Învățarea automată (ML) și inteligența artificială (IA) sunt două dintre cele mai populare tehnologii din prezent. Și pentru un motiv întemeiat: pentru că au potențialul de a revoluționa modul în care operează afacerile. Multă lume confundă cei doi termeni, în special când discută despre big data, analize predictive sau alte subiecte legate de transformare digitală. Și pe bună dreptate, dat fiind că sunt și oarecum strâns legați. Totuși, din multe puncte de vedere, cele două tehnologii diferă de la domeniul, la aplicații și multe altele. Care sunt mai exact diferențele machine learning vs AI? Ce înseamnă acești termeni pentru partea practică a organizațiilor din ziua de astăzi? Vom explora pe larg cele două concepte și prin ce anume se diferențiază unul de altul.
Să definim întâi machine learning și AI
Ce este inteligența artificială (AI/IA)?
AI reprezintă un domeniu larg, care se referă în mare la capacitatea mașinilor de a imita inteligența umană. Prin AI, mașinile și calculatoarele deprind abilități precum capacitatea de a vedea, înțelege și răspunde la limbaj vorbit sau scris, de a analiza datelor sau de a face recomandări personalizate și multe altele.
Deși inteligența artificială este văzută mai degrabă ca un sistem de sine stătător, este mai degrabă un set de tehnologii care pot învăța raționamentul, comunicare naturală și rezolvarea problemelor complexe.
Ce este machine learning?
De altfel, când companiile vorbesc despre AI, se referă adesea la ”antrenarea datelor” pentru a automatiza modele de predicție. Dar ce înseamnă acest lucru? Predicția AI devine mai bună în timp pe măsură ce este hrănită și antrenată cu noi date. Aici intră în scenă machine learning, un subset al inteligenței artificiale. Algoritmii ML sunt antrenați pe date pentru a identifica modele și relații între acestea. Odată antrenați, acești algoritmi pot fi utilizați pentru a face predicții sau decizii cu privire la date noi.
Companiile și utilizatorii deopotrivă folosesc în prezent machine learning la o multitudine de lucruri. Când folosiți bancomatul, faceți cumpărături online sau utilizați servicii medicale online, algoritmii de învățare automată vă creează automat o experiență eficientă și sigură.
Cum sunt astfel conectate AI și ML?
Deși există o oarecare suprapunere între AI și învățarea automată, acestea sunt două concepte distincte. Cel mai simplu exemplu pentru a înțelege modul în care AI și ML relaționează este:
- AI permite mașinilor să raționeze, să acționeze sau să se adapteze la fel ca un om
- Machine learning este o aplicație AI care permite mașinilor să extragă cunoștințe din date și să învețe din acestea în mod autonom
Practic, vă puteți imagina că învățarea automată se află sub categoria umbrelă inteligență artificială. Aceasta din urmă acoperă o mare varietate de abordări și algoritmi specifici. Învățarea automată este parte din ea, alături de alte subdomenii majore precum învățarea profundă (deep learning), robotica, sistemele expert și procesarea limbajului natural (NLP).
Cum se diferențiază Machine learning și AI?
În timp ce AI reprezintă capacitatea unei mașini de a imita inteligența umană, machine learning nu poate face acest lucru. Prin învățarea automată, mașinile sunt învățate să îndeplinească o anumită sarcină și, ulterior, să extragă rezultate prin identificarea tiparelor din date. Spre exemplu, o companie poate folosi inteligența artificială pentru a realiza sarcini. O aceeași companie va utiliza ML pentru a analiza traficul în timp real și pentru a identifica tiparele de consum.
Din lista de mai jos, veți putea înțelege mai bine practicalitatea celor două tehnologii.
Inteligenţa artificială
- AI permite ca o mașină să simuleze inteligența umană pentru a rezolva probleme
- Scopul este de a dezvolta un sistem inteligent capabil să îndeplinească sarcini complexe
- Cu AI, puteți construi sisteme care pot rezolva sarcini complexe în aceeași manieră în care ar face-o un operator uman
- AI are o gamă largă de aplicații
- AI funcționează cu toate tipurile de date: structurate, semistructurate și nestructurate
- Sistemele AI folosesc logica și arbori de decizie pentru a învăța, a raționa și a se autocorecta
Învățarea automată
- ML permite unei mașini să învețe în mod autonom din date obținute anterior
- ML crește acuratețea rezultatelor
- Învățarea automată are un domeniu limitat de aplicații
- ML folosește algoritmi de autoînvățare pentru a produce modele predictive
- ML poate folosi numai date structurate și semistructurate
- Sistemele ML se bazează pe modele statistice pentru a învăța și se pot autocorecta atunci când le sunt furnizate date noi
Utilizarea AI și ML în cloud
Inteligența artificială și învățarea automată sunt din ce în ce mai folosite în cloud. Google Cloud, unul dintre cei mai mari furnizori de servicii cloud computing de pe piață, oferă o serie de avantaje pentru companiile care doresc să adopte aceste tehnologii:
Scalabilitate. În cloud, încărcăturile de lucru AI și ML se pot ajuta în plus sau în minus, după necesitate. O astfel de caracteristică este importantă pentru companiile care se confruntă cu o creștere rapidă de trafic sau fluctuații sezoniere ale cererii.
Elasticitate. Cloud-ul oferă, de asemenea, elasticitate pentru sarcinile de lucru AI și ML. Aceasta se traduce în faptul că organizațiile plătesc doar pentru resursele de care au nevoie, atunci când au nevoie de ele. Astfel, puteți reduce costurile și îmbunătăți eficiența serviciilor dvs.
Agilitate. Google Cloud facilitează pentru companii implementarea de noi aplicații AI și ML. Acest lucru se datorează faptului că companiile pot folosi servicii cloud și infrastructura preconstruite pentru a începe. Cu Google, companiile pot intermedia aproape 200 de servicii gata construite pentru a-și lansa afacerile sau aplicațiile.
Produse Google Cloud pentru AI și ML
Google Cloud oferă și o gamă largă de produse și servicii pentru AI și ML, inclusiv:
- Vertex AI. O platformă de învățare automată gestionată end-to-end, care ajută companiile să construiască, să antreneze, să implementeze și să gestioneze modele ML. Cu Vertex AI, compania dvs. poate construi noi modele de învățare automată cu AI generativ.
- AI Platform. Un set de servicii care ajută companiile să construiască și să implementeze modele ML, inclusiv modele pre-instruite, instruire personalizată și management de model.
- Cloud TPU: Acceleratoare de învățare automată, proiectate la comandă, care pot ajuta companiile să antreneze și să ruleze modele ML mai rapid și mai eficient.
- Contact Center AI: O soluție Google Cloud care folosește inteligența artificială pentru a susține și îmbunătăți procesele ce țin de serviciile dedicate clienților.
- Vision AI: O soluție AI care folosește algoritmi de învățare automată pentru a analiza și înțelege conținut vizual.
Cu Google Cloud și FOTC
Cum puteți adopta machine learning și AI în afacerea dvs?
Câteva exemple practice ale acestor produse Google Cloud ar fi:
- Un magazin de e-comerț poate folosi Vertex AI pentru a înțelege de ce pierde clienți. Modelul poate fi folosit pentru a identifica utilizatorii care sunt pregătiți să nu achiziționeze produsele companiei, pentru ca apoi aceasta să găsească noi promoții atrăgătoare pentru a-i păstra pe aceștia drept clienți.
- AI Platform din Google Cloud poate fi folosit spre exemplu de o clinică medicală pentru a construi și implementa un model de învățare automată care poate diagnostica boli. O astfel de aplicație a modelului poate susține munca doctorilor și poate ajuta la diagnosticarea corectă și mai rapidă a pacienților.
- Vision AI poate fi o soluție preventivă pentru industria de producție. Cu un astfel de sistem, se pot identifica potențiale probleme ale echipamentelor și se poate interveni înainte ca acestea să se defecteze. Astfel, o companie poate reduce timpii de nefuncționare petrecuți pentru depanaj și poate crește în general producția.
Soluții Google Cloud pentru provocările cu care se confruntă compania dvs.
Atât machine learning, cât și inteligența artificială sunt tehnologii puternice care pot susține munca, eficiența și profitul unei companii digitale. Dacă luați în calcul să adoptați aceste tehnologii cloud computing, luați în calcul produsele și serviciile Google Cloud. Discutați cu un specialist în vânzări FOTC România pentru a găsi o soluție care să vă ajute să vă concentrați asupra sarcinilor care contează cel mai mult.
