なぜ機械学習は人工知能よりも優れているのでしょうか?

人工知能、データサイエンス、機械学習はすべて同じ分野に属します。問題は、この場合、どちらが正しい目的を果たすかということです。長年にわたり、データ サイエンス、人工知能、機械学習 (ML) がさまざまな分野で驚くほど応用されてきました。これらの結果は、それらがどれほど効果的であるか、そして今後数年間でさらに効果的に展開できる可能性を物語っています。

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人工知能は人間の知能を模倣したもので、データを深く理解し、パターンや傾向を特定することで、より良い意思決定を行うのに役立ちます。そうでなければ、人間が同じことを手作業で行うのは困難です。 AIの問題は、それを理解するために大量のデータが必要になることです。処理するデータがあまりない場合、AI モデルは少量のデータに対してのみ結果を提供します。このような場合、予測や決定の精度が低くなる可能性があります。つまり、データが多いほど、トレーニングされたモデルの品質が向上し、より効率的かつ正確な結果が得られます。しかし、毎日生成されるデータの量が膨大であることは周知の事実なので、問題はデータの可用性ではありません。ここでの懸念事項は、トレーニング済みのモデルを新しいデータの処理に展開すると何が起こるかということです。モデルは取得した知識を新しいデータセットの処理にうまく適用できるでしょうか。ここで機械学習が役立ちます。

なぜ機械学習は人工知能よりも優れているのでしょうか?

機械学習により、機械は私たちが入力した膨大な量のデータから学習することが可能になります。マシンは獲得した知識を、システムに流入する新しいデータに適用することができます。さらに、ML の最も優れた機能の 1 つは、不正検出の分野にあります。これは、銀行、保険会社、NBFC などの金融サービス業界にとって良いことです。現実世界のほぼすべての状況に対処できるコンピュータや機械が登場する日もそう遠くはありません。

今日、ML とそれが人間の認知能力を高める可能性について話すことは非常に重要です。多くの場合、データ サイエンス、人工知能、ML は混同されます。各アプリケーションには独自のものがあり、あるアプリケーションを別のアプリケーションに展開しても、実りある結果は得られません。テクノロジーの専門家であるジョーダンは、AI 関連のプロジェクトが過去にどのように失敗してきたか、そして ML プロジェクトが人間の認知能力を強化することでどのように成功しているかについて考察します。 「ML は、統計学、コンピューター サイエンス、その他多くの分野のアイデアを組み合わせて、データを処理し、予測を行い、意思決定を支援するアルゴリズムを設計するアルゴリズム分野です」とジョーダン氏はハーバード データ サイエンス レビューに記し、大規模データを処理するには ML よりも優れた方法はないと主張しました。

つまり、テクノロジーがデータ サイエンスと人工知能に限定されない場合、成功への道ははるかに容易になります。 ML がさらに普及するにつれ、これらの企業が大量のデータからパターンを発見することで、さらなる高みに到達する可能性が高くなります。