0 просмотров

Связь между искусственным интеллектом, машинным обучением и наукой о данных

В связи с сегодняшним ажиотажем в отрасли для специалистов по данным и инженеров по машинному обучению многие студенты, а также опытные ИТ-специалисты стремятся понять эту технологию. С самой высокооплачиваемой профессией и тем, что специалист по обработке данных считается «самой сексуальной профессией 21 века», это самая требовательная профессия в отрасли. На изображении ниже из трендов Google показано, что с 2014/2015 года интерес к машинному обучению со временем растет.

Область машинного обучения, искусственного интеллекта и науки о данных огромна. Из-за этого существует много путаницы между искусственным интеллектом, наукой о данных и машинным обучением. В этой статье я попытаюсь обрисовать взаимосвязь и различия между этими технологиями.

Искусственный интеллект:

Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, в которой компьютерные системы разрабатываются таким образом, чтобы они могли выполнять задачи, которые может выполнять человеческий интеллект. Существует множество задач, таких как распознавание речи, распознавание изображений, системы принятия решений и т. д. Сам термин искусственный интеллект говорит сам за себя.Этот интеллект в компьютерных системах создается людьми с использованием некоторых методов и алгоритмов, таких как обработка естественного языка (NLP) или компьютерное зрение и т. д. Машины разрабатываются с целью сделать их достаточно интеллектуальными, чтобы работать и реагировать как люди. Данные играют важную роль в ИИ. Именно с помощью большого объема данных, известных как большие данные, эти системы работают хорошо. Область искусственного интеллекта обширна и состоит из таких подполей, как машинное обучение и глубокое обучение.

Статья в тему:  Как быть ученым искусственного интеллекта

Машинное обучение:

Машинное обучение является подполем искусственного интеллекта. Машинное обучение используется, чтобы делать прогнозы на будущее для конкретной проблемы на основе исторических данных. Наиболее распространенным примером применения машинного обучения, с которым вы можете столкнуться, является определение того, является ли электронное письмо спамом или нет. Возможно, вы заметили, что ваш провайдер электронной почты помогает обнаруживать спам на основе предыдущего письма, которое вы пометили как спам. Этот прогноз делается с использованием различных алгоритмов, таких как регрессия или классификация. Ниже приводится формальное определение машинного обучения Тома Митчелла:

Говорят, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторого класса задач T и показателя производительности P, если ее производительность при выполнении задач в T, измеряемая P, улучшается с опытом E.

Для построения таких алгоритмов требуется огромное количество данных. Чем больше данных, тем лучше прогнозы. У машинного обучения есть подполе, известное как глубокое обучение, которое основано на том, как устроен наш человеческий мозг. Он содержит несколько слоев нейронных сетей. Эта сеть может быть построена сложным образом, что помогает прогнозировать лучшие результаты. Как и наш мозг, нейронная сеть также содержит нейроны, которые взаимосвязаны друг с другом. Существует входной слой, выходной слой, а также он может содержать один или несколько скрытых слоев. На следующей диаграмме показано простое представление нейронной сети.

Статья в тему:  Как искусственный интеллект изменит управление

Наука о данных:

Наука о данных — это область, в которой специалист по данным извлекает ценную информацию из больших объемов данных. Информация, полученная специалистами по данным, помогает компаниям развивать свой бизнес. Наука о данных включает в себя анализ данных, моделирование данных и т. д. Эта область включает в себя часть машинного обучения для прогнозирования и моделирования. Другие разделы науки о данных включают извлечение данных, исследование данных, подготовку данных, визуализацию данных и т. д. Эта область быстро растет, поскольку количество данных, генерируемых день ото дня, растет в геометрической прогрессии. Эти сгенерированные данные необходимо обрабатывать и использовать для развития бизнеса. Специалисты по данным — это люди, которые хорошо разбираются в программировании, машинном обучении, знании предметной области, математике и статистике. Data Scientist также известен как человек, который лучше разбирается в статистике, чем любой инженер-программист, и лучше в разработке программного обеспечения, чем любой статистик.

Связь между наукой о данных, машинным обучением и искусственным интеллектом:

Все эти три технологии связаны, поскольку все они основаны на данных. Данные являются важным фактором в этих технологиях. Как упоминалось ранее, машинное обучение — это подполе искусственного интеллекта, а глубокое обучение — подполе машинного обучения. Это соотношение показано на диаграмме ниже:

С другой стороны, наука о данных — это область, связанная с получением информации и прогнозированием с использованием данных. Но эти прогнозы строятся с использованием алгоритмов машинного обучения. Наука о данных включает в себя статистику и машинное обучение. Машинное обучение — это связующее звено между наукой о данных и искусственным интеллектом. Но для прогнозов нужны чистые и хорошо подготовленные данные. Процесс извлечения данных, инженерии данных, предварительной обработки данных и т. д. выполняется в науке о данных, которая затем используется для прогнозного моделирования в машинном обучении.

Статья в тему:  Приложение, основанное на искусственном интеллекте

Например, в случае самоуправляемых автомобилей данные собираются с помощью изображений и датчиков, которые затем обрабатываются с использованием методов машинного обучения, таких как глубокое обучение.

Обычно вы видите, что термины «Наука о данных», «Искусственный интеллект» и «Машинное обучение» используются в отрасли взаимозаменяемо. Но важно, что во всех этих областях данные являются компонентом, связывающим эти технологии.

Я хотел бы знать, есть ли у вас какие-либо вопросы или предложения с вашей стороны.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector