Оглавление:
Машинное обучение (ML) будет или благом, или проклятием для предприятия, в зависимости от того, с кем вы разговариваете. С одной стороны, он предоставит широкий спектр новых возможностей для цифровых процессов - от автоматизированных рабочих процессов до самоуправляемой инфраструктуры. С другой стороны, это сместит рабочие места и лишит организации возможности вносить исправления, когда что-то пойдет не так.
Правда, вероятно, где-то между этими двумя крайностями, но чтобы действительно понять, что ML может и не может сделать, необходимо развеять некоторые мифы, которые выросли вокруг технологии. (С таким большим количеством предложений, почему не все используют ML? Узнайте из 4 блокпостов, которые мешают внедрению машинного обучения.)
Миф 1: Машинное обучение и искусственный интеллект - это одно и то же.
Хотя верно, что оба они используют одну и ту же фундаментальную технологию, ИИ - это общий термин, охватывающий широкий спектр дисциплин. По словам доктора Майкла Дж. Гарбейда, генерального директора Education Ecosystem, AI включает не только ML, но и нейронные сети, обработку естественного языка, распознавание речи и множество других новых технологий. ML отличается тем, что может изменять свой собственный код, основываясь на опыте, изменениях в своей среде или введении новых целей - это, по сути, аспект «обучения» машинного обучения.
