ML vs AI Значение, приложения и различия в технологиях

Как работает машинное обучение?

Подобласть искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, называемая машинным обучением, фокусируется на использовании данных и алгоритмов для моделирования того, как люди учатся, постепенно повышая точность системы.

Быстро растущая дисциплина науки о данных включает машинное обучение в качестве критического элемента. Алгоритмы обучаются генерировать классификации или прогнозы с использованием статистических методов, раскрывая важную информацию в операциях интеллектуального анализа данных. В идеале решения, принимаемые на основе этих идей, влияют на ключевые показатели роста в приложениях и на предприятиях. Специалисты по обработке и анализу данных будут более востребованы по мере развития и роста больших данных, потому что они понадобятся для выявления наиболее важных бизнес-проблем, а затем данных для их решения.

По данным Market Research Future, ожидается, что доля рынка машинного обучения зарегистрирует CAGR в размере 38,76% с 2020 по 2030 год, достигнув 106,52 млрд.

Компьютерная система может использовать предыдущие данные для прогнозирования будущего или принятия некоторых решений без явного программирования благодаря машинному обучению. Огромное количество структурированных и полуструктурированных данных используется в машинном обучении для модели машинного обучения, чтобы обеспечить надежные результаты или сделать прогнозы на основе этих данных.

Алгоритмы, используемые в машинном обучении, используют прошлые данные для самообучения. Он функционирует только для ограниченных доменов; например, если мы построим модель машинного обучения для поиска фотографий собак, она будет предоставлять результаты только для изображений собак; однако, если мы добавим дополнительные данные, такие как изображение кошки, модель перестанет работать. Машинное обучение используется в различных приложениях, включая функцию автоматического предложения друзей Facebook, поисковые системы Google, спам-фильтры электронной почты и онлайн-рекомендательные системы.

Что такое ИИ?

Технология искусственного интеллекта (ИИ) повышает производительность и производительность бизнеса за счет автоматизации ранее трудоемких процессов или операций. ИИ также может анализировать данные в масштабах, которые ни один человек никогда не был в состоянии. Этот навык имеет значительные бизнес-преимущества. По данным Market Research Future, в течение прогнозируемого периода ожидается, что рынок искусственного интеллекта (ИИ) достигнет 311,35 млрд долларов США при среднегодовом темпе роста 41% (2020-2030 годы).

По мере роста населения растет и объем данных, доступных промышленным пользователям. В глобальном масштабе наука о данных - это изучение этих обширных данных, на которые влияют различные факторы, одним из которых является ИИ. Чтение этих массивных таблиц данных и оценка падения рынка и тенденций включает в себя использование глубокого обучения, языка программирования Python и машинного обучения.

Вычислительные задачи стали более простыми из-за доступности данных в удобочитаемом формате через облачное хранилище и графическую интерпретацию этих необработанных данных. На основе этих необработанных данных тестировщики качества в ИТ-организациях обычно создают тестовые случаи, которые компании используют, чтобы привлечь больше пользователей к своим продуктам. Рынок искусственного интеллекта сочетает в себе передовое компьютерное зрение с человеческими эмоциями, чтобы производить экземпляры с наименьшим количеством ошибок.

Анализ рынка искусственного интеллекта основан на надежном алгоритме, который использует сложный язык машинного обучения для использования возможностей данных и получения значительных коммерческих выгод для многих секторов. Предвидя анализ потенциальных прибылей и убытков рынка, если человек предоставляет бизнес-предложение, ИИ создал перспективы промышленного уровня для разработчиков, исследователей и предприятий.

Цифровые платформы доминировали в повседневной жизни, и ученые предупреждают, что искусственный интеллект (ИИ) может однажды превзойти человеческий интеллект и, возможно, сможет контролировать разум человеческой расы. Считается, что распознавание человеческого поведения и паттернов и создание аналитической структуры для распознавания голоса и языка может повысить производительность.

Приложения, которые выполняют сложные действия, которые ранее требовали участия человека, такие как игра в шахматы или общение с клиентами в Интернете, стали известны как искусственный интеллект (ИИ). Фраза и ее подполя, такие как машинное обучение и глубокое обучение, часто используются взаимозаменяемо. Но есть и вариации. Например, машинное обучение фокусируется на создании систем, которые развивают новые навыки или улучшают существующие на основе данных, которые они поглощают.

Ниже приведены некоторые критические различия между машинным обучением и искусственным интеллектом:

• Используя искусственный интеллект, компьютер может имитировать поведение человека. В то время как машинное обучение, ветвь искусственного интеллекта, позволяет

компьютер, чтобы учиться на предыдущих данных без явного программирования.

ИИ направлен на создание интеллектуальных компьютерных систем, которые решают сложные проблемы, такие как люди. В то же время цель ML состоит в том, чтобы предложить компьютерам возможность учиться на данных для обеспечения правильных результатов.

В ИИ мы создаем интеллектуальные машины, которые могут выполнять любую работу, как человек. При использовании машинного обучения мы обучаем компьютеры с данными для выполнения конкретных задач и получения правильных результатов.

Глубокое обучение и машинное обучение являются двумя основными подразделениями ИИ. В то же время глубокое обучение является фундаментальным подразделением машинного обучения.

ИИ имеет широкий спектр применений. Но сфера применения машинного обучения ограничена.

Целью ИИ является разработка интеллектуальной системы, которая может справиться с различными сложными задачами. В то время как машинное обучение направлено на разработку инструментов, которые могут выполнять только точные задачи, которым их научили.

Системы ИИ стремятся увеличить свои шансы на успех. В то же время точность и шаблоны являются основными проблемами машинного обучения.

Связанные отчеты:

https://epsnews.com/2022/08/09/ai-has-room-to-grow-in-the-supply-chain/

https://cryptopositives.com/metaverse-vs-web-3-0/

http://icrowdnewswire.com/5g-vs-6g-what-is-difference-from-technology-standpoint

http://icrowdnewswire.com/advantages-and-disadvantages-of-5g-technology-and-their-applications

http://icrowdnewswire.com/ai-vs-rpa-differences-application-and-market-projection

О будущем маркетинговых исследований:

Market Research Future (MRFR) - это глобальная компания по исследованию рынка, которая гордится своими услугами, предлагая полный и точный анализ различных рынков и потребителей по всему миру. Market Research Future имеет выдающуюся цель обеспечения оптимального качества исследований и детальных исследований для клиентов. Наши исследования рынка продуктов, услуг, технологий, приложений, конечных пользователей и игроков рынка для глобальных, региональных и страновых сегментов рынка позволяют нашим клиентам увидеть больше, узнать больше и сделать больше, что поможет ответить на ваши самые важные вопросы.

Следите за нами: LinkedIn | Twitter

Контакт Исследование рынка Будущее (часть Wantstats Research и Media Private Limited) 99 Хадсон-стрит, 5-й этаж Нью-Йорк, NY 10013 Соединенные Штаты Америки 1 628 258 0071 (США) 44 2035 002 764 (Великобритания) Электронная почта: [email protected] Веб-сайт: https://www.marketresearchfuture.com

Keywords:  ML vs AI,ML Market,AI Market,machine learning,machine learning market,Artificial intelligence (AI) technology,Artificial intelligence (AI) market,Artificial intelligence market,AI systems,Artificial intelligence market analysis,Machine Learning Market Share

Tags:   News, Research Newswire, Russian