Kaj je strojno učenje v primerjavi z umetno inteligenco?

Če ste se kdaj spraševali, ali kupujete umetno inteligenco ali samo strojno učenje s klobukom na glavi, niste sami. Izrazi se mečejo naokoli kot konfeti. Tukaj je prijazen in praktičen vodnik o strojnem učenju v primerjavi z umetno inteligenco, ki vas seže skozi, doda nekaj uporabnih metafor in vam ponudi praktičen zemljevid, ki ga lahko dejansko uporabite.

Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:

🔗 Kaj je umetna inteligenca
Uvod v koncepte, zgodovino in dejansko uporabo umetne inteligence v preprostem jeziku.

🔗 Kaj je razložljiva umetna inteligenca
Zakaj je pomembna preglednost modela in metode za interpretacijo napovedi.

🔗 Kaj je humanoidni robotski AI
Zmogljivosti, izzivi in ​​primeri uporabe človeku podobnih robotskih sistemov.

🔗 Kaj je nevronska mreža v umetni inteligenci
Vozlišča, plasti in učenje, razloženo z intuitivnimi primeri.

Kaj je pravzaprav strojno učenje v primerjavi z umetno inteligenco? 🌱→🌳

• Umetna inteligenca (UI) je širok cilj: sistemi, ki opravljajo naloge, ki jih povezujemo s človeško inteligenco – sklepanje, načrtovanje, zaznavanje, jezik – cilj na zemljevidu. Kar zadeva trende in obseg, Stanfordski indeks UI ponuja verodostojno »stanje skupnosti«. [3]

• Strojno učenje (ML) je podmnožica umetne inteligence: metode, ki se učijo vzorcev iz podatkov za izboljšanje naloge. Klasična, trajna uokviritev: ML preučuje algoritme, ki se samodejno izboljšujejo z izkušnjami. [1]

Preprost način, da ostanemo dosledni: umetna inteligenca je dežnik, strojno učenje je eno od reber . Vsaka umetna inteligenca ne uporablja strojnega učenja, vendar se sodobna umetna inteligenca skoraj vedno nanj zanaša. Če je umetna inteligenca obrok, je strojno učenje tehnika kuhanja. Malo neumno, seveda, ampak drži se.

Razlika med strojnim učenjem in umetno inteligenco 💡

Ko ljudje sprašujejo o strojnem učenju v primerjavi z umetno inteligenco, običajno iščejo rezultate, ne kratice. Tehnologija je dobra, ko zagotavlja naslednje:

1. Jasne pridobitve zmogljivosti

   • Hitrejše ali natančnejše odločitve kot pri tipičnem človeškem delovnem procesu.

   • Nove izkušnje, ki jih prej preprosto niste mogli ustvariti, na primer večjezična transkripcija v realnem času.

2. Zanesljiva učna zanka

   • Podatki prihajajo, modeli se učijo, vedenje se izboljšuje. Zanka se vrti brez drame.

3. Robustnost in varnost

   • Dobro opredeljena tveganja in ukrepi za ublažitev. Razumna ocena. Brez presenetljivih težav v skrajnih primerih. Praktičen kompas, nevtralen do prodajalcev, je okvir za upravljanje tveganj umetne inteligence NIST. [2]

4. Poslovna primernost

   • Natančnost, zakasnitev in stroški modela se ujemajo s potrebami vaših uporabnikov. Če je bleščeč, vendar ne premakne nobenega KPI-ja, je to le znanstveni projekt za sejem.

5. Operativna zrelost

   • Spremljanje, upravljanje različic, povratne informacije in ponovno usposabljanje so rutina. Dolgočasje je tukaj dobrodošlo.

Če pobuda doseže teh pet točk, gre za dobro umetno inteligenco, dobro strojno učenje ali oboje. Če jih ne doseže, gre verjetno za ušlo predstavitev.

Strojno učenje proti umetni inteligenci na kratko: plasti 🍰

Praktični miselni model:

• Podatkovna plast
  Surovo besedilo, slike, zvok, tabele. Kakovost podatkov skoraj vedno premaga navdušenje nad modeli.

• Modelna plast
  Klasično strojno učenje, kot so drevesa in linearni modeli, globoko učenje za zaznavanje in jezik ter vse bolj temeljni modeli.

• Sloj sklepanja in orodij:
  Združuje pozive, iskanje, agente, pravila in vrednotenje, ki izhode modela pretvarjajo v izvedbo naloge.

• Aplikacijska plast
  Izdelek, ki je obrnjen proti uporabniku. Tukaj se umetna inteligenca zdi kot čarovnija ali včasih preprosto ... v redu.

Strojno učenje v primerjavi z umetno inteligenco je večinoma vprašanje obsega na teh plasteh. Strojno učenje je običajno plast modela. Umetna inteligenca zajema celoten sklad. Pogost vzorec v praksi: lahek model strojnega učenja in pravila izdelka premagajo težji sistem "umetne inteligence", dokler dejansko ne potrebujete dodatne kompleksnosti. [3]

Vsakodnevni primeri, kjer se razlika pokaže 🚦

• Filtriranje neželene pošte

  • ML: klasifikator, usposobljen na označenih e-poštnih sporočilih.

  • Umetna inteligenca: celoten sistem, vključno s hevristiko, uporabniškimi poročili, prilagodljivimi pragovi in ​​klasifikatorjem.

• Priporočila za izdelke

  • ML: sodelovalno filtriranje ali drevesa z gradientnim ojačevanjem na zgodovini klikov.

  • Umetna inteligenca: celovita personalizacija, ki upošteva kontekst, poslovna pravila in razlage.

• Pomočniki za klepet

  • ML: sam jezikovni model.

  • Umetna inteligenca: cevovod pomočnikov s pomnilnikom, iskanjem, uporabo orodij, varnostnimi ograjami in uporabniško izkušnjo.

Opazili boste vzorec. Strojno učenje je srce učenja. Umetna inteligenca je živi organizem okoli njega.

Primerjalna tabela: Strojno učenje v primerjavi z orodji umetne inteligence, občinstvo, cene, zakaj delujejo 🧰

Namerno rahlo neurejeno – ker pravi zapiski niso nikoli popolnoma urejeni.

*Samo okvirno. Večina storitev ponuja brezplačne pakete ali plačilo po porabi; za trenutne podrobnosti preverite uradne strani s cenami.

Kako se strojno učenje v primerjavi z umetno inteligenco kaže v načrtovanju sistemov 🏗️

1. Zahteve

   • Umetna inteligenca: opredelite uporabniške rezultate, varnost in omejitve.

   • ML: opredelite ciljno metriko, funkcije, oznake in načrt usposabljanja.

2. Strategija podatkov

   • Umetna inteligenca: pretok podatkov od začetka do konca, upravljanje, zasebnost, soglasje.

   • ML: vzorčenje, označevanje, dopolnjevanje, zaznavanje odnašanja.

3. Izbira modela

   • Začnite z najpreprostejšo stvarjo, ki bi lahko delovala. Za strukturirane/tabelarne podatke so drevesa, okrepljena z gradientom, pogosto zelo težko prekosljiva osnova. [5]

   • Mini anekdota: pri projektih odliva strank in goljufij smo večkrat videli, da GBDT-ji prekašajo globlje mreže, hkrati pa so cenejši in hitrejši za storitev. [5]

4. Vrednotenje

   • ML: metrike brez povezave, kot so F1, ROC AUC, RMSE.

   • Umetna inteligenca: spletne metrike, kot so konverzija, zadrževanje in zadovoljstvo, ter človeška ocena subjektivnih nalog. Indeks umetne inteligence spremlja, kako se te prakse razvijajo v celotni panogi. [3]

5. Varnost in upravljanje

   • Izbirajte politike in nadzor tveganj iz uglednih ogrodij. NIST AI RMF je zasnovan posebej za pomoč organizacijam pri ocenjevanju, upravljanju in dokumentiranju tveganj umetne inteligence. [2]

Pomembne metrike, brez odlašanja 📏

• Natančnost v primerjavi z uporabnostjo
  Model z nekoliko nižjo natančnostjo bi lahko zmagal, če sta latenca in stroški veliko boljši.

• Kalibracija
  Če sistem pravi, da je 90-odstotno prepričan, ali je pri tej hitrosti običajno pravilen? Premalo razpravljano, preveč pomembno – in obstajajo preprosti popravki, kot je skaliranje temperature. [4]

• Robustnost
  Ali se elegantno poslabša pri neurejenih vhodnih podatkih? Poskusite z obremenitvenimi testi in sintetičnimi robnimi primeri.

• Pravičnost in škoda
  Merjenje uspešnosti skupine. Dokumentiranje znanih omejitev. Povežite izobraževanje uporabnikov neposredno v uporabniškem vmesniku. [2]

• Operativne metrike
  Čas uvajanja, hitrost povrnitve, ažurnost podatkov, stopnje napak. Dolgočasna vodovodna napeljava, ki reši dan.

Za poglobljeno branje o praksi in trendih evalvacije indeks umetne inteligence Stanford zbira podatke in analize iz različnih panog. [3]

Pasti in miti, ki se jim je treba izogniti 🙈

• Mit: več podatkov je vedno bolje.
  Boljše oznake in reprezentativno vzorčenje prekašajo surovo količino. Da, še vedno.

• Mit: globoko učenje reši vse.
  Ne za majhne/srednje velike tabelarne probleme; metode, ki temeljijo na drevesih, ostajajo izjemno konkurenčne. [5]

• Mit: Umetna inteligenca pomeni popolno avtonomijo.
  Največ vrednosti danes izvira iz podpore odločanju in delne avtomatizacije s človekom v zanki. [2]

• Past: nejasne izjave o problemu.
  Če metrike uspeha ne morete navesti v eni vrstici, boste lovili duhove.

• Past: neupoštevanje pravic do podatkov in zasebnosti.
  Upoštevajte organizacijsko politiko in pravne smernice; strukturirajte razprave o tveganjih v skladu s priznanim okvirom. [2]

Nakup proti gradnji: kratka pot odločitve 🧭

• Začnite z nakupom, če so vaše potrebe pogoste in imate malo časa. API-ji temeljnega modela in upravljane storitve so izjemno zmogljivi. Varnostne ograje, iskanje in vrednotenje lahko dodate pozneje.

• Gradite po meri , ko so vaši podatki edinstveni ali ko je naloga vaša prednost. Obvladajte svoje podatkovne cevovode in modelirajte usposabljanje. Pričakujte naložbo v MLOps.

• Hibrid je normalen. Številne ekipe kombinirajo API za jezik in strojno učenje po meri za razvrščanje ali ocenjevanje tveganja. Uporabite tisto, kar deluje. Po potrebi kombinirajte in kombinirajte.

Hitra pogosta vprašanja za razvozlavanje strojnega učenja in umetne inteligence ❓

Ali se vsa umetna inteligenca strojno uči?
Ne. Nekatera umetna inteligenca uporablja pravila, iskanje ali načrtovanje z malo ali nič učenja. Strojno učenje trenutno preprosto prevladuje. [3]

Je strojno učenje (ML) zgolj umetna inteligenca?
Da, ML živi znotraj okvira umetne inteligence. Če se za izvedbo naloge uči iz podatkov, ste na ozemlju umetne inteligence. [1]

Kaj naj rečem v dokumentaciji: Strojno učenje proti umetni inteligenci?
Če govorimo o modelih, usposabljanju in podatkih, recimo strojno učenje. Če govorimo o zmogljivostih, ki so usmerjene v uporabnika, in vedenju sistema, recimo umetna inteligenca. Če ste v dvomih, bodite natančni.

Ali potrebujem ogromne nabore podatkov?
Ne vedno. Z premišljenim inženiringom značilnosti ali pametnim iskanjem lahko manjši kurirani nabori podatkov prekašajo večje, ki vsebujejo veliko šuma – zlasti pri tabelaričnih podatkih. [5]

Kaj pa odgovorna umetna inteligenca?
Vključite jo že od samega začetka. Uporabite strukturirane prakse upravljanja tveganj, kot je NIST AI RMF, in uporabnike obvestite o sistemskih omejitvah. [2]

Poglobljen vpogled: klasično strojno učenje v primerjavi z globokim učenjem v primerjavi s temeljnimi modeli 🧩

• Klasično strojno učenje

  • Odlično za tabelarne podatke in strukturirane poslovne probleme.

  • Hitro za učenje, enostavno za razložiti, poceni za postrežbo.

  • Pogosto v kombinaciji z človeško izdelanimi funkcijami in domenskim znanjem. [5]

• Globoko učenje

  • Odlično se obnese pri nestrukturiranih vhodnih podatkih: slikah, zvoku, naravnem jeziku.

  • Zahteva več računanja in skrbno nastavitev.

  • V kombinaciji z dopolnjevanjem, regularizacijo in premišljenimi arhitekturami. [3]

• Modeli temeljev

  • Predhodno usposobljen za uporabo širokih podatkov, prilagodljiv številnim nalogam s pomočjo spodbujanja, natančnega uglaševanja ali priklica.

  • Potrebne so varnostne ograje, evalvacija in nadzor stroškov. Dodatna kilometrina z dobrim hitrim inženiringom. [2][3]

Drobna pomanjkljiva metafora: klasično strojno učenje je kolo, globoko učenje je motorno kolo, osnovni modeli pa so vlak, ki včasih služi tudi kot čoln. Nekako je smiselno, če pomežiknete ... in potem ni več. Še vedno uporabno.

Kontrolni seznam za izvedbo, ki ga lahko ukradete ✅

1. Napišite enovrstično izjavo problema.

2. Definirajte temeljno resnico in metrike uspeha.

3. Viri podatkov o inventarju in pravice do podatkov. [2]

4. Osnova z najpreprostejšim izvedljivim modelom.

5. Pred zagonom aplikacijo opremite s kavlji za ocenjevanje.

6. Načrtujte povratne zanke: označevanje, preverjanje odnašanja, kadenca preučevanja.

7. Dokumentirajte predpostavke in znane omejitve.

8. Izvedite majhen pilotni projekt in primerjajte spletne meritve z vašimi fizičnimi uspehi.

9. Previdno skaliraj, neusmiljeno spremljaj. Slavi dolgočasno.

Strojno učenje proti umetni inteligenci - jedrnat povzetek 🍿

• Umetna inteligenca je celotna zmogljivost, ki jo uporabniki doživijo.

• Strojno učenje je učni mehanizem, ki poganja velik del te zmogljivosti. [1]

• Uspeh ni toliko stvar modnega modela, temveč bolj jasno definiranje problema, čisti podatki, pragmatično vrednotenje in varno delovanje. [2][3]

• Uporabite API-je za hitro delovanje in jih prilagodite, ko to postane vaša prednostna naloga.

• Imejte tveganja v mislih. Izposodite si modrost iz NIST AI RMF. [2]

• Spremljajte rezultate, ki so pomembni za ljudi. Ne le natančnost. Še posebej ne meritve nečimrnosti. [3][4]

Zaključne opombe - predolgo, nisem prebral 🧾

Strojno učenje proti umetni inteligenci ni dvoboj. Gre za obseg. Umetna inteligenca je celoten sistem, ki se inteligentno obnaša za uporabnike. Strojno učenje je niz metod, ki se učijo iz podatkov znotraj tega sistema. Najbolj srečne ekipe obravnavajo strojno učenje kot orodje, umetno inteligenco kot izkušnjo in vpliv izdelka kot edino lestvico, ki dejansko šteje. Naj bo človeška, varna, merljiva in malo nekonvencionalna. Ne pozabite tudi: kolesa, motorji, vlaki. Za trenutek je imelo smisel, kajne? 😉

Reference

1. Tom M. Mitchell - Strojno učenje (stran knjige, definicija). Preberi več

2. NIST - Okvir za upravljanje tveganj umetne inteligence (AI RMF 1.0) (uradna publikacija). Preberi več

3. Stanford HAI - Poročilo o indeksu umetne inteligence za leto 2025 (uradni PDF). Preberite več

4. Guo, Pleiss, Sun, Weinberger - O kalibraciji sodobnih nevronskih mrež (PMLR/ICML 2017). Preberi več

5. Grinsztajn, Oyallon, Varoquaux - Zakaj modeli, ki temeljijo na drevesih, še vedno prekašajo globoko učenje na tabelaričnih podatkih? (NeurIPS 2022 Datasets & Benchmarks). Preberi več

Poiščite najnovejšo umetno inteligenco v uradni trgovini z umetno inteligenco

O nas