Что вы выберете, ИИ или машинное обучение?

Термины «Искусственный интеллект» и «Машинное обучение» становятся неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Все технологические инновации используют искусственный интеллект и машинное обучение для создания новых возможностей. Однако между искусственным интеллектом и машинным обучением есть некоторые существенные различия, давайте выясним их вместе, чтобы понять.

Что такое машинное обучение?

В машинном обучении мы используем алгоритмы, которые приобретают знания или навыки на основе опыта. Машинное обучение опирается на большие наборы данных, чтобы напомнить данные для поиска общих закономерностей. Другими словами, машинное обучение также определяется как подмножество искусственного интеллекта.

Что такое искусственный интеллект?

С другой стороны, искусственный интеллект учится, приобретая знания и учась их применять. Задача искусственного интеллекта — увеличить шансы на успех и найти оптимальное решение. ИИ — это исследование по обучению компьютеров делать то, что в настоящее время люди могут делать лучше. ИИ, как правило, используется в ситуациях, когда важно адаптироваться к новым сценариям.

Давайте выясним основные различия между машинным обучением и искусственным интеллектом.

1. Рыночный спрос и прогноз на будущее

И искусственный интеллект, и машинное обучение — новейшие и самые популярные технологии на рынке. Каждый сектор использует эти технологии. Спрос на эти технологии постоянно растет.

Рынок искусственного интеллекта в 2017 году оценивался в 16,06 млрд долларов США, и он растет как ничто другое. Ожидается, что к 2025 году он достигнет 190,61 млрд долларов США при среднегодовом темпе роста 36,62% в течение прогнозируемого периода.

Эти статистические данные ясно показывают, что искусственный интеллект имеет огромное присутствие на рынке и в настоящее время является самой популярной технологией среди всех секторов.
Вот некоторые из ключевых целевых аудиторий искусственного интеллекта

1.Полупроводниковые компании

2.Технические стартапы

3.Системные интеграторы

4.Поставщики облачных услуг

Если вы хотите управлять своим проектом по разработке ИИ, найдите лучшие компании, занимающиеся ИИ и машинным обучением, которые будут работать на вас и в соответствии с вашими требованиями.

С другой стороны, машинное обучение набирает такую ​​же популярность, как и только искусственный интеллект. Технологический прогресс и быстрое увеличение скорости генерации данных являются одними из основных движущих факторов глобального рынка машинного обучения.

По некоторым данным, ожидается, что объем рынка машинного обучения вырастет с 1,41 млрд долларов США в 2017 году до 8,81 млрд долларов США к 2022 году при совокупном годовом темпе роста (CAGR) в 44,1%, что, по моему мнению, очень впечатляет.
Эта технология приводит к новым инновациям каждый день, каждый час!

На приведенном ниже графике показано среднее количество развернутых проектов искусственного интеллекта и машинного обучения.

источник:

2. Приложения

Искусственный интеллект:

Игры: Всем известны обычные способы игры в шахматы, когда вы можете сидеть с противником перед собой, и вы оба изо всех сил пытаетесь забрать игру с собой, но если я скажу, что компьютер может быть вашим противником, и он может даже играй лучше тебя! , вы будете весьма шокированы, не так ли? Но это реальность, которая стала возможной только благодаря искусственному интеллекту, другие игры, такие как крестики-нолики, покер и т. д., теперь стали реальностью.

Распознавание речи: «Alexa, включи свет» нет, это не диалог из какого-то научно-фантастического фильма, а новейший голосовой помощник Amazon Alexa, который можно использовать для автоматизации вашего дома, всех ваших электроприборов с помощью простого голоса, вы просто даете команда и отдых.

Аппаратное распознавание: Большинство из вас, возможно, помнят времена, когда художники всех мастей переносили свои творческие способности на бумагу с помощью карандашей или кистей разных цветов, но сейчас это давняя вещь, искусственный интеллект предоставил нам функцию, с помощью которой мы можем напрямую рисовать на поверхности или экран, и он будет принимать форму на мониторе перед вами, вы можете использовать все виды мазков кисти, светлых или темных, толстых или тонких.

Машинное обучение:

Поисковая система в Интернете: Ранжирование веб-сайтов является одной из основных задач, которые должна выполнять поисковая система. Единственная причина, по которой поисковые системы, такие как google, bing, работают так хорошо, заключается в том, что они научились ранжировать страницы благодаря сложным алгоритмам.

Распознавание лиц: Возможно, вы использовали приложения для социальных сетей и наверняка отмечаете своих друзей на фотографии. Эта функция пометки возможна только благодаря функции распознавания лиц, которая работает за приложением.

Детектор спама: Наш почтовый агент, такой как Gmail или Hotmail, выполняет за нас большую работу по классификации писем и перемещению спам-писем в папку со спамом. Это снова достигается с помощью классификатора спама, работающего в задней части почтового приложения.

3. Тенденции искусственного интеллекта и машинного обучения в 2019 году

Машинное обучение: Наиболее заметным изменением сейчас является быстрый рост инструментов для разработчиков машинного обучения. Увеличение требований разработчиков машинного обучения зашкаливает, это создает волну в отрасли. Мощные инструменты машинного обучения, такие как автоматическое машинное обучение, предоставляют решение «включай и работай», не требующее глубоких знаний в области машинного обучения.

С другой стороны, есть такие инструменты, как ML FLOW, которые позволяют специалистам по данным использовать свои основные возможности для исследования широких возможностей машинного обучения.

Искусственный интеллект: В отличие от любого другого программного обеспечения, программное обеспечение с поддержкой ИИ в значительной степени зависит от ЦП, и даже самый продвинутый ЦП может быть не в состоянии обеспечить желаемую скорость приложения ИИ, поэтому такие компании, как Intel, NVIDIA, RADEON, поставляют специализированный чип, который ускорит ИИ. исполнение. AI будет соответствовать IoT на уровне граничных вычислений.

Итак, реальный вопрос, ИИ против машинного обучения, что на самом деле ваш выбор?

ИИ против машинного обучения — довольно запутанная тема. Может быть сложно выбрать лучший для вашего проекта. Поясним это в двух словах.

Хотя машинное обучение является частью искусственного интеллекта, обе технологии могут использоваться для разных целей. Где ИИ может работать без концепции машинного обучения, но нет никаких шансов, что машинное обучение сможет работать без искусственного интеллекта.

Теперь, если вы хотите сделать продукт умным, будь то робот, холодильник или автомобиль, вы должны использовать искусственный интеллект. Кроме того, если ваша идея состоит в том, чтобы сделать ваш продукт умным и способным к самообучению, то ваш выбор, безусловно, машинное обучение. Для разработки мл вы можете получить помощь от Компании, занимающиеся искусственным интеллектом и машинным обучением для работы над вашим следующим приложением AI/ML.