентированное на узкий круг действий. По сути, это единственный настоящий искусственный интеллект с некоторыми приложениями для решения реальных задач.

Наука о данных не является подмножеством машинного обучения, но она использует машинное обучение для анализа данных и прогнозирования будущего. Он сочетает машинное обучение с другими дисциплинами, такими как анализ больших данных и облачные вычисления. Наука о данных — это практическое применение машинного обучения с полным упором на решение реальных проблем.

Надеюсь, вам это понравится!!

Продолжайте ценить и оставайтесь со мной!

Спасибо!

источник: newgenapps