AI jämfört med maskininlärning

Vad är maskininlärning (ML)?

Maskininlärning är en underkategori av artificiell intelligens som gör att maskiner kan lära sig av tidigare data eller upplevelser. De är inte explicit programmerade att producera algoritmer för upprepade korrekta resultat.

Till exempel använder tal-till-text-sökningar ML för att översätta talade ord till text på din telefon. Inom den medicinska världen använder läkare maskininlärning för att snabba upp bildanalys och inom bankväsendet snabbar ML upp upptäckten av bedrägeri.

Det finns tre olika typer av maskininlärningsmodeller.

Övervakad inlärning

Denna typ av ML tränas med hjälp av träningsdata med etiketter. Datavetare tränar modellen med mycket tydliga, beskrivande data. När den tränats kan den här typen av maskininlärningsmodell klassificera data i kategorier och använda den informationen för att upptäcka mönster och trender.

Förstärkande inlärning

Vid förstärkande inlärning lär sig ML genom trial and error. Modellen genererar resultat och det är upp till datavetaren att ge feedback om huruvida resultatet är korrekt eller inte. Detta gör att modellen kan samla in feedback från tidigare upplevelser för att avgöra vilka som är de korrekta åtgärderna för att utföra en uppgift.

Oövervakad inlärning

Till skillnad från vid övervakad inlärning, då data med etiketter matas in, ges vid oövervakad inlärning datauppsättningar utan etiketter till en ML-algoritm. Detta innebär att algoritmen kan hitta mönster och grupperingar själv, utan behov av mänskligt ingripande.

ML-modeller kan vara komplexa, men dessa algoritmer kan ha stor påverkan på resultatens kvalitet och användbarhet. Läs mer om hur maskininlärningsmodeller fungerar.

Skillnaden mellan maskininlärning och AI

Maskininlärning och AI är nära besläktade eftersom ML är en undergrupp till AI. ML har dock ett annat mål än AI, så det är viktigt att inte blanda ihop de två teknikerna.

Låt oss titta på de två största skillnaderna mellan AI och maskininlärning.

Förstå AI

Med AI skapar datavetare intelligenta system som kan utföra uppgifter som en människa. Målet för AI är att skapa ett smart datasystem med människoliknande intelligens som kan lösa komplexa problem utan direkt mänsklig hjälp.

AI har många olika användningsområden, men dess primära fokus är att maximera möjligheter och framgång. Eftersom det är mer avancerat kan AI hantera ostrukturerade data. Detta innebär att datavetare kan mata in en datauppsättning utan etiketter och ändå få starka insikter.

De tre typerna av AI är snäv AI, allmän AI och super-AI.

Förstå maskininlärning

Målet med maskininlärning är att låta maskiner lära sig av data så att de kan producera korrekta resultat. Med ML-modeller lär datavetare maskiner med data som ett sätt att utföra specifika uppgifter och producera korrekta resultat.

ML har begränsade användningsområden, och dess främsta fokus är korrekthet och mönsterigenkänning. Den kan inte analysera ostrukturerade data, utan behöver strukturerade eller halvstrukturerade data för att generera korrekta resultat.

De tre typerna av ML är övervakad inlärning, förstärkande inlärning och oövervakad inlärning.

Hur AI och maskininlärning fungerar tillsammans

AI och ML kan användas tillsammans för att ge innovativa lösningar till uppgifter i den verkliga världen. AI-system byggs i själva verket med hjälp av ML.

AI och ML är olika koncept, men tillsamman ger de överlägsna resultat.

Hur det fungerar

Maskininlärning är mindre komplex än AI, men den är en viktig beståndsdel i AI-system. AI använder ML för att utföra uppgifter som:

1. Dataförberedelse. Detta innebär att välja ut, rensa och omvandla data till ett format som kan användas av en ML-algoritm.
2. Modellträning. En ML-algoritm används för att bygga en modell som kan göra förutsägelser och fatta beslut baserade på inmatade data. Algoritmen lär sig av data genom att identifiera mönster och relationer och justera sina parametrar för att minimera antalet fel. Den här processen upprepas flera gånger och fortgår tills en konsekvent hög nivå av korrekta resultat uppnås.
3. Modellanvändning. När modellen väl har tränats kan den användas i den verkliga världen för att göra förutsägelser eller klassificeringar baserade på nya data som en form av artificiell intelligens.

En del utgår från att AI och maskininlärning bara är till för storföretag, men dessa tekniker finns överallt i vårt dagliga liv. I själva verket använder 77 % av människor enheter eller tjänster med AI, och de flesta inser det inte ens.

Djupinlärning är en undergrupp av ML. Den använder neurala nätverk med tre eller fler lager för att simulera den mänskliga hjärnans inlärningsförmåga. Många AI-verktyg använder djupinlärning för att snabba upp automatisering och utföra uppgifter på högre nivå. Lär dig mer om hur djupinlärning skiljer sig från maskininlärning.

Fördelar med AI och maskininlärning

AI och ML ger företag fler möjligheter att automatisera uppgifter och snabba upp sina arbetsflöden. Tillsammans kan AI och ML leverera fördelar som:

1. Fler källor till datainmatning. Företag svämmar över av data. Istället för att arkivera informationen gör AI och ML så att organisationer kan samla in och behandla en större mängd data. Detta mobiliserar automatiskt data i stor skala.
2. Bättre, snabbare beslutsfattande. AI och ML låter företag dra nytta av data av högre kvalitet i stora volymer. I praktiken innebär detta att företag kan utvinna dataunderbyggda insikter från ostrukturerade data mer regelbundet. Detta hjälper dem att bli flexiblare och mer datarivna, vilket leder till förbättrat beslutsfattande i hela företaget.
3. Ökad verksamhetseffektivitet. AI och ML låter företag automatisera repetitiva uppgifter medan antalet fel minskar, vilket gör företag både effektivare och kostnadseffektivare. I själva verket kan AI minska felen med 50 % inom vissa branscher, som detaljhandeln.

Tillämpning av artificiell intelligens och maskininlärning

Mänskligheten har knappt sett början på vad AI och ML kan göra. Dessa tekniker ökar dock redan i popularitet. 2022 använde 35 % av organisationer AI 2022, vilket är 4 % mer än 2021.

2023 använder fler företag artificiell intelligens och maskininlärning på dessa områden:

• Kundtjänst. Organisationer förlitar sig på AI och ML för att besvara kundfrågor snabbare – och korrektare – med AI-drivna chattbotar. De använder även lösningar som Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) för att samla djupare insikter om sina kunder för att kunna leverera felfri service.
• Bankväsendet och finansvärlden. Finansföretag använder AI och ML för allting från efterlevnad till investeringsförvaltning och dokumentbehandling.
• Kundinsikter. Fler företag kan personalisera kundupplevelsen med AI-drivna insikter. Till exempel använder Spotifys och Amazons rekommendationsmotorer AI för att samla in data och automatiskt leverera personaliserade upplevelser.
• Internetsäkerhet. IT-leverantörer använder i allt högre utsträckning AI och ML för att upptäcka och avhjälpa säkerhetshot och förebygga mänskliga fel.
• Transport. Självkörande bilar och lastfartyg är bara ett par exempel på hur AI och ML effektiviserar transport.
• Marknadsföringsstrategi. Marknadsförare använder lösningar som Adobe Experience Platform för att generera AI-driven kundinformation i realtid för att förbättra personalisering.
• Sjukvård. AI och ML hjälper sjukvårdsleverantörer förbättra korrektheten vid diagnostik, erbjuda personaliserad vård via virtuella assistenter och upptäcka bedrägeri.

Framtiden för AI och maskininlärning

I framtiden förväntar vi oss att se en uppgång i efterfrågan på AI och ML. År 2029 kommer AI- och ML-branschen att var värd över 209 miljarder USD.

I framtiden kommer AI att revolutionera vården och forskningen, förutom att skapa hyperpersonaliserade konsumentupplevelser. Till exempel genererar Adobe Real-Time CDP insikter och åtgärdbara steg för att skala målgrupper genom artificiell intelligens och maskininlärning. Efterfrågan kommer även att öka på STEM-jobb för att hantera AI- och ML-lösningar. Dator- och datavetarjobb förutspås till exempel att öka med 21 % till 2031.

Det står klart att AI och ML kommer att fortsätta att revolutionera affärsvärlden som vi känner den. Denna teknik verkar ofta i bakgrunden men i framtiden kommer den förmodligen att spela en aktivare roll i både vårt arbete och våra dagliga liv.

Är du redo för nästa steg i AI-utvecklingen? Se hur maskininlärning driver Adobe Sensei och alla Adobe Experience Cloud-produkterna.