Machine Learning және AI дегеніміз не?

Егер сіз жасанды интеллект сатып алып жатырсыз ба, әлде қалпақ киіп машиналық оқытуды сатып алып жатырсыз ба деп ойлап, өнім бетіне көзіңізді қысып қарасаңыз, сіз жалғыз емессіз. Терминдер конфетти сияқты шашылып қалады. Мұнда қысқартылған, бірнеше пайдалы метафораларды қосатын және шын мәнінде қолдануға болатын практикалық картаны беретін Machine Learning және AI-ге арналған мейірімді, мағынасыз нұсқаулық.

Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:

🔗 AI дегеніміз не
AI тұжырымдамаларына, тарихына және нақты қолданылуына қарапайым тілде кіріспе.

🔗 Түсіндірілетін AI дегеніміз не
Неліктен ашықтықты модельдеу маңызды және болжамдарды түсіндіру әдістері.

🔗 Гуманоид робот AI дегеніміз не
Адамға ұқсас роботтық жүйелердің мүмкіндіктері, қиындықтары және пайдалану жағдайлары.

🔗 АИ-де нейрондық желі дегеніміз не
Түйіндер, қабаттар және оқыту интуитивті мысалдармен түсіндірілді.

Шын мәнінде, Machine Learning және AI дегеніміз не? 🌱→🌳

• Жасанды интеллект (AI) кең мақсат болып табылады: біз адамның ақылдыларымен байланыстыратын тапсырмаларды орындайтын жүйелер - пайымдау, жоспарлау, қабылдау, тіл - картадағы тағайындау Трендтер мен ауқым үшін Стэнфорд AI индексі сенімді «одақтың жағдайын» ​​ұсынады. [3]

• Machine Learning (ML) - бұл AI ішкі жиынтығы: тапсырманы жақсарту үшін деректерден үлгілерді үйренетін әдістер. Классикалық, берік кадр: ML тәжірибе арқылы автоматты түрде жақсартатын алгоритмдерді зерттейді. [1]

Оны түзу ұстаудың қарапайым жолы: AI - қолшатыр, ML - қабырғалардың бірі . Әрбір AI ML қолданбайды, бірақ заманауи AI әрқашан дерлік оған сүйенеді. Егер AI тағам болса, ML - пісіру техникасы. Сәл ақымақ, әрине, бірақ ол жабысады.

Machine Learning және AI💡 жасайды

Адамдар AI-ға қарсы Machine Learning сұрағанда, олар әдетте қысқартуларды емес, нәтижелерді іздейді. Технология мыналарды жеткізген кезде жақсы:

1. Айқын мүмкіндіктер пайда

   • Әдеттегі адамның жұмыс процесіне қарағанда жылдамырақ немесе дәлірек шешімдер.

   • Нақты уақыттағы көптілді транскрипция сияқты бұрын құрастыра алмаған жаңа тәжірибелер.

2. Сенімді оқу циклі

   • Деректер келеді, модельдер үйренеді, мінез-құлық жақсарады. Цикл драмасыз айналады.

3. Беріктік пен қауіпсіздік

   • Дұрыс анықталған тәуекелдер мен әсерді азайту. Саналы бағалау. Edge жағдайларда таңқаларлық гремлиндер жоқ. Практикалық, сатушыға бейтарап компас NIST AI тәуекелдерді басқару құрылымы болып табылады. [2]

4. Іскерлік қолайлы

   • Модельдің дәлдігі, кешігуі және құны пайдаланушыларыңызға қажет нәрсеге сәйкес келеді. Егер ол таң қалдырса, бірақ KPI-ді жылжытпаса, бұл жай ғана ғылыми жәрмеңке жобасы.

5. Операциялық жетілу

   • Бақылау, нұсқа жасау, кері байланыс және қайта даярлау әдеттегідей. Бұл жерде жалықтыру жақсы.

Егер бастама осы беске сәйкес келсе, бұл жақсы AI, жақсы ML немесе екеуі де. Егер ол оларды өткізіп алса, бұл қашып кеткен демонстрация болуы мүмкін.

Бір көзқараста Machine Learning және AI: қабаттар 🍰

Практикалық психикалық модель:

• Деректер қабаты
  Шикі мәтін, суреттер, аудио, кестелер. Деректердің сапасы әр уақытта дерлік модельді алдауды жеңеді.

• Модельдік қабат
  Ағаштар мен сызықтық модельдер сияқты классикалық ML, қабылдау мен тіл үшін терең оқыту және барған сайын іргетас модельдер.

• Дәлелдеу және құрал-саймандық қабаты
  Үлгі нәтижелерін тапсырма өнімділігіне айналдыратын сұрау, іздеу, агенттер, ережелер және бағалау қондырғылары.

• Қолданбалы деңгей
  Пайдаланушыға арналған өнім. Бұл жерде AI сиқырлы немесе кейде жай ғана… жақсы.

Machine Learning және AI - бұл негізінен осы қабаттардағы ауқым мәселесі. ML әдетте үлгі қабаты болып табылады. AI толық стекті қамтиды. Тәжірибеде кең таралған үлгі: жеңіл сенсорлы ML үлгісі және өнім ережелері сізге қосымша күрделілік қажет болғанша ауыррақ «AI» жүйесін жеңеді. [3]

Айырмашылық көрсететін күнделікті мысалдар 🚦

• Спамды сүзу

  • ML: таңбаланған электрондық пошталарға үйретілген классификатор.

  • AI: эвристиканы, пайдаланушы есептерін, бейімделу шегін, сонымен қатар классификаторды қамтитын бүкіл жүйе.

• Өнім бойынша ұсыныстар

  • ML: бірлескен сүзу немесе басу тарихындағы градиентті күшейтілген ағаштар.

  • AI: контекстті, бизнес ережелерін және түсініктемелерді қарастыратын түпкілікті жекелендіру.

• Чат көмекшілері

  • ML: тіл үлгісінің өзі.

  • AI: жады, іздеу, құралды пайдалану, қауіпсіздік қоршаулары және UX бар көмекші құбыр.

Сіз үлгіні байқайсыз. ML - бұл оқу жүрегі. AI - оның айналасындағы тірі организм.

Салыстыру кестесі: Machine Learning және AI құралдары, аудиториялар, бағалар, олар неліктен жұмыс істейді 🧰

Әдейі аздап тәртіпсіз - өйткені нақты ноталар ешқашан мінсіз тәртіпте болмайды.

*Тек индикативті. Көптеген қызметтер ақысыз деңгейлерді немесе барған сайын төлеуді ұсынады; ағымдағы мәліметтер үшін ресми баға беттерін тексеріңіз.

Жүйе дизайнында Machine Learning және AI қалай көрінеді 🏗️

1. Талаптар

   • AI: пайдаланушы нәтижелерін, қауіпсіздігін және шектеулерін анықтау.

   • ML: мақсатты метриканы, мүмкіндіктерді, белгілерді және оқу жоспарын анықтаңыз.

2. Деректер стратегиясы

   • AI: ақырғы деректер ағыны, басқару, құпиялылық, келісім.

   • ML: сынама алу, таңбалау, күшейту, дрейфті анықтау.

3. Үлгі таңдау

   • Жұмыс істей алатын ең қарапайым нәрседен бастаңыз. Құрылымдық/кестелік деректер үшін градиентпен күшейтілген ағаштар жиі жеңу үшін өте қиын базалық сызық болып табылады. [5]

   • Шағын анекдот: бұрмалау және алаяқтық жобаларында біз GBDTs арзанырақ және қызмет көрсету жылдамырақ болғандықтан, тереңірек желілерден асып түсетінін бірнеше рет көрдік. [5]

4. Бағалау

   • ML: F1, ROC AUC, RMSE сияқты желіден тыс көрсеткіштер.

   • AI: түрлендіру, сақтау және қанағаттану сияқты онлайн көрсеткіштер, сонымен қатар субъективті тапсырмалар үшін адамның бағалауы. AI индексі бұл тәжірибелердің бүкіл салада қалай дамып жатқанын бақылайды. [3]

5. Қауіпсіздік және басқару

   • Беделді құрылымдардан алынған бастапқы саясаттар мен тәуекелдерді бақылау. NIST AI RMF ұйымдарға AI тәуекелдерін бағалауға, басқаруға және құжаттандыруға көмектесу үшін арнайы жасалған. [2]

Қол бұлғаусыз маңызды көрсеткіштер 📏

• Дәлдік пен пайдалылық
  Егер кідіріс пен баға әлдеқайда жақсырақ болса, дәлдігі сәл төмен үлгі жеңуі мүмкін.

• Калибрлеу
  Жүйе 90% сенімді деп айтса, әдетте бұл жылдамдықта дұрыс па? Толық талқыланбаған, тым маңызды және температураны масштабтау сияқты жеңіл түзетулер бар. [4]

• Беріктік
  Ол лас кірістерде жақсы төмендейді ме? Стресс-тесттерді және синтетикалық жиектерді қолданып көріңіз.

• Әділдік пен зиян
  Топтың жұмысын өлшеу. Белгілі шектеулерді құжаттаңыз. Пайдаланушы білімін тікелей UI арқылы байланыстырыңыз. [2]

• Операциялық көрсеткіштер
  Орналастыру уақыты, кері қайтару жылдамдығы, деректердің жаңалығы, сәтсіздік жиілігі. Күнді үнемдейтін қызықсыз сантехника.

Бағалау тәжірибесі мен тенденциялары туралы тереңірек оқу үшін Стэнфорд AI индексі салааралық деректер мен талдауларды жинайды. [3]

Болдырмау керек қателер мен мифтер 🙈

• Миф: көбірек деректер әрқашан жақсы.
  Жақсырақ жапсырмалар және репрезентативті сынама алу шикі көлемнен асып түседі. Иә, әлі.

• Миф: терең білім бәрін шешеді.
  Кішкентай/орташа кестелік есептер үшін емес; ағашқа негізделген әдістер өте бәсекеге қабілетті болып қала береді. [5]

• Миф: AI толық автономияға тең.
  Бүгінгі таңда ең құндылық шешімдерді қолдаудан және циклдегі адамдармен ішінара автоматтандырудан келеді. [2]

• Қиындық: мәселенің анық емес мәлімдемелері.
  Сәттілік көрсеткішін бір жолда айта алмасаңыз, елестерді қуасыз.

• Қиындық: деректер құқықтары мен құпиялылықты елемеу.
  Ұйымдастырушылық саясат пен құқықтық нұсқауларды орындау; танылған шеңбермен тәуекелді талқылау құрылымы. [2]

Сатып алу және құрылыс: шешім қабылдаудың қысқа жолы 🧭

• Егер сіздің қажеттіліктеріңіз ортақ болса және уақыт тығыз болса, сатып алудан бастаңыз Негізгі үлгідегі API интерфейстері мен басқарылатын қызметтер өте қабілетті. Сіз қоршауларды бекітіп, шығарып алуға және кейінірек бағалауға болады.

• Деректеріңіз бірегей болған кезде немесе тапсырма сіздің орыңыз болған кезде тапсырыс бойынша құрастырыңыз Деректер құбырлары мен үлгілерді оқытуға иелік етіңіз. MLOps-ке инвестиция салуды күтіңіз.

• Гибрид қалыпты. Көптеген командалар тілге арналған API және рейтинг немесе тәуекелді бағалау үшін теңшелетін ML біріктіреді. Жұмыс істейтінін пайдаланыңыз. Қажетінше араластырыңыз және сәйкестендіріңіз.

Machine Learning және AI ❓ арасындағы шиеленісті шешуге арналған жылдам жиі қойылатын сұрақтар

Барлығы AI машинасын үйрене ме?
Жоқ. Кейбір AI ережелерді, іздеуді немесе жоспарлауды аз немесе мүлдем оқытпай пайдаланады. ML дәл қазір басым. [3]

Барлығы ML AI ма?
Иә, ML AI қолшатырының ішінде өмір сүреді. Егер ол тапсырманы орындау үшін деректерден үйренсе, сіз AI аумағындасыз. [1]

Құжаттарда қайсысын айту керек: Machine Learning және AI?
Үлгілер, жаттығулар және деректер туралы айтып жатсаңыз, ML деңіз. Егер сіз пайдаланушының мүмкіндіктері мен жүйе әрекеті туралы айтып жатсаңыз, AI деңіз. Күмәндансаңыз, нақты болыңыз.

Маған үлкен деректер жиынтығы қажет пе?
Әрқашан емес. Ақылға қонымды мүмкіндіктерді жасау немесе смарт іздеу арқылы кішірек таңдалған деректер жиыны үлкен шулы деректерден, әсіресе кестелік деректерде жұмыс істей алады. [5]

Жауапты AI туралы не деуге болады?
Оны басынан бастап пісіріңіз. NIST AI RMF сияқты құрылымдық тәуекел тәжірибелерін пайдаланыңыз және жүйе шектеулерін пайдаланушыларға хабарлаңыз. [2]

Deep-dive: классикалық ML және терең оқыту және негіздік үлгілер 🧩

• Классикалық ML

  • Кестелік деректер мен құрылымдық бизнес мәселелері үшін тамаша.

  • Жаттығу жылдам, түсіндіру оңай, қызмет көрсету арзан.

  • Көбінесе адам жасаған мүмкіндіктермен және домендік біліммен жұптастырылған. [5]

• Терең оқу

  • Құрылымсыз кірістер үшін жарқырайды: кескіндер, аудио, табиғи тіл.

  • Көбірек есептеуді және мұқият реттеуді қажет етеді.

  • Кеңейту, реттеу және ойластырылған архитектуралармен жұптастырылған. [3]

• Негізгі үлгілер

  • Кең деректер бойынша алдын ала дайындалған, сұрау, дәл баптау немесе іздеу арқылы көптеген тапсырмаларға бейімделеді.

  • Қоршаулар, бағалау және шығындарды бақылау қажет. Жақсы жылдам инженериямен қосымша жүгіріс. [2][3]

Кішкентай ақаулы метафора: классикалық ML - бұл велосипед, терең оқыту - мотоцикл, ал іргетас модельдері - кейде қайық ретінде қосылатын пойыз. Егер сіз көзіңізді қыссаңыз, мағынасы бар ... және олай емес. Әлі де пайдалы.

Сіз ұрлай аласыз ✅ іске асыруды тексеру

1. Бір жолды есептің мәлімдемесін жазыңыз.

2. Негізгі шындық пен сәттілік көрсеткіштерін анықтаңыз.

3. Түгендеу деректер көздері және деректер құқықтары. [2]

4. Ең қарапайым өміршең үлгісі бар базалық сызық.

5. Қолданбаны іске қоспас бұрын бағалау ілмектерімен жабдықтаңыз.

6. Кері байланыстарды жоспарлаңыз: таңбалау, дрейфті тексеру, кадентті қайта даярлау.

7. Құжаттық болжамдар және белгілі шектеулер.

8. Шағын пилотты іске қосыңыз, желідегі көрсеткіштерді офлайн жеңістеріңізбен салыстырыңыз.

9. Сақтықпен масштабтаңыз, тынымсыз бақылаңыз. Жалықтырды тойлаңыз.

Machine Learning vs AI - маңызды қорытынды 🍿

• Жасанды интеллект - бұл сіздің пайдаланушы тәжірибеңіздің жалпы мүмкіндігі.

• ML - бұл мүмкіндіктің бір бөлігін қуаттандыратын оқу машинасы. [1]

• Сәттілік модельдік сәнге қатысты емес, мәселенің анық құрылымы, таза деректер, прагматикалық бағалау және қауіпсіз операциялар туралы көбірек. [2][3]

• Жылдам қозғалу үшін API интерфейстерін пайдаланыңыз, ол сіздің шұңқырыңыз болған кезде теңшеңіз.

• Тәуекелдерді назарда ұстаңыз. NIST AI RMF-ден даналықты алыңыз. [2]

• Адамдар үшін маңызды нәтижелерді қадағалаңыз. Тек дәлдік емес. Әсіресе бос көрсеткіштер емес. [3][4]

Қорытынды ескерту - Тым ұзақ, оқымадым 🧾

Machine Learning және AI - бұл дуэль емес. Бұл ауқым. AI - бұл пайдаланушылар үшін ақылды әрекет ететін бүкіл жүйе. ML - бұл жүйедегі деректерден үйренетін әдістер жиынтығы. Ең бақытты командалар ML-ді құрал ретінде, AI-ды тәжірибе ретінде және өнім әсерін нақты есептейтін жалғыз табло ретінде қарастырады. Оны адамдық, қауіпсіз, өлшенетін және аздап сынғыш етіп сақтаңыз. Сондай-ақ есте сақтаңыз: велосипедтер, мотоциклдер, пойыздар. Бұл бір секундқа мағынасы болды, солай ма? 😉

Анықтамалар

1. Том М. Митчелл - Machine Learning (кітап беті, анықтамасы). толығырақ оқыңыз

2. NIST - AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) (ресми басылым). толығырақ оқыңыз

3. Стэнфорд HAI - Жасанды интеллект индексінің есебі 2025 (ресми PDF). толығырақ оқыңыз

4. Гуо, Плейс, Сан, Вайнбергер - Қазіргі заманғы нейрондық желілерді калибрлеу туралы (PMLR/ICML 2017). толығырақ оқыңыз

5. Grinsztajn, Oyallon, Varoquaux - Неліктен ағашқа негізделген үлгілер әлі де кестелік деректерде терең оқытудан асып түседі? (NeurIPS 2022 деректер жиындары және салыстырулары). толығырақ оқыңыз

Ресми AI Assistant дүкенінен соңғы AI табыңыз

Біз туралы