Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML): различия, сходства и применение

февраль 2025

5 минут

Аналитика

Главная
Блог
Статьи по аналитике
Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML): различия, сходства и применение

Подробнее

Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) — две ключевые технологии, которые стремительно меняют мир. Эти понятия часто используются как синонимы, но между ними есть принципиальная разница.
Рассказываем, что такое AI и ML, как они взаимодействуют, в чем их сходства и различия.

Содержание

Что такое искусственный интеллект и машинное обучение
Чем машинное обучение отличается от искусственного интеллекта
В чем сходство между искусственным интеллектом и машинным обучением
Как ИИ и машинное обучение работают вместе
Применение ИИ и машинного обучения
Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения
Преимущества ИИ и машинного обучения
Deep learning (глубокое обучение)

Что такое искусственный интеллект и машинное обучение

Искусственный интеллект (AI/ИИ) — это область компьютерных наук, которая занимается разработкой технологий и систем, способных имитировать процессы человеческого мышления. Основная цель ИИ — автоматизировать задачи, требующие когнитивных способностей: понимания, логического мышления, анализа, принятия решений и обучения на основе опыта.

Машинное обучение (ML/МО) — это одна из главнейших технологий AI. Она позволяет компьютерам обучаться на данных и самостоятельно улучшать свои результаты без прямого программирования. Алгоритмы ML сами анализируют информацию, выявляют закономерности и используют их для принятия решений.

Чтобы выбрать подходящий, нужно учитывать тип входных данных и сложность задачи

Чем машинное обучение отличается от искусственного интеллекта

Область применения

ИИ охватывает широкий спектр технологий. Он включает в себя не только машинное обучение, но и экспертные системы, планирование, обработку естественного языка, робототехнику и другие направления.

МО — это инструмент ИИ, который обучает алгоритмы анализировать данные и делать прогнозы. Например, ИИ может управлять голосовым помощником, который понимает команды пользователя, тогда как МО используется для распознавания речи и анализа предпочтений.

Методы

Искусственный интеллект использует логические алгоритмы, экспертные системы, эвристические методы, МО, глубокое обучение и другие методы. Машинное обучение базируется исключительно на статистических и математических алгоритмах, позволяя системам самостоятельно находить закономерности в данных.

Цели

ИИ стремится создать системы, которые могут мыслить и действовать как человек, — от принятия решений до самообучения. Цель машинного обучения более практичная: разработка моделей, которые на основе анализа данных могут улучшать свои прогнозы и выявлять скрытые паттерны.

Глубокое и машинное обучение — ключевые элементы искусственного интеллекта

В чем сходство между искусственным интеллектом и машинным обучением

Подход к решению проблем

AI и ML решают задачи, требующие аналитического мышления и сложных вычислений. Обе технологии имитируют человеческий подход к анализу информации и принятию решений.

Например, в розничной торговле ИИ обрабатывает данные о покупательском поведении и складских запасах. Это помогает компаниям оптимизировать логистику и маркетинговые стратегии. А алгоритмы машинного обучения позволяют предсказывать изменения спроса и предлагать клиентам товары, соответствующие их интересам.

Связь с компьютерными науками

Искусственный интеллект и машинное обучение — ведущие направления компьютерных наук. Они помогают автоматизировать рутинные задачи, анализировать огромные объемы данных и находить оптимальные решения быстрее, чем человек.

Широкий спектр применения

ИИ и ML применяются практически во всех отраслях. В финансовом секторе искусственный интеллект анализирует кредитные риски и оптимизирует инвестиционные стратегии, а машинное обучение выявляет мошеннические транзакции. В агротехе ИИ помогает прогнозировать урожайность и планировать посевные работы, учитывая погодные данные.

Как ИИ и машинное обучение работают вместе

Пошаговое взаимодействие AI и ML:

Проектирование системы ИИ. На этом этапе формулируется цель и назначение программы. Специалисты определяют, какие задачи система должна выполнять, и выбирают подходящие методы, включая машинное обучение.
Создание и обучение МО. Модели учатся находить закономерности и делать предсказания на основе больших объемов данных. Например, в медицинских системах модели анализируют снимки и сравнивают их с известными патологиями для диагностики.
Анализ и оптимизация. Модели тестируют на новых данных, чтобы оценить точность и производительность. Если они допускают ошибки или демонстрирует низкую эффективность, специалисты вносят корректировки.
Итеративное совершенствование. Обучение, тестирование и улучшение моделей повторяются многократно. Это позволяет им становиться все точнее и устойчивее. Также на этом этапе модели масштабируют для обработки больших объемов данных.
Внедрение и поддержка системы. Когда модель достигает заданного уровня точности и стабильности, ее внедряют в систему ИИ. Например, автономный автомобиль начинает ездить по дорогам общего пользования.

Применение искусственного интеллекта и машинного обучения

Медицина

ИИ и машинное обучение активно применяются для улучшения диагностики и лечения заболеваний. Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные массивы данных — от медицинских карт до сообщений в соцсетях, чтобы выявлять вспышки инфекционных заболеваний и прогнозировать их развитие. Это помогает здравоохранительным службам заранее принимать меры и снижать риски распространения эпидемий.

Финансы

Банки используют алгоритмы машинного обучения для предотвращения мошенничества. Если система обнаруживает необычную активность на карте клиента, она может заблокировать транзакцию. Также ИИ помогает автоматизировать кредитный скоринг и управлять инвестициями.

Розничная торговля

В ретейле ИИ позволяет персонализировать предложения для покупателей и оптимизировать управление запасами. Онлайн-магазины анализируют предпочтения клиентов и предлагают товары, которые могут им понравиться. Алгоритмы также прогнозируют спрос на продукцию и помогают поддерживать оптимальные запасы на складах.

Транспорт

Автопилоты в автомобилях анализируют данные с камер и сенсоров, чтобы избегать столкновений и выбирать оптимальный маршрут. В логистике алгоритмы машинного обучения прогнозируют сроки доставки и оптимизируют маршруты.

Образование

Искусственный интеллект и машинное обучение анализируют успехи учащихся и подбирают индивидуальные программы. Например, адаптивные платформы, такие как Duolingo, используют ИИ для определения пробелов в знаниях и подстраивают задания под уровень ученика. Также ИИ автоматизирует проверку работ, распознает рукописный текст и помогает преподавателям разрабатывать учебные материалы.

Развлечения

Технологии делают контент более персонализированным и доступным. Рекомендательные системы стриминговых платформ анализируют предпочтения пользователей и предлагают фильмы, сериалы или музыкальные подборки, которые точно соответствуют их вкусам.

Производство

Алгоритмы предсказывают возможные поломки оборудования и позволяют провести ремонт заранее, снижая время простоя. Также технологии ИИ оптимизируют производственные линии, анализируют данные о качестве продукции и помогают сокращать издержки.

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения

Нейронные сети — цифровая модель, вдохновленная человеческим мозгом. Используется для обработки изображений, речи и сложных прогнозов. Например, нейросети лежат в основе голосовых ассистентов и систем распознавания лиц.

Глубокое обучение (Deep Learning) — это подмножество машинного обучения, основанное на использовании многослойных нейросетей. Эти сети способны самостоятельно анализировать большие объемы данных, выявлять ключевые признаки самостоятельно, без необходимости ручного задания. Технологии глубокого обучения способны автоматически извлекать и обрабатывать информацию из изображений, звуков и текстов.

Обучение с подкреплением — метод, при котором система учится на основе проб и ошибок, получая «награды» за правильные решения. Так работают алгоритмы, управляющие беспилотными автомобилями и игровыми ботами.

Обработка естественного языка (NLP) — технологии, позволяющие компьютерам понимать, генерировать и анализировать человеческую речь. Они используются в чат-ботах, переводчиках и системах голосового поиска.

Компьютерное зрение — способность ИИ распознавать и интерпретировать визуальную информацию. Оно применяется в медицине (анализ рентгеновских снимков), безопасности (системы видеонаблюдения) и промышленности (автоматический контроль качества).

Генеративные модели — алгоритмы, которые не просто анализируют данные, но и создают новый контент: тексты, изображения, музыку, видео и даже программный код. Яркие примеры — ChatGPT и MidJourney.

Рекомендательные системы — программы, которые анализируют предпочтения пользователей и предлагают персонализированный контент. Они работают благодаря алгоритмам машинного обучения, которые выявляют закономерности в поведении людей. Например, онлайн-кинотеатры предлагают фильмы на основе просмотренной ранее библиотеки.

Преимущества ИИ и машинного обучения

Автоматизация рутинных задач

Искусственный интеллект и машинное обучение эффективно справляются с выполнением однообразных операций, освобождая время и ресурсы для более сложных и творческих задач. Это повышает производительность и снижает затраты.

Высокая точность решений

ИИ-системы способны анализировать данные с минимальным количеством ошибок, что особенно важно в медицине, инженерии и других областях, где ошибки могут иметь серьезные последствия.

Персонализация

ИИ и МО позволяют адаптировать услуги и продукты под нужды конкретных пользователей. Рекомендательные системы в стриминговых сервисах, интернет-магазинах и приложениях предлагают наиболее подходящий для конкретного пользователя контент, товары или решения.

Обработка больших объемов данных

Алгоритмы ИИ способны работать с огромными массивами данных, что невозможно для человека. Они быстро анализируют информацию, находят закономерности и предоставляют результаты, которые можно использовать для принятия стратегических решений.

Скорость выполнения задач

Искусственный интеллект обрабатывает информацию и принимает решения в разы быстрее человека. Это делает его незаменимым в задачах, где важна оперативность. Например, в биржевых операциях, управлении трафиком или реагировании на кибератаки. Еще один важный плюс в том, что у человека появляется время для решения более творческих и сложных задач.

Улучшение качества продуктов и услуг

AI помогает компаниям анализировать отзывы, выявлять тенденции и быстро реагировать на запросы аудитории. С ML можно прогнозировать предпочтения потребителей, тестировать новые решения и оптимизировать продукцию еще до ее выхода на рынок. Например, ИИ в автомобильной индустрии анализирует данные с датчиков, предсказывая возможные поломки и улучшая надежность машин.

Инновации в разных отраслях

ИИ становится двигателем прогресса во многих сферах. Он открывает новые возможности в медицине, образовании, сельском хозяйстве и даже искусстве. С его помощью создаются автономные автомобили, умные города и генеративный контент.

Перейти к профессии

Интенсив РБК Pro на выбор

3 мини-курса в подарок

Подписка РБК Pro на 6 месяцев

Профессия Data Scientist со скидкой до 57% и подарками на 135 000 ₽

Deep learning (глубокое обучение)

Deep Learning (глубокое обучение) — это передовое направление машинного обучения, которое имитирует работу человеческого мозга с помощью многослойных нейронных сетей. Эти сети обучаются на огромных объемах данных и могут анализировать сложные и разнородные типы информации: изображения, текст, звук и видео.

Представьте процесс распознавания лица на фотографии. На начальных уровнях нейронная сеть анализирует простые формы — линии и углы. На более глубоких слоях она выявляет сложные элементы, такие как глаза, нос и рот, а на самом последнем уровне — целостное изображение лица. Именно благодаря такому многоуровневому подходу глубокое обучение обеспечивает высокую точность в задачах компьютерного зрения.

Для ML измеримые свойства данных (признаки) задает человек, а модель глубокого обучения находит их самостоятельно

Принцип работы глубокого обучения

Глубокое обучение опирается на архитектуру нейронных сетей, состоящую из множества слоев. Каждый слой отвечает за обработку данных определенного уровня сложности:

Входной слой принимает данные для обработки. В простых моделях каждому нейрону соответствует один параметр, например, возраст пациента, результаты анализов и жалобы при прогнозировании риска заболевания. Входной слой передает эти данные на скрытые слои.
Скрытые слои анализируют входные параметры и выполняют вычисления. В глубоких нейронных сетях таких слоев несколько, что позволяет находить более сложные взаимосвязи в данных. Связи между нейронами ранжируются по значимости. Например, при прогнозировании риска заболевания наибольший вес может быть у результатов анализов, так как они дают наиболее точную картину состояния здоровья пациента.
Выходной слой предоставляет результат анализа, например, вероятность наличия определенного заболевания.

Чем больше слоев в нейросети, тем «глубже» она становится, что и объясняет название технологии

Машинное обучение — неотъемлемая часть ИИ. Вместе эти технологии формируют умные системы, которые облегчают нам жизнь, — от рекомендаций фильмов до диагностики заболеваний.

Разобраться с алгоритмами Machine Learning на глубинном уровне можно на курсе «Профессия Data Scientist» от ProductStar. Во время обучения вы научитесь строить модели и создавать BigData-продукты, а также соберете мощное портфолио. Все это поможет вам получить профессию будущего и работать из любой точки мира.

Машинное обучение (ML) — один из ключевых инструментов в этом процессе

Проконсультируйтесь
с карьерным специалистом

Проанализируем ваши навыки, сферу интересов и дадим рекомендации по дальнейшему профессиональному развитию

Вам может понравиться

Смотреть все статьи —>

10/02/2025

Профессия ML-engineer: сколько зарабатывает и как им стать

07/02/2025

Машинное обучения: что это, основы, методы, модели и задачи

19/01/2025

SQL: что это, задачи языка программирования, где используется

3

дн.

час.

мин.

сек.

:

00

:

00

:

00

скидка до 57% и подарки на 135 000 ₽

Сохранить подарки

Искусственный интеллект (AI/ИИ) — это область компьютерных наук, которая занимается разработкой технологий и систем, способных имитировать процессы человеческого мышления. Основная цель ИИ — автоматизировать задачи, требующие когнитивных способностей: понимания, логического мышления, анализа, принятия решений и обучения на основе опыта. Машинное обучение (ML/МО) — это одна из главнейших технологий AI. Она позволяет компьютерам обучаться на данных и самостоятельно улучшать свои результаты без прямого программирования. Алгоритмы ML сами анализируют информацию, выявляют закономерности и используют их для принятия решений. Чем машинное обучение отличается от искусственного интеллекта Область применения ИИ охватывает широкий спектр технологий. Он включает в себя не только машинное обучение, но и экспертные системы, планирование, обработку естественного языка, робототехнику и другие направления. МО — это инструмент ИИ, который обучает алгоритмы анализировать данные и делать прогнозы. Например, ИИ может управлять голосовым помощником, который понимает команды пользователя, тогда как МО используется для распознавания речи и анализа предпочтений. Методы Искусственный интеллект использует логические алгоритмы, экспертные системы, эвристические методы, МО, глубокое обучение и другие методы. Машинное обучение базируется исключительно на статистических и математических алгоритмах, позволяя системам самостоятельно находить закономерности в данных. Цели ИИ стремится создать системы, которые могут мыслить и действовать как человек, — от принятия решений до самообучения. Цель машинного обучения более практичная: разработка моделей, которые на основе анализа данных могут улучшать свои прогнозы и выявлять скрытые паттерны. В чем сходство между искусственным интеллектом и машинным обучением Подход к решению проблем AI и ML решают задачи, требующие аналитического мышления и сложных вычислений. Обе технологии имитируют человеческий подход к анализу информации и принятию решений. Например, в розничной торговле ИИ обрабатывает данные о покупательском поведении и складских запасах. Это помогает компаниям оптимизировать логистику и маркетинговые стратегии. А алгоритмы машинного обучения позволяют предсказывать изменения спроса и предлагать клиентам товары, соответствующие их интересам. Связь с компьютерными науками Искусственный интеллект и машинное обучение — ведущие направления компьютерных наук. Они помогают автоматизировать рутинные задачи, анализировать огромные объемы данных и находить оптимальные решения быстрее, чем человек. Широкий спектр применения ИИ и ML применяются практически во всех отраслях. В финансовом секторе искусственный интеллект анализирует кредитные риски и оптимизирует инвестиционные стратегии, а машинное обучение выявляет мошеннические транзакции. В агротехе ИИ помогает прогнозировать урожайность и планировать посевные работы, учитывая погодные данные. Как ИИ и машинное обучение работают вместе Пошаговое взаимодействие AI и ML: Проектирование системы ИИ. На этом этапе формулируется цель и назначение программы. Специалисты определяют, какие задачи система должна выполнять, и выбирают подходящие методы, включая машинное обучение. Создание и обучение МО. Модели учатся находить закономерности и делать предсказания на основе больших объемов данных. Например, в медицинских системах модели анализируют снимки и сравнивают их с известными патологиями для диагностики. Анализ и оптимизация. Модели тестируют на новых данных, чтобы оценить точность и производительность. Если они допускают ошибки или демонстрирует низкую эффективность, специалисты вносят корректировки. Итеративное совершенствование. Обучение, тестирование и улучшение моделей повторяются многократно. Это позволяет им становиться все точнее и устойчивее. Также на этом этапе модели масштабируют для обработки больших объемов данных. Внедрение и поддержка системы. Когда модель достигает заданного уровня точности и стабильности, ее внедряют в систему ИИ. Например, автономный автомобиль начинает ездить по дорогам общего пользования. Применение искусственного интеллекта и машинного обучения Медицина ИИ и машинное обучение активно применяются для улучшения диагностики и лечения заболеваний. Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные массивы данных — от медицинских карт до сообщений в соцсетях, чтобы выявлять вспышки инфекционных заболеваний и прогнозировать их развитие. Это помогает здравоохранительным службам заранее принимать меры и снижать риски распространения эпидемий. Финансы Банки используют алгоритмы машинного обучения для предотвращения мошенничества. Если система обнаруживает необычную активность на карте клиента, она может заблокировать транзакцию. Также ИИ помогает автоматизировать кредитный скоринг и управлять инвестициями. Розничная торговля В ретейле ИИ позволяет персонализировать предложения для покупателей и оптимизировать управление запасами. Онлайн-магазины анализируют предпочтения клиентов и предлагают товары, которые могут им понравиться. Алгоритмы также прогнозируют спрос на продукцию и помогают поддерживать оптимальные запасы на складах. Транспорт Автопилоты в автомобилях анализируют данные с камер и сенсоров, чтобы избегать столкновений и выбирать оптимальный маршрут. В логистике алгоритмы машинного обучения прогнозируют сроки доставки и оптимизируют маршруты. Образование Искусственный интеллект и машинное обучение анализируют успехи учащихся и подбирают индивидуальные программы. Например, адаптивные платформы, такие как Duolingo, используют ИИ для определения пробелов в знаниях и подстраивают задания под уровень ученика. Также ИИ автоматизирует проверку работ, распознает рукописный текст и помогает преподавателям разрабатывать учебные материалы. Развлечения Технологии делают контент более персонализированным и доступным. Рекомендательные системы стриминговых платформ анализируют предпочтения пользователей и предлагают фильмы, сериалы или музыкальные подборки, которые точно соответствуют их вкусам. Производство Алгоритмы предсказывают возможные поломки оборудования и позволяют провести ремонт заранее, снижая время простоя. Также технологии ИИ оптимизируют производственные линии, анализируют данные о качестве продукции и помогают сокращать издержки. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения Нейронные сети — цифровая модель, вдохновленная человеческим мозгом. Используется для обработки изображений, речи и сложных прогнозов. Например, нейросети лежат в основе голосовых ассистентов и систем распознавания лиц. Глубокое обучение (Deep Learning) — это подмножество машинного обучения, основанное на использовании многослойных нейросетей. Эти сети способны самостоятельно анализировать большие объемы данных, выявлять ключевые признаки самостоятельно, без необходимости ручного задания. Технологии глубокого обучения способны автоматически извлекать и обрабатывать информацию из изображений, звуков и текстов. Обучение с подкреплением — метод, при котором система учится на основе проб и ошибок, получая «награды» за правильные решения. Так работают алгоритмы, управляющие беспилотными автомобилями и игровыми ботами. Обработка естественного языка (NLP) — технологии, позволяющие компьютерам понимать, генерировать и анализировать человеческую речь. Они используются в чат-ботах, переводчиках и системах голосового поиска. Компьютерное зрение — способность ИИ распознавать и интерпретировать визуальную информацию. Оно применяется в медицине (анализ рентгеновских снимков), безопасности (системы видеонаблюдения) и промышленности (автоматический контроль качества). Генеративные модели — алгоритмы, которые не просто анализируют данные, но и создают новый контент: тексты, изображения, музыку, видео и даже программный код. Яркие примеры — ChatGPT и MidJourney. Рекомендательные системы — программы, которые анализируют предпочтения пользователей и предлагают персонализированный контент. Они работают благодаря алгоритмам машинного обучения, которые выявляют закономерности в поведении людей. Например, онлайн-кинотеатры предлагают фильмы на основе просмотренной ранее библиотеки. Преимущества ИИ и машинного обучения Автоматизация рутинных задач Искусственный интеллект и машинное обучение эффективно справляются с выполнением однообразных операций, освобождая время и ресурсы для более сложных и творческих задач. Это повышает производительность и снижает затраты. Высокая точность решений ИИ-системы способны анализировать данные с минимальным количеством ошибок, что особенно важно в медицине, инженерии и других областях, где ошибки могут иметь серьезные последствия. Персонализация ИИ и МО позволяют адаптировать услуги и продукты под нужды конкретных пользователей. Рекомендательные системы в стриминговых сервисах, интернет-магазинах и приложениях предлагают наиболее подходящий для конкретного пользователя контент, товары или решения. Обработка больших объемов данных Алгоритмы ИИ способны работать с огромными массивами данных, что невозможно для человека. Они быстро анализируют информацию, находят закономерности и предоставляют результаты, которые можно использовать для принятия стратегических решений. Скорость выполнения задач Искусственный интеллект обрабатывает информацию и принимает решения в разы быстрее человека. Это делает его незаменимым в задачах, где важна оперативность. Например, в биржевых операциях, управлении трафиком или реагировании на кибератаки. Еще один важный плюс в том, что у человека появляется время для решения более творческих и сложных задач. Улучшение качества продуктов и услуг AI помогает компаниям анализировать отзывы, выявлять тенденции и быстро реагировать на запросы аудитории. С ML можно прогнозировать предпочтения потребителей, тестировать новые решения и оптимизировать продукцию еще до ее выхода на рынок. Например, ИИ в автомобильной индустрии анализирует данные с датчиков, предсказывая возможные поломки и улучшая надежность машин. Инновации в разных отраслях ИИ становится двигателем прогресса во многих сферах. Он открывает новые возможности в медицине, образовании, сельском хозяйстве и даже искусстве. С его помощью создаются автономные автомобили, умные города и генеративный контент. Deep learning (глубокое обучение) Deep Learning (глубокое обучение) — это передовое направление машинного обучения, которое имитирует работу человеческого мозга с помощью многослойных нейронных сетей. Эти сети обучаются на огромных объемах данных и могут анализировать сложные и разнородные типы информации: изображения, текст, звук и видео. Представьте процесс распознавания лица на фотографии. На начальных уровнях нейронная сеть анализирует простые формы — линии и углы. На более глубоких слоях она выявляет сложные элементы, такие как глаза, нос и рот, а на самом последнем уровне — целостное изображение лица. Именно благодаря такому многоуровневому подходу глубокое обучение обеспечивает высокую точность в задачах компьютерного зрения. Принцип работы глубокого обучения Глубокое обучение опирается на архитектуру нейронных сетей, состоящую из множества слоев. Каждый слой отвечает за обработку данных определенного уровня сложности: Входной слой принимает данные для обработки. В простых моделях каждому нейрону соответствует один параметр, например, возраст пациента, результаты анализов и жалобы при прогнозировании риска заболевания. Входной слой передает эти данные на скрытые слои. Скрытые слои анализируют входные параметры и выполняют вычисления. В глубоких нейронных сетях таких слоев несколько, что позволяет находить более сложные взаимосвязи в данных. Связи между нейронами ранжируются по значимости. Например, при прогнозировании риска заболевания наибольший вес может быть у результатов анализов, так как они дают наиболее точную картину состояния здоровья пациента. Выходной слой предоставляет результат анализа, например, вероятность наличия определенного заболевания. Машинное обучение — неотъемлемая часть ИИ. Вместе эти технологии формируют умные системы, которые облегчают нам жизнь, — от рекомендаций фильмов до диагностики заболеваний. Разобраться с алгоритмами Machine Learning на глубинном уровне можно на курсе «Профессия Data Scientist» от ProductStar. Во время обучения вы научитесь строить модели и создавать BigData-продукты, а также соберете мощное портфолио. Все это поможет вам получить профессию будущего и работать из любой точки мира.