Што е машинско учење наспроти вештачка интелигенција?

Ако некогаш сте зјапале на страницата на производот прашувајќи се дали купувате вештачка интелигенција или само машинско учење со капа на глава, не сте сами. Термините се фрлаат наоколу како конфети. Еве го пријателскиот, едноставен водич за Машинско учење наспроти вештачка интелигенција кој се провлекува низ целата приказна, додава неколку корисни метафори и ви дава практична мапа што всушност можете да ја користите.

Статии што можеби ќе ве интересираат по оваа:

🔗 Што е вештачка интелигенција
Вовед на едноставен јазик во концептите, историјата и реалната употреба на вештачката интелигенција.

🔗 Што е објаснива вештачка интелигенција
Зошто е важна транспарентноста на моделот и методи за толкување на предвидувањата.

🔗 Што е вештачка интелигенција на хуманоиден робот
Способности, предизвици и случаи на употреба за човечки роботски системи.

🔗 Што е невронска мрежа во вештачката интелигенција
Јазли, слоеви и учење објаснети со интуитивни примери.

Што е всушност машинско учење наспроти вештачка интелигенција? 🌱→🌳

• Вештачката интелигенција (ВИ) е широката цел: системи што извршуваат задачи што ги поврзуваме со човечката интелигенција - расудување, планирање, перцепција, јазик - дестинацијата на мапата. За трендовите и обемот, индексот на Стенфордската вештачка интелигенција нуди веродостојна „состојба на сојузот“. [3]

• Машинското учење (ML) е подмножество на вештачката интелигенција: методи што учат шеми од податоци за да се подобрат во задачата. Класична, трајна рамка: ML ги проучува алгоритмите што се подобруваат автоматски преку искуство. [1]

Едноставен начин да се разбере: вештачката интелигенција е чадорот, машинската техника е едно од ребрата . Не секоја вештачка интелигенција користи машинска техника, но модерната вештачка интелигенција речиси секогаш се потпира на неа. Ако вештачката интелигенција е оброкот, машинската техника е техниката на готвење. Малку глупаво, секако, но се држи.

Машинско учење наспроти вештачка интелигенција💡

Кога луѓето прашуваат за машинско учење наспроти вештачка интелигенција, тие обично бараат резултати, а не акроними. Технологијата е добра кога ги испорачува овие:

1. Јасни придобивки од капацитетите

   • Побрзи или поточни одлуки од типичен човечки работен тек.

   • Нови искуства што едноставно не можевте да ги изградите претходно, како што е повеќејазична транскрипција во реално време.

2. Сигурна јамка за учење

   • Податоците пристигнуваат, моделите учат, однесувањето се подобрува. Јамката продолжува да се врти без драма.

3. Робусност и безбедност

   • Добро дефинирани ризици и ублажувања. Разумна евалуација. Без изненадувања во критични случаи. Практичен компас неутрален од добавувачот е NIST AI Risk Management Framework. [2]

4. Соодветност за бизнисот

   • Точноста, латенцијата и цената на моделот се усогласуваат со она што им е потребно на вашите корисници. Ако е импресивен, но не поместува KPI, тоа е само проект за научен саем.

5. Оперативна зрелост

   • Мониторингот, верзионирањето, повратните информации и преквалификацијата се рутински. Досадното е добро овде.

Ако некоја иницијатива ги погоди тие пет, тоа е добра вештачка интелигенција, добра машинска технологија или и двете. Ако ги промаши, веројатно е демо верзија што избегала.

Машинско учење наспроти вештачка интелигенција на прв поглед: слоевите 🍰

Практичен ментален модел:

• Слој на податоци:
  суров текст, слики, аудио, табели. Квалитетот на податоците речиси секогаш го надминува трендот на моделите.

• Слој на модели
  Класични дрвја како ML и линеарни модели, длабинско учење за перцепција и јазик, и сè повеќе основни модели.

• Слој на расудување и алатки
  Поттикнување, пребарување, агенти, правила и евалуациски механизми што ги претвораат излезните резултати од моделот во перформанси на задачата.

• Слој на апликација
  Производот насочен кон корисникот. Тука вештачката интелигенција се чувствува како магија, или понекогаш едноставно… добро.

Машинското учење наспроти вештачката интелигенција е главно прашање на опсег низ овие слоеви. ML е обично слојот на моделот. Вештачката интелигенција го опфаќа целиот стек. Вообичаена шема во пракса: лесен ML модел плус правила на производот го победува потешкиот систем на „ВИ“ сè додека навистина не ви треба дополнителна сложеност. [3]

Секојдневни примери каде што разликата се гледа 🚦

• Филтрирање на спам

  • ML: класификатор обучен на означени е-пошти.

  • Вештачка интелигенција: целиот систем, вклучувајќи евристика, кориснички извештаи, адаптивни прагови, плус класификаторот.

• Препораки за производи

  • ML: колаборативно филтрирање или дрвја со градиентно зголемување во историјата на кликнувања.

  • Вештачка интелигенција: целосна персонализација што ги зема предвид контекстот, деловните правила и објаснувањата.

• Асистенти за разговор

  • ML: самиот јазичен модел.

  • Вештачка интелигенција: асистентски цевковод со меморија, пребарување, употреба на алатки, безбедносни огради и UX.

Ќе забележите шема. Машинската изработка е срцето на учењето. Вештачката интелигенција е живиот организам околу него.

Табела за споредба: Машинско учење наспроти алатки за вештачка интелигенција, публика, цени, зошто тие функционираат 🧰

Малку неуредно намерно - затоа што вистинските ноти никогаш не се совршено уредни.

*Само индикативно. Повеќето услуги нудат бесплатни нивоа или плаќање по принципот „плаќај според употреба“; проверете ги официјалните страници за цени за актуелни детали.

Како машинското учење наспроти вештачката интелигенција се појавува во дизајнот на системот 🏗️

1. Барања

   • Вештачка интелигенција: дефинирајте ги резултатите од корисниците, безбедноста и ограничувањата.

   • ML: дефинирајте ја целната метрика, карактеристиките, етикетите и планот за обука.

2. Стратегија за податоци

   • Вештачка интелигенција: целосен проток на податоци, управување, приватност, согласност.

   • ML: земање примероци, етикетирање, аугментација, детекција на дрифт.

3. Избор на модел

   • Започнете со наједноставното нешто што би можело да функционира. За структурирани/табеларни податоци, дрвјата со градиентно зголемување честопати се многу тешка основна линија за надминување. [5]

   • Мини-анегдота: кај проектите за одлив и измама, постојано гледаме дека GBDT-ите имаат подобри резултати од подлабоките мрежи, а воедно се поевтини и побрзи за опслужување. [5]

4. Евалуација

   • ML: офлајн метрики како F1, ROC AUC, RMSE.

   • Вештачка интелигенција: онлајн метрики како конверзија, задржување и задоволство, плус човечка евалуација за субјективни задачи. Индексот на вештачка интелигенција следи како овие практики се развиваат низ целата индустрија. [3]

5. Безбедност и управување

   • Изворирајте политики и контроли на ризик од реномирани рамки. NIST AI RMF е специјално дизајниран да им помогне на организациите да ги проценат, управуваат и документираат ризиците од вештачката интелигенција. [2]

Метрики што се важни, без мавтање со рацете 📏

• Точност наспроти корисност
  Модел со малку помала точност може да победи ако латенцијата и цената се многу подобри.

• Калибрација
  Ако системот каже дека е 90% сигурен, дали е обично точен со таа стапка? Недоволно дискутирано, премногу важно - а има и лесни поправки како што е скалирање на температурата. [4]

• Робустност
  Дали се влошува елегантно при неуредни влезови? Обидете се со тестови за напрегање и куќишта со синтетички рабови.

• Праведност и штета
  Мерење на перформансите на групата. Документирање на познатите ограничувања. Поврзување на едукацијата на корисниците директно во корисничкиот интерфејс. [2]

• Оперативни метрики
  Време за распоредување, брзина на враќање на податоците, свежина на податоците, стапки на дефекти. Досадните водоводџиски работи што го спасуваат денот.

За подетално читање на практиката и трендовите на евалуација, индексот на вештачка интелигенција на Стенфорд собира податоци и анализи од различни индустрии. [3]

Стапици и митови што треба да се избегнат 🙈

• Мит: повеќе податоци е секогаш подобро.
  Подобри етикети и репрезентативно земање примероци го надминуваат суровиот волумен. Да, сепак.

• Мит: длабокото учење решава сè.
  Не е за мали/средни табеларни проблеми; методите базирани на дрво остануваат исклучително конкурентни. [5]

• Мит: Вештачката интелигенција е еднаква на целосна автономија.
  Најголемата вредност денес доаѓа од поддршката на одлуките и делумната автоматизација со луѓе во јамката. [2]

• Стапица: нејасни искази за проблемот.
  Ако не можете да ја наведете метриката за успех во еден ред, ќе бркате духови.

• Стапица: игнорирање на правата за податоци и приватноста.
  Следете ја организациската политика и правните упатства; структурирајте ги дискусиите за ризик со призната рамка. [2]

Купување наспроти градење: краток пат до донесување одлуки 🧭

• Започнете со купување ако вашата потреба е вообичаена, а времето е ограничено. API-јата за основни модели и управуваните услуги се исклучително способни. Можете да поставите заштитни огради, да го преземете и да го оцените подоцна.

• Градете по мерка кога вашите податоци се уникатни или задачата е ваш ров. Совладајте ги вашите канали за податоци и обука за модели. Очекувајте да инвестирате во MLOs.

• Хибридот е нормален. Многу тимови комбинираат API за јазик плус прилагодено ML за рангирање или бодување на ризик. Користете го она што функционира. Комбинирајте и комбинирајте по потреба.

Брзи ЧПП за разјаснување на машинското учење наспроти вештачката интелигенција ❓

Дали само вештачката интелигенција е машинско учење?
Не. Некои вештачки интелигенции користат правила, пребарување или планирање со малку или без никакво учење. Машинската интелектуална сопственост е едноставно доминантна во моментов. [3]

Дали сето машинско учење е вештачка интелигенција?
Да, машинското учење е во рамките на AI. Ако учи од податоци за да изврши задача, вие сте на територијата на AI. [1]

Што да кажам во документацијата: Машинско учење наспроти вештачка интелигенција?
Ако зборувате за модели, обука и податоци, на пример, машинско учење. Ако зборувате за можности за справување со корисниците и однесување на системот, на пример, вештачка интелигенција. Кога се сомневате, бидете конкретни.

Дали ми требаат огромни бази на податоци?
Не секогаш. Со разумно инженерство на функции или паметно пребарување, помалите курирани бази на податоци можат да ги надминат поголемите бучни - особено на табеларни податоци. [5]

А што е со одговорната вештачка интелигенција?
Вклучете ја од самиот почеток. Користете структурирани практики за ризик како што е NIST AI RMF и комуницирајте ги ограничувањата на системот до корисниците. [2]

Длабинско нурнување: класично машинско учење наспроти длабинско учење наспроти основни модели 🧩

• Класичен ML

  • Одлично за табеларни податоци и структурирани деловни проблеми.

  • Брзо за обука, лесно за објаснување, евтино за сервирање.

  • Честопати спарено со човечки создадени карактеристики и познавање на доменот. [5]

• Длабоко учење

  • Сјае за неструктурирани влезни податоци: слики, аудио, природен јазик.

  • Потребно е повеќе пресметка и внимателно подесување.

  • Во комбинација со аугментација, регуларизација и внимателно осмислени архитектури. [3]

• Модели на темели

  • Претходно обучен за широк спектар на податоци, прилагодлив на многу задачи преку поттикнување, фино подесување или пребарување.

  • Потребни се заштитни огради, евалуација и контрола на трошоците. Дополнителна километража со добар брз инженеринг. [2][3]

Мала метафора со недостатоци: класичното машинско учење е велосипед, длабокото учење е мотоцикл, а основните модели се воз кој понекогаш служи и како чамец. Има смисла ако жмиркате… а потоа не. Сè уште е корисно.

Контролна листа за имплементација што можете да ја украдете ✅

1. Напишете го описот на проблемот во еден ред.

2. Дефинирајте ги метриките за вистината и успехот.

3. Извори на податоци за инвентар и права на податоци. [2]

4. Основна линија со наједноставниот одржлив модел.

5. Инструментирајте ја апликацијата со алатки за евалуација пред да ја стартувате.

6. Планирајте повратни јамки: етикетирање, проверки на дрифт, преквалификација на каденцата.

7. Документирајте ги претпоставките и познатите ограничувања.

8. Спроведете мал пилот-проект, споредете ги онлајн метриките со вашите офлајн победи.

9. Скалирајте внимателно, следете неуморно. Славете ја здодевноста.

Машинско учење наспроти вештачка интелигенција - впечатлив резиме 🍿

• Вештачката интелигенција е целокупната способност што ја доживуваат вашите корисници.

• Машинската изучување е машинеријата за учење што го поттикнува дел од таа способност. [1]

• Успехот е помалку поврзан со модата на моделите, а повеќе со јасното дефинирање на проблемите, чистите податоци, прагматичката евалуација и безбедното работење. [2][3]

• Користете API-ја за брзо движење, прилагодете кога ќе стане ваш ров.

• Имајте ги предвид ризиците. Позајмете знаење од NIST AI RMF. [2]

• Следете ги резултатите што се важни за луѓето. Не само прецизноста. Особено не суетните метрики. [3][4]

Заклучоци - Предолго е, не го прочитав 🧾

Машинското учење наспроти вештачката интелигенција не е дуел. Тоа е опсег. Вештачката интелигенција е целиот систем што се однесува интелигентно за корисниците. Машинското учење е збир на методи што учат од податоците во тој систем. Најсреќните тимови го третираат машинското учење како алатка, вештачката интелигенција како искуство, а влијанието на производот како единствена табла со резултати што всушност се брои. Чувајте го човечко, безбедно, мерливо и малку агресивно. Исто така, запомнете: велосипеди, мотоцикли, возови. Имаше смисла за секунда, нели? 😉

Референци

1. Том М. Мичел - Машинско учење (страница од книгата, дефиниција). прочитај повеќе

2. NIST - Рамка за управување со ризици од вештачка интелигенција (AI RMF 1.0) (официјална публикација). прочитај повеќе

3. Стенфорд HAI - Извештај за индексот на вештачка интелигенција за 2025 година (официјален PDF). прочитај повеќе

4. Гуо, Плејс, Сан, Вајнбергер - За калибрација на модерни невронски мрежи (PMLR/ICML 2017). прочитај повеќе

5. Гринштајн, Ојалон, Вароква - Зошто моделите базирани на дрвја сè уште имаат подобри резултати од длабокото учење на табеларни податоци? (NeurIPS 2022 Datasets & Benchmarks). прочитај повеќе

Пронајдете ја најновата вештачка интелигенција во официјалната продавница за асистенти за вештачка интелигенција

За нас