Machine Learning e AI non sono gli stessi: ecco la differenza
Quando si parla di Big Data, questi termini informatici sono spesso usati in modo intercambiabile, ma non sono la stessa cosa. Mentre può sembrare confuso, è in realtà semplice distinguere i termini quando capisci come lavorano insieme.
Ecco la differenza tra AI e Machine Learning
Machine Learning
Pensa a questo esattamente come suona, insegnando a una macchina per imparare. L’apprendimento automatico utilizza la programmazione attraverso una cosa chiamata “reti neurali”. È qui che l’apprendimento automatico “impara” attraverso gli algoritmi di addestramento e determina il probabile risultato di una situazione. Il processo richiede a un essere umano di programmare le informazioni nella ML con i dati, le ore di addestramento e test e risolvere i problemi nei risultati.
Cose come:
Diagnosi medica
Ingegneria software
Ottimizzazione del motore di ricerca
Il più grande esempio di ML è il riconoscimento dell’immagine per il riconoscimento facciale. Quando vengono mostrate abbastanza foto del volto di qualcuno da diverse angolazioni, espressioni, illuminazione e altro, la macchina può quindi iniziare a riconoscere una persona in modo più efficiente e determinare che è probabile che la persona in una foto si basi sulle caratteristiche. Google utilizza ML per ottimizzare gli annunci e Netflix lo utilizza per offrire consigli su spettacoli e film.
La cosa importante da ricordare con ML è che può emettere solo ciò che è in input in base ai grandi insiemi di dati che gli vengono dati. Può solo verificare da quale conoscenza è stato “insegnato”. Se tale informazione non è disponibile, non può creare un risultato per conto proprio. Pertanto, ML cercherà la soluzione indipendentemente dal fatto che sia la soluzione ottimale.
Intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale può creare risultati a sé stanti e fare cose che solo un umano potrebbe fare. ML è una parte di ciò che aiuta l’intelligenza artificiale prendendo i dati che è stato appreso e poi l’intelligenza artificiale prende quell’informazione insieme alle esperienze passate e cambia di conseguenza il comportamento.
Cose come:
Riconoscimento vocale
Classificazione delle immagini
Comprensione del linguaggio naturale
Quando una macchina completa un’attività basata su una serie di regole stabilite, ora è diventata “artificialmente intelligente”, come spostare oggetti e manipolare il comportamento umano risolvendo i problemi. L’esempio più grande sarebbe la classificazione delle immagini su qualcosa come Pinterest.
L’obiettivo dell’intelligenza artificiale è simulare l’intelligenza naturale per risolvere problemi complessi e aumentare le possibilità di successo. AI proverà a trovare la soluzione più ottimale. Utilizzerà l’apprendimento automatico per riflettere sui risultati e ottimizzare il processo decisionale basato sull’osservazione dell’ambiente circostante.
Pensa ai due come separati ma mano nella mano. Sono entrambi cruciali per il futuro della tecnologia e del marketing digitale e sarà interessante vedere come crescono insieme.