Зміст:
Машинне навчання (ML) буде або користю, або користю для підприємства, залежно від того, з ким ви говорите. З одного боку, це принесе широкий спектр нових можливостей до цифрових процесів - від автоматизованих робочих процесів до самокерованої інфраструктури. З іншого боку, це витіснить робочі місця та залишить організації безсильними вносити виправлення, коли все піде не так.
Правда, мабуть, десь між цими двома крайнощами, але щоб реально зрозуміти, що МЛ може, а що не може зробити, необхідно розвіяти деякі міфи, які виросли навколо технології. (Маючи так багато пропозицій, чому не всі, хто використовує ML? Дізнайтеся у 4 дорожніх блоках, які затримують прийняття машинного навчання.)
Міф 1: Машинне навчання та штучний інтелект - одне і те ж.
Хоча це правда, що вони обидва використовують однакові фундаментальні технології, AI - це парасольовий термін, який охоплює широкий спектр дисциплін. За словами доктора Майкла Дж. Гарбаде, генерального директора з освітніх екосистем, AI охоплює не тільки ML, але й нейронні мережі, природну обробку мови, розпізнавання мовлення та безліч інших нових технологій. ML має відмінність у тому, що він може змінити власний код на основі досвіду, змін у навколишньому середовищі або впровадження нових цілей - це, по суті, аспект «навчання» машинного навчання.
