Seuraava artikkeli auttaa sinua: AI vs Machine Learning vs Deep Learning: miten ne eroavat toisistaan?
Oletko koskaan pysähtynyt pohtimaan eroja “AI vs Machine Learning vs Deep Learning” välillä?
Jokainen näistä käsitteistä palvelee tarkoitusta ja ne voidaan toteuttaa eri tavalla.
Helpottaaksemme sitä, olemme kirjoittaneet tämän artikkelin selittääksemme nämä termit ja niiden sovellettavuuden. Tulet näkemään:
Lataa tämä viesti kirjoittamalla sähköpostiosoitteesi alle
Mikä on tekoäly ja miten se toimii?
AI tarkoittaa tekoälyä, joka viittaa tietokoneeseen tai algoritmiin, joka toimii itsenäisesti minkä tahansa ihmisen syötteen jälkeen.
Joten henkilö luo ohjelman ja antaa sille joukon ohjeita. Sitten ohjelma saavuttaa nämä direktiivit itsenäisesti ilman muita tietoja käyttäjältä.
Oppiminen ja ongelmanratkaisu ovat myös tekoälyjärjestelmien tunnusmerkkejä.
Yhteinen järjestelmä pystyy analysoimaan dataa ja osoittamaan virheitä, kun taas tekoäly pystyy tulkitsemaan skenaarioita ja tilanteita. Se voi esimerkiksi tunnistaa petosyrityksen sähköisessä kaupankäynnissä.
Lyhyesti sanottuna se on tapa simuloida ihmisen aivojen toimintaa koneissa ja järjestelmissä tulkitsemalla tietoa ja dataa käytettäväksi päivittäisessä työssä.
Esimerkkejä modernista tekoälystä
Vaikka monet ihmiset kuvittelevat tekoälykoneiden muuttuvan tajuaviksi ja yrittävän tuhota maailman, todellisuus on, että useimmat meistä luottavat tähän tekniikkaan jokapäiväisessä elämässään.
Jonkin verran esimerkkejä tekoälystä todellisessa maailmassa käytettyjä ovat:
Kartat ja navigointi
Aikaisemmin liikkuminen tarkoitti kartan tuomista ja polun kartoittamista manuaalisesti ajon aikana.
Sitten MapQuestin kaltaiset sivustot ilmestyivät antamaan joukon ohjeita ja käteviä kuvia.
Nykyaikaiset navigointiohjelmat voivat nyt tarjota optimaaliset reitit erilaisiin tietoihin, kuten maksullisten teiden tai raskaan liikenteen välttämiseen.
Tekoälypohjaiset navigointijärjestelmät voivat jopa skannata ympäristöään ymmärtääkseen, mikä voi tehdä reitistä nopeamman tai tehokkaamman. Ajan myötä nämä ohjelmat voivat navigoida kaupungeissa paremmin kuin pitkään asuneet.
Käyttäjien suositukset
Jos katsot Netflixiä, huomaat, että järjestelmä antaa suosituksia muiden katsomiesi ohjelmien tai elokuvien perusteella.
Ohjelma kerää tykkäyksiäsi ja ei-tykkäyksiäsi luodakseen henkilökohtaisemman katselulistan.
Monet käyttäjäkeskeiset sivustot käyttävät tällaisia tekoälyalgoritmeja, jotka muuttuvat älykkäämmiksi ja ymmärtäväisemmiksi, kun käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa niiden kanssa.
Kasvojentunnistus
Tekoälyn ohella kasvojentunnistusohjelmistot aiheuttavat myös paljon kohua, mutta vain joskus hyödyllisistä syistä.
Tämä ohjelmisto voi selvittää, miltä ihmiset näyttävät aiempien kuvien perusteella, ja tulokset ovat yllättävän tarkkoja.
AI-kasvontunnistusohjelmisto voi myös seurata henkilön toimintaa koko alueella seuraamalla hänen kasvojaan.
Nämä ohjelmat voivat jopa oppia kertomaan jonkun tunteista hienovaraisten kasvojen vihjeiden perusteella.
Milloin käyttää tekoälyä
Siellä on muutamia alueita, joilla tekoäly pystyy käsittelemään tehtäviä, jotka vievät liian kauan tai ovat liian monimutkaisia. Esimerkkejä voivat olla seuraavat:
- Tiedonhallinta – Tiedonsyöttö tehtiin ennen käsin, ihminen otti tietoa todellisesta maailmasta ja laittoi sen tietokoneelle. Tekoäly voi hoitaa tämän tehtävän paljon tehokkaammin ja jopa analysoida tietoja kehittääkseen oivalluksia ja toimintasuunnitelmia.
- Myynti ja markkinointi – Tekoäly on erinomainen muuttamaan käyttäjätiedot henkilökohtaiseksi kokemukseksi. Myyntitiimit voivat luoda räätälöityjä paketteja henkilön kiinnostuksen kohteiden tai vuorovaikutuksen perusteella brändin verkkosivuston kanssa. Markkinointitiimit voivat kerätä tietoja liideistä ja kehittää kohdistetumpia kampanjoita, jotka lisäävät tuloksia.
- Asiakaspalvelu – AI-chatbotit, kuten ChatGPT, ovat kuuluisia ihmisten kaltaisten vastausten antamisesta erilaisiin kyselyihin. Yritykset voivat ottaa nämä chatbotit käyttöön ensimmäisten asiakastukiistuntojen hoitamiseen. Botit voivat tarjota vastauksia yksinkertaisiin kysymyksiin ja auttaa suodattamaan kyselyitä lähettämällä ne oikealle osastolle.
- Toiminnot – Tekoälyä voidaan käyttää monimutkaisissa operaatioissa, joissa on monia liikkuvia osia. Esimerkiksi Amazon käyttää tekoälyä määrittääkseen kuljettajilleen parhaan reitin ja maksimoidakseen heidän toimitusten määrän. Varastot voivat myös käyttää tekoälyä asettelujen uudelleenmäärittämiseen nopeuttaakseen toimintaa ja tehdäkseen yksittäisistä työntekijöistä tuottavampia. Tekoäly voi myös havaita mahdolliset turvallisuusongelmat ja varoittaa johtajia automaattisesti.
Mitä koneoppiminen on ja miten se toimii?
Koneoppiminen on prosessi, jossa algoritmi käyttää paljon dataa oppiakseen suorittamaan tehtävänsä paremmin.
Koneoppimisohjelmat alkavat yleensä perusohjeista ja oppivat lisää ohjeiden saavuttamisesta vuorovaikutuksessa käyttäjien kanssa.
Vaikka koneoppimisalgoritmi ei ehkä olekaan aluksi tarkka tai luotettava, se vain paranee ajan myötä.
Vaikka tekoälyä ja koneoppimista käytetään usein vaihtokelpoisina, ne eivät ole sama asia. Sen sijaan koneoppiminen on tekoälyn osajoukko.
Kaikki tekoäly ei ole koneoppimista, mutta kaikki koneoppiminen on tekoälyn muoto.
Jos esimerkiksi näet tuotesuosituksia verkkosivustolla, se on esimerkki tekoälystä.
Kulissien takana oleva koneoppimisalgoritmi käyttää asiakkaan antamia tietoja henkilökohtaisten suositusten tekemiseen.
Ilman näitä tietoja algoritmi saattaa ehdottaa asioita sen perusteella, mistä muut ihmiset pitävät, mikä ei välttämättä ole tarkka kyseiselle asiakkaalle.
Esimerkkejä koneoppimisesta
Useimmat yllä luettelemamme esimerkit käyttävät koneoppimista mukautuakseen ympäristöönsä ja parantaakseen työtään. Esimerkkejä autenttisesta koneoppimisesta toiminnassa voimme kuitenkin tarkastella seuraavaa:
Ennakoiva tekstinsyöttö
Meillä kaikilla on ollut ongelmia automaattisen korjauksen, sanojemme odottamattoman muuttamisen ja viestimme merkityksen muuttamisen kanssa.
Kehittyneet automaattiset korjausjärjestelmät kuitenkin keräävät tietoja tekstiviestitottumuksistasi ja oppivat, mitä yrität sanoa.
Ajan myötä se mukautuu ainutlaatuisiin kielitottumuksiin. Tällä tavalla korjaukset ovat tarkempia ja hyödyllisempiä.
Sähköpostin suodatus
Henkilökohtaisella tasolla sähköpostiohjelmistojen koneoppiminen voi oppia, mitkä viestit suodatetaan pois roskapostiksi (tai ei-toivotuksi) luokittelemasi viestin perusteella.
Yritystasolla tämä ohjelmointi voi automaattisesti segmentoida brändin yleisön sen perusteella, miten he ovat vuorovaikutuksessa sen sisällön kanssa.
Jos joku esimerkiksi napsauttaa tiettyä linkkiä, hänet lisätään tiettyyn luokkaan. Jos joku muu ei avaa sähköposteja, hän siirtyy uudelleenkohdistuskampanjaan.
Terveydenhuolto
Kun koneoppimisohjelmat keräävät tietoa tietyistä sairauksista ja niiden syistä, ne voivat havaita paremmin varhaiset varoitusmerkit.
Tällä tavalla lääkärit voivat havaita mahdollisesti haitallisia tiloja ennen kuin ne karkaavat hallinnasta.
Milloin koneoppimista kannattaa käyttää
Kaiken kaikkiaan automaatio ja ennakoiva analyysi ovat koneoppimisen parhaita käyttötapoja kaikille suurille ja pienille yrityksille.
- Automatisoi kaikenlaisia tehtäviä – Esimerkiksi koneoppimisohjelma voi analysoida tietoja sosiaalisen median alustastasi ja kuratoida sisältöä jokaiselle käyttäjälle. Se voi myös olla vuorovaikutuksessa seuraajiesi kanssa ja oppia heistä lisää muuntaakseen heidät maksaviksi asiakkaiksi.
- Tee ennakoiva analyysi – Voit esimerkiksi syöttää ohjelman historiallisia myyntitietoja ja katsoa, löytääkö se malleja. Sitten saatat huomata, että jotkut tuotteet myyvät parhaiten tiettyinä vuorokaudenaikoina tai eri vuodenaikoina. Lopuksi voit käyttää näitä tietoja ymmärtääksesi, mitä tuotteita mainostaa kulloinkin.
Jos kuitenkin käytät suhteellisen uutta ohjelmaa, on parasta, että työntekijät ovat vuorovaikutuksessa algoritmin kanssa tehdäkseen siitä älykkäämpiä ennen sen käyttöönottoa todellisissa tilanteissa.
Mitä syväoppiminen on ja miten se toimii?
Syväoppiminen on toinen tekoälyn osajoukko, joka menee koneoppimista pidemmälle.
Se on paljon lähempänä ihmisaivojen kopioimista asettamalla algoritmeja ja koodeja päällekkäin.
Vaikka koneoppimisohjelma vaatii ihmisen panosta, syväoppimisohjelma voi usein parantaa itseään.
Syväoppiminen on monimutkaista ja johtaa usein “mustan laatikon” ongelmaan.
Jotta syväoppimisjärjestelmät toimisivat, ne vaativat valtavia määriä dataa.
Kuitenkin, kun he analysoivat tiedot perusteellisesti, ohjelma voi usein oppia ja mukautua itsenäisesti, jopa muodostaen epälineaarisia polkuja tavoitteidensa saavuttamiseksi.
“Musta laatikko” -ongelma on, kun kone oppii suorittamaan tehtävän, mutta ei ole selvää, kuinka se teki sen tai miksi se valitsi kyseisen menetelmän.
Koska kone teki johtopäätöksensä ilman ihmisen vuorovaikutusta, ohjelmoijat eivät voi jäljittää sen toimia tämän tuloksen saavuttamiseksi.
Esimerkkejä syvästä oppimisesta
Konenäkö
Syväoppimismalleja voidaan kouluttaa luokittelemaan ja tunnistamaan kuvia tai esineitä tarkasti valokuvissa ja videoissa.
Tällä tekniikalla on monia käytännön sovelluksia, kuten itseohjautuvat autot, kasvojentunnistus ja lääketieteellinen kuva-analyysi.
Luonnollisen kielen käsittely
Syväoppiminen voi analysoida, ymmärtää ja tuottaa ihmisen kaltaista kieltä.
Ääniavustajat, kuten Siri ja Alexa, chatbotit ja kielenkäännökset käyttävät tätä tekniikkaa.
Recommender-järjestelmät
Syväoppimisalgoritmit voivat analysoida käyttäjätietoja ja tehdä yksilöllisiä suosituksia tuotteista, palveluista tai sisällöstä.
Netflixin, Amazonin ja YouTuben kaltaiset alustat käyttävät tätä sisällön ehdottamiseen käyttäjien aiemman käyttäytymisen ja mieltymysten perusteella.
Milloin syväoppimista kannattaa käyttää
Syväoppiminen on tekoälyn tyyppi, jolla on monia käytännön sovelluksia, tässä on joitain.
- Petosten havaitseminen – Koska järjestelmä voi tunnistaa käyttäytymisen, se voi havaita petoksia rahoitustapahtumassa tai jopa tunnistaa järjestelmään pääsyn. Deep Learning toimii epälineaarisella tavallajoten tekniikka liittyy erilaisiin skenaarioihin ja käyttäytymismalleihin ymmärtääkseen, että tietty toiminta ei ole asianmukaista ja voi olla merkki ongelmasta.
- Valvomaton automaatio – Google ja Uber käyttävät Deep Learning -tekniikkaa mahdollistaakseen autojen ohjauksen tekoälyllä. Se on prosessi, joka on vielä kehitteillä, mutta on jo edennyt merkittävästi. Tämä kaikki johtuu järjestelmän korkeasta oppimiskyvystä, joka pystyy reagoimaan arjen tilanteisiin liikenteessä. Ilman valvontaa auto voi kuljettaa matkustajan ilman ongelmia.
- Kasvojen tunnistus – Monet älypuhelimet tarjoavat jo kasvojentunnistusjärjestelmiä. Tämä prosessi vaikuttaa suhteellisen yksinkertaiselta ja liittyy suoraan syväoppimiseen. Tekniikka pystyy tunnistamaan yksityiskohdat pystyä määrittämään ja erottamaan kasvojen ilmeet, mikä takaa käyttäjille parhaan turvallisuuden.
AI vs Machine Learning vs Deep Learning: mitkä ovat tärkeimmät erot?
Nyt kun tiedät enemmän tekoälystä, koneoppimisesta ja syväoppimisesta, saattaa olla helpompi ymmärtää niiden väliset erot.
Lyhyesti sanottuna kaksi viimeistä teknologiaa ovat osa ensimmäisen maailmankaikkeutta.
Ne ovat prosessin evoluutioita, jotka tekevät järjestelmästä entistä kykenevämmän tekemään päätöksiä ilman ihmisen puuttumista.
Tekoäly on siis keinotekoisen päättelyn varhainen vaihe, jossa kone voi tehdä itse päätöksensä, mutta ei ole kovin pätevä.
Kone- ja syväoppiminen ovat vieläkin monimutkaisempia vaiheita, joissa järjestelmillä ja koneilla on suurempi autonomia, mikä lisää päättelykykyä ja sitä kautta päätöksentekoa.
Kuten termi “syvä” osoittaa, syväoppiminen kattaa vieläkin monimutkaisemman ja edistynyt koneoppiminen.
Järjestelmä luo algoritmikerroksesta keinotekoisen hermoverkon, jonka avulla se voi tehdä omia päätöksiään ilman ihmisen osallistumista.
Yhteenvetona voidaan todeta, että nämä kolme tekniikkaa eroavat toisistaan logiikaltaan ja algoritmiltaan, joten niillä on erilaiset tavoitteet ja käyttökelpoisuus yrityksessä.
Mutta ne täydentävät toisiaan edustaen eri kykyjä. Jokaisen käyttö vaihtelee tarpeiden mukaan.
Siirtyä eteenpäin
Enemmän kuin pelkkä vastauksen tietäminen kysymykseen “AI vs Machine Learning vs Deep Learning” on tärkeää ymmärtää, kuinka integroida nämä tekniikat saadaksesi strategiasi toimimaan paremmin.
Kunkin käsitteen erojen ymmärtäminenon mahdollista hyödyntää niitä kokonaisvaltaisemmin ja täydellisemmin organisaatiossasi hyödyntäen eri alueita ja sektoreita parempien tulosten saavuttamiseksi.
Kun tämä tieto mielessä, miksi et tutustu Rock Contentin tarjoamiin tekoälytyökaluihin?
Yhdistämällä ihmisen luovuuden tekoälyn tehokkuuteen nämä työkalut voivat auttaa nostamaan yrityksesi uudelle tasolle!
