ممکن است بشنوید که مردم از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) به جای یکدیگر استفاده می کنند، به خصوص در هنگام بحث در مورد کلان داده، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و سایر موضوعات تحول دیجیتال. این سردرگمی قابل درک است زیرا هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارتباط نزدیکی با هم دارند. با این حال، این فناوری‌های پرطرفدار از چندین جهت متفاوت هستند، از جمله دامنه، کاربردها و موارد دیگر. در این مقاله به معرفی تفاوت هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) می پردازیم:

 

محصولات هوش مصنوعی و ML به طور فزاینده ای گسترش یافته اند زیرا مشاغل از آنها برای پردازش و تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها، هدایت تصمیم گیری بهتر، ایجاد توصیه ها و بینش در زمان واقعی و ایجاد پیش بینی ها و پیش بینی های دقیق استفاده می کنند.بنابراین، وقتی صحبت از ML در مقابل هوش مصنوعی به میان می‌آید، دقیقاً چه تفاوتی وجود دارد، ML و AI چگونه به هم متصل هستند و این اصطلاحات در عمل برای سازمان‌های امروزی چه معنایی دارند؟

ما هوش مصنوعی در مقابل ML را بررسی خواهیم کرد و چگونگی ارتباط این دو مفهوم نوآورانه و تفاوت آنها را با یکدیگر بررسی خواهیم کرد.

 

 

هوش مصنوعی چیست؟

 

هوش مصنوعی حوزه وسیعی است که به استفاده از فناوری‌ها برای ساخت ماشین‌ها و رایانه‌هایی اطلاق می‌شود که توانایی تقلید عملکردهای شناختی مرتبط با هوش انسانی مانند توانایی دیدن، درک و پاسخ به زبان گفتاری یا نوشتاری، تجزیه و تحلیل را دارند. داده ها، ارائه توصیه ها و موارد دیگر.اگرچه هوش مصنوعی اغلب به عنوان یک سیستم به خودی خود در نظر گرفته می‌شود، اما مجموعه‌ای از فناوری‌هایی است که در یک سیستم پیاده‌سازی می‌شوند تا آن را قادر به استدلال، یادگیری و اقدام برای حل یک مشکل پیچیده کند.

 

یادگیری ماشینی چیست؟

 

یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به طور خودکار ماشین یا سیستم را قادر می‌سازد تا از تجربه یاد بگیرد و پیشرفت کند. به جای برنامه نویسی صریح، یادگیری ماشینی از الگوریتم هایی برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها، یادگیری از بینش ها و سپس تصمیم گیری آگاهانه استفاده می کند.

 

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در طول زمان با آموزش، عملکرد را بهبود می‌بخشند .در معرض داده‌های بیشتری قرار می‌گیرند. مدل‌های یادگیری ماشینی خروجی یا آنچه برنامه از اجرای یک الگوریتم روی داده‌های آموزشی می‌آموزد، هستند. هرچه داده های بیشتری استفاده شود، مدل بهتری دریافت می کند.

 

 

 

هوش مصنوعی و ML چگونه به هم متصل هستند؟

 

در حالی که هوش مصنوعی و ML کاملاً یکسان نیستند، اما ارتباط نزدیکی با هم دارند. ساده ترین راه برای درک چگونگی ارتباط هوش مصنوعیو ML با یکدیگر این است:

1هوش مصنوعی مفهوم گسترده‌تری است که یک ماشین یا سیستم را قادر می‌سازد تا حس کند، استدلال کند، عمل کند یا مانند یک انسان سازگار شود.

ML یک برنامه کاربردی از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد دانش را از داده‌ها استخراج کرده و به طور مستقل از آن بیاموزند.

 

یکی از راه‌های مفید برای به خاطر سپردن تفاوت بین یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی این است که آنها را به عنوان دسته‌های چتر تصور کنیم. هوش مصنوعی اصطلاحی فراگیر است که طیف گسترده ای از رویکردها و الگوریتم های خاص را پوشش می دهد. یادگیری ماشینی در زیر این چتر قرار دارد، اما زیرشاخه‌های اصلی دیگر مانند یادگیری عمیق، روباتیک، سیستم‌های خبره و پردازش زبان طبیعی نیز زیر این چتر قرار دارد.

 

 

تفاوت بین هوش مصنوعی و ML

 

اکنون که نحوه اتصال آنها را فهمیدید، تفاوت اصلی بین هوش مصنوعی و ML چیست؟

 

در حالی که هوش مصنوعی ایده ماشینی را در بر می گیرد که می تواند هوش انسان را تقلید کند، یادگیری ماشینی اینطور نیست. هدف یادگیری ماشینی این است که به ماشین بیاموزد چگونه یک کار خاص را انجام دهد و با شناسایی الگوها نتایج دقیقی ارائه دهد.

 

فرض کنید از دستگاه Google Nest خود می‌پرسید: «امروز رفت و آمد من چقدر است؟» در این حالت، شما از یک ماشین سوال می‌پرسید و پاسخی در مورد زمان تخمینی که طول می‌کشد تا به دفترتان برسانید، دریافت می‌کنید. در اینجا، هدف کلی این است که دستگاه یک کار را با موفقیت انجام دهد .کاری که معمولاً باید خودتان در یک محیط واقعی انجام دهید (مثلاً در مورد زمان رفت و آمد خود تحقیق کنید).

 

در چارچوب این مثال، هدف از استفاده از ML در سیستم کلی، فعال کردن آن برای انجام یک کار نیست. به عنوان مثال، ممکن است الگوریتم هایی را برای تجزیه و تحلیل داده های حمل و نقل و ترافیک زنده برای پیش بینی حجم و تراکم جریان ترافیک آموزش دهید. با این حال، دامنه محدود به شناسایی الگوها، میزان دقیق پیش‌بینی و یادگیری از داده‌ها برای به حداکثر رساندن عملکرد برای آن کار خاص است.

هوش مصنوعی

 

1- هوش مصنوعی به ماشینی اجازه می دهد تا هوش انسانی را برای حل مشکلات شبیه سازی کند

2- هدف توسعه یک سیستم هوشمند است که بتواند وظایف پیچیده را انجام دهد.

3- ما سیستم هایی می سازیم که می توانند وظایف پیچیده را مانند یک انسان حل کنند.

4- هوش مصنوعی دارای کاربردهای گسترده ای است.

5-هوش مصنوعی از فناوری‌ها در یک سیستم استفاده می‌کند تا تصمیم‌گیری انسان را تقلید کند.

6- هوش مصنوعی با انواع داده ها کار می کند: ساختار یافته، نیمه ساختار یافته و بدون ساختار

7- سیستم‌های هوش مصنوعی از درخت‌های منطق و تصمیم برای یادگیری، استدلال و اصلاح خود استفاده می‌کنند.

 

یادگیری ماشین

 

1- ML به ماشین اجازه می دهد تا به طور مستقل از داده های گذشته یاد بگیرد

2-هدف ساخت ماشین‌هایی است که بتوانند از داده‌ها یاد بگیرند تا دقت خروجی را افزایش دهند

3- ما ماشین ها را با داده ها برای انجام وظایف خاص و ارائه نتایج دقیق آموزش می دهیم.

4-یادگیری ماشینی دامنه کاربرد محدودی دارد.

5-ML از الگوریتم های خودآموز برای تولید مدل های پیش بینی استفاده می کند.

6-ML فقط می تواند از داده های ساختار یافته و نیمه ساختار یافته استفاده کند.

7- سیستم‌های ML برای یادگیری به مدل‌های آماری تکیه می‌کنند و زمانی که داده‌های جدید ارائه می‌شوند می‌توانند خود تصحیح کنند.

 

مزایای استفاده از هوش مصنوعی و ML با هم

 

هوش مصنوعی و ML مزایای قدرتمندی را برای سازمان‌ها در هر شکل و اندازه‌ای به ارمغان می‌آورند، با امکانات جدیدی که دائماً در حال ظهور هستند. به طور خاص، با افزایش حجم و پیچیدگی حجم داده‌ها، سیستم‌های خودکار و هوشمند برای کمک به شرکت‌ها در خودکارسازی وظایف، باز کردن ارزش و ایجاد بینش‌های عملی برای دستیابی به نتایج بهتر، حیاتی می‌شوند.

 

در اینجا برخی از مزایای تجاری استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آورده شده است:

 

1-محدوده داده گسترده تر

 

تجزیه و تحلیل و فعال سازی طیف وسیع تری از منابع داده بدون ساختار و ساختار یافته.

2-تصمیم گیری سریعتر

 

بهبود یکپارچگی داده ها، تسریع پردازش داده ها و کاهش خطای انسانی برای تصمیم گیری آگاهانه تر و سریع تر.

3-بهره وری

 

افزایش بهره وری عملیاتی و کاهش هزینه ها.

 

4-ادغام تحلیلی

 

توانمندسازی کارکنان با ادغام تجزیه و تحلیل های پیش بینی و بینش در گزارش های تجاری و برنامه های کاربردی.

 

5-کاربردهای هوش مصنوعی و ML

 

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را می‌توان به روش‌های مختلفی به کار برد و به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که فرآیندهای تکراری یا دستی را که به تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کنند، خودکار کنند.شرکت‌ها در سراسر صنایع از هوش مصنوعی و ML به روش‌های مختلف استفاده می‌کنند تا نحوه کار و تجارت خود را تغییر دهند. گنجاندن قابلیت‌های هوش مصنوعی و ML در استراتژی‌ها و سیستم‌های خود به سازمان‌ها کمک می‌کند تا درباره نحوه استفاده از داده‌ها و منابع موجود خود تجدیدنظر کنند، بهره‌وری و کارایی را افزایش دهند، تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را از طریق تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده افزایش دهند، و تجربیات مشتریان و کارکنان را بهبود بخشند.

 

 

در اینجا برخی از رایج ترین کاربردهای هوش مصنوعی و ML آورده شده است:

 

1-بهداشت و درمان و علوم زندگی

 

تجزیه و تحلیل سوابق سلامت بیمار و بینش، پیش‌بینی و مدل‌سازی نتیجه، توسعه سریع دارو، تشخیص تقویت‌شده، نظارت بر بیمار، و استخراج اطلاعات از یادداشت‌های بالینی.

 

2-تولید

 

نظارت بر ماشین های تولید، تعمیر و نگهداری پیش بینی، تجزیه و تحلیل اینترنت اشیا، و کارایی عملیاتی.

 

3-تجارت الکترونیک و خرده فروشی

 

بهینه سازی موجودی و زنجیره تامین، پیش بینی تقاضا، جستجوی بصری، پیشنهادات و تجربیات شخصی و موتورهای توصیه.

 

4-خدمات مالی

 

ارزیابی و تجزیه و تحلیل ریسک، تشخیص تقلب، تجارت خودکار و بهینه سازی پردازش خدمات.

مخابرات

 

شبکه های هوشمند و بهینه سازی شبکه، تعمیر و نگهداری پیش بینی، اتوماسیون فرآیندهای کسب و کار، برنامه ریزی ارتقاء و پیش بینی ظرفیت.

 

مطالب مرتبط:

 

10 ویژگی برتر یک نرم افزار حسابداری خوب

ترند فناوری رستوران در سال 2023ترند فناوری رستوران در سال 2023

چگونه فروش خود را در شرکت حسابداری افزایش دهیم؟