Inteligența artificială (AI) și Machine Learning (ML) sunt cuvinte la modă care sunt din ce în ce mai folosite pentru a discuta despre tendințele viitoare în știința datelor și a altor tehnologii. Cu toate acestea, aceste două concepte sunt într-adevăr mazăre în aceeași păstaie?
Inteligența artificială este un concept mai larg de mașini inteligente care îndeplinesc diferite sarcini pe cont propriu. În timp ce Machine Learning este o aplicație a Inteligenței Artificiale în care mașinile învață din datele furnizate lor folosind diferite tipuri de algoritmi. Prin urmare, Machine Learning este o metodă de analiză a datelor care automatizează construirea modelelor analitice, permițând computerelor să găsească informații ascunse fără a fi programate în mod explicit pentru a face acest lucru. Pare soluția perfectă pentru toate problemele noastre tehnologice, nu-i așa?

Evoluția învățării automate

Arthur Samuel, un pionier american în domeniul jocurilor pe computer și al inteligenței artificiale, a inventat termenul de „învățare automată” în 1959, în timp ce lucra la IBM. În primele zile, Machine Learning s-a născut din recunoașterea modelelor, cu teoria conform căreia computerele pot învăța din modele din date fără a fi programate pentru a îndeplini sarcini specifice. Cercetătorii interesați de inteligența artificială au dezvoltat ulterior algoritmi cu care computerele sau mașinile ar putea învăța din date. Drept urmare, ori de câte ori mașinile au fost expuse la date noi, au putut să se adapteze și în mod independent .

Este o știință care nu este nouă, dar care câștigă un nou impuls, în principal datorită noilor tehnologii de calcul care au evoluat în ultimele decenii.
Roluri și salarii în Big Data în industria financiară

Mulți algoritmi de învățare automată există de mult timp. Însă, capacitatea de a aplica automat calcule matematice complexe la seturi mari de date este o nouă dezvoltare la care se observă. Iată câteva exemple de aplicații de învățare automată cu care ați putea fi familiarizat:

• Recomandări online de la Amazon și Netflix.
• YouTube detectează și elimină conținut terorist de pe platformă.
• Să știi ce spun clienții despre tine pe Twitter

Creșterea învățării automate

Apariția internetului, precum și creșterea masivă a informațiilor digitale generate, stocate și puse la dispoziție pentru analiză, sunt considerate a fi cei doi factori importanți care au condus la apariția învățării automate. Cu amploarea datelor de calitate de pe internet, opțiunile economice de stocare a datelor și capacitățile îmbunătățite de procesare a datelor, algoritmii de învățare automată sunt văzuți ca un vehicul care propulsează dezvoltarea inteligenței artificiale într-un ritm dogoritor în ultima vreme.

Rețele neuronale

O rețea neuronală funcționează pe un sistem de probabilitate, fiind capabilă să facă declarații, decizii sau predicții pe baza datelor furnizate acesteia. Mai mult, o buclă de feedback permite „învățarea” ulterioară prin detectare; de asemenea, modifică procesul de învățare în funcție de faptul că deciziile sale sunt corecte sau greșite.
O rețea neuronală artificială este un sistem informatic cu rețele de noduri inspirate din neuronii din creierul animalului. Astfel de rețele pot fi învățate să recunoască și să clasifice modele prin intermediul exemplelor de martori, mai degrabă decât să spună algoritmului cum să recunoască și să clasifice modelele exact. Aplicațiile derivate de învățare automată ale rețelelor neuronale pot citi fragmente de text și pot recunoaște natura textului – fie că este o plângere sau o notă de felicitare. De asemenea, ei pot asculta o piesă muzicală, pot decide dacă este posibil să facă pe cineva fericit sau trist și să găsească alte piese muzicale similare. În plus, pot chiar să compună muzică care exprimă aceeași dispoziție sau temă.
În viitorul apropiat, cu ajutorul Machine Learning și al Inteligenței Artificiale, ar trebui să fie posibil ca o persoană să comunice și să interacționeze cu dispozitive electronice și informații digitale datorită unui alt domeniu emergent al AI numit Natural Language Processing (NLP). NLP a devenit o sursă de inovație de ultimă oră în ultimii câțiva ani și una care se bazează în mare măsură pe Machine Learning.

Aplicațiile NLP încearcă să înțeleagă comunicarea umană, atât scrisă, cât și vorbită, și să comunice folosind diverse limbi. În acest context, Machine Learning ajută mașinile să înțeleagă nuanțele limbajului uman și să răspundă într-un mod pe care un anumit public este probabil să le înțeleagă.
Ce înseamnă cu adevărat dezvoltarea competențelor și de ce este importantă pentru succes

Deci, cine îl folosește de fapt?

Majoritatea industriilor care lucrează cu cantități mari de date au recunoscut valoarea Machine Learning. Companiile mari colectează informații vitale în timp real din datele stocate și, prin urmare, sunt capabile să mărească eficiența sau să obțină un avantaj față de concurenții lor.

Servicii financiare

Băncile și alte companii folosesc Machine Learning pentru a identifica informații importante în datele generate și, prin urmare, pentru a preveni fraudele. Aceste informații pot identifica oportunități de investiții sau pot ajuta investitorii să știe când să tranzacționeze. Exploatarea datelor poate identifica, de asemenea, clienții cu profiluri de risc ridicat sau poate folosi supravegherea cibernetică pentru a avertiza clienții despre fraudă și, prin urmare, a minimiza furtul de identitate.

Marketing si vanzari

Site-urile web de comerț electronic utilizează tehnologia Machine Learning pentru a analiza istoricul cumpărăturilor pe baza achizițiilor anterioare, pentru a recomanda articole care v-ar putea plăcea și pentru a promova alte articole. Industria comerțului cu amănuntul se bucură de capacitatea site-urilor web de a capta date, de a le analiza și de a le folosi pentru a personaliza o experiență de cumpărături sau pentru a implementa campanii de marketing.
În concluzie, inteligența artificială și, în special, învățarea automată, cu siguranță au multe de oferit astăzi. Cu promisiunea de a automatiza sarcinile banale, precum și de a oferi perspective creative, industriile din fiecare sector, de la bancar la asistență medicală și producție, culeg beneficiile.

În cele din urmă, oamenii de știință speră să dezvolte o inteligență artificială asemănătoare omului, care este capabilă să crească viteza diferitelor funcții automate, în special odată cu apariția chatbot-urilor în domeniul internetului . O mare parte din progresele interesante pe care le-am văzut în ultimii ani se datorează schimbărilor progresive ale inteligenței artificiale, care au fost aduse de Machine Learning. Acesta este în mod clar motivul pentru care învățarea automată este gata să devină următorul lucru important în sfera științei datelor.
Așa că mergeți mai departe, UpGrad pentru a rămâne în fruntea curbei.