Machine Learning vs AI nədir?

Əgər siz nə vaxtsa süni intellekt və ya sadəcə papaqla maşın öyrənməsi almağınızla maraqlanaraq bir məhsul səhifəsinə nəzər salmısınızsa, tək deyilsiniz. Şərtlər konfeti kimi fırlanır. Budur, Maşın Öyrənməsinə qarşı Süni İntellektə qarşı səmimi, mənasız bələdçi, kəsir, bir neçə faydalı metafora əlavə edir və sizə həqiqətən istifadə edə biləcəyiniz praktik xəritə verir.

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 AI nədir
Süni intellekt anlayışları, tarix və real istifadələrə sadə dildə giriş.

🔗 İzah edilə bilən AI nədir
Nə üçün şəffaflığın modelləşdirilməsi vacibdir və proqnozları şərh etmək üsulları.

🔗 İnsanabənzər robot AI nədir
İnsana bənzər robot sistemləri üçün imkanlar, problemlər və istifadə halları.

🔗 AI-də neyron şəbəkə nədir
Düyünlər, təbəqələr və öyrənmə intuitiv nümunələrlə izah olunur.

Həqiqətən, Machine Learning vs AI nədir? 🌱→🌳

• Süni intellekt (AI) geniş məqsəddir: insan ağlı ilə əlaqələndirdiyimiz vəzifələri yerinə yetirən sistemlər - düşünmə, planlaşdırma, qavrayış, dil - xəritədə təyinat Trendlər və əhatə dairəsi üçün Stanford AI İndeksi etibarlı "birliyin vəziyyətini" təklif edir. [3]

• Maşın Öyrənməsi (ML) AI-nin bir hissəsidir: tapşırıqda təkmilləşdirmək üçün verilənlərdən nümunələri öyrənən üsullar. Klassik, davamlı çərçivə: ML təcrübə vasitəsilə avtomatik təkmilləşən alqoritmləri öyrənir. [1]

Düz tutmağın sadə yolu: AI çətirdir, ML qabırğalardan biridir . Hər süni intellekt ML-dən istifadə etmir, lakin müasir süni intellekt demək olar ki, həmişə ona əsaslanır. Əgər AI yeməkdirsə, ML yemək bişirmə texnikasıdır. Bir az axmaq, əlbəttə, amma yapışır.

Maşın Öyrənməsini AI-yə qarşı edir💡

İnsanlar Maşın Öyrənməsi və AI haqqında soruşduqda, adətən qısaltmalara deyil, nəticələrə diqqət yetirirlər. Texnologiya bunları təqdim edərkən yaxşıdır:

1. Bacarıq qazanclarını aydınlaşdırın

   • Tipik bir insan iş axınından daha sürətli və ya daha dəqiq qərarlar.

   • Real vaxtda çoxdilli transkripsiya kimi əvvəllər yarada bilmədiyiniz yeni təcrübələr.

2. Etibarlı öyrənmə döngəsi

   • Məlumatlar gəlir, modellər öyrənir, davranış yaxşılaşır. Döngə dram olmadan fırlanmağa davam edir.

3. Möhkəmlik və təhlükəsizlik

   • Yaxşı müəyyən edilmiş risklər və azaldılması. Məntiqli qiymətləndirmə. Kenar hallarda heç bir sürpriz gremlins. Praktik, satıcı üçün neytral kompas NIST AI Risk Management Framework-dir. [2]

4. Biznes uyğunluğu

   • Modelin dəqiqliyi, gecikmə müddəti və dəyəri istifadəçilərinizin ehtiyacı ilə üst-üstə düşür. Əgər göz qamaşdırırsa, lakin KPI-ni hərəkət etdirmirsə, bu, sadəcə bir elm sərgisi layihəsidir.

5. Əməliyyat yetkinliyi

   • Monitorinq, versiyaların tərtibi, əks əlaqə və yenidən hazırlıq müntəzəmdir. Cansıxıcılıq burada yaxşıdır.

Təşəbbüs bu beşliyə nail olarsa, bu, yaxşı AI, yaxşı ML və ya hər ikisidir. Əgər onları əldən verirsə, bu, yəqin ki, qaçan bir demodur.

Bir baxışda Maşın Öyrənməsi vs AI: qatlar 🍰

Praktik zehni model:

• Məlumat qatı
  Xam mətn, şəkillər, audio, cədvəllər. Məlumatların keyfiyyəti, demək olar ki, hər dəfə model şırıngasını üstələyir.

• Model təbəqəsi
  Klassik ML kimi ağaclar və xətti modellər, qavrayış və dil üçün dərin öyrənmə və getdikcə daha çox təməl modellər.

• Təhlil və alətlər təbəqəsi
  Model nəticələrini tapşırıq yerinə yetirməyə çevirən təklif, axtarış, agentlər, qaydalar və qiymətləndirmə qurğuları.

• Tətbiq təbəqəsi
  İstifadəçiyə baxan məhsul. Burada AI sehrli hiss edir və ya bəzən sadəcə ... yaxşıdır.

Maşın Öyrənməsi və AI, əsasən bu təbəqələr arasında əhatə dairəsi məsələsidir. ML adətən model təbəqəsidir. AI tam yığını əhatə edir. Praktikada ümumi nümunə: yüngül toxunuşlu ML modeli və məhsul qaydaları, həqiqətən əlavə mürəkkəbliyə ehtiyac duyana qədər daha ağır “AI” sistemini məğlub edir. [3]

Fərqin göründüyü gündəlik nümunələr 🚦

• Spam filtri

  • ML: etiketli e-poçtlar üzərində öyrədilmiş təsnifatçı.

  • AI: evristika, istifadəçi hesabatları, adaptiv həddlər, üstəgəl təsnifat daxil olmaqla bütün sistem.

• Məhsul tövsiyələri

  • ML: klik tarixçəsində birgə filtrləmə və ya gradient gücləndirilmiş ağaclar.

  • Süni intellekt: konteksti, biznes qaydalarını və izahatları nəzərə alan uçdan uca fərdiləşdirmə.

• Söhbət köməkçiləri

  • ML: dil modelinin özü.

  • AI: yaddaş, axtarış, alət istifadəsi, təhlükəsizlik qoruyucuları və UX ilə köməkçi boru kəməri.

Bir nümunə görəcəksən. ML öyrənmə ürəyidir. AI ətrafdakı canlı orqanizmdir.

Müqayisə Cədvəli: Maşın Öyrənməsi vs AI alətləri, auditoriya, qiymətlər, niyə işləyir 🧰

Məqsədli şəkildə bir qədər səliqəsiz - çünki real notlar heç vaxt mükəmməl səliqəli olmur.

*Yalnız göstəricidir. Əksər xidmətlər pulsuz səviyyələr və ya getdikcə ödəyin; cari təfərrüatlar üçün rəsmi qiymət səhifələrini yoxlayın.

Maşın Öyrənməsi və AI sistem dizaynında necə görünür 🏗️

1. Tələblər

   • AI: istifadəçi nəticələrini, təhlükəsizliyini və məhdudiyyətlərini müəyyənləşdirin.

   • ML: hədəf metrik, funksiyalar, etiketlər və təlim planını müəyyənləşdirin.

2. Məlumat strategiyası

   • AI: uç-to-end məlumat axını, idarəetmə, məxfilik, razılıq.

   • ML: seçmə, etiketləmə, artırma, sürüşmə aşkarlanması.

3. Model seçimi

   • İşə yaraya biləcək ən sadə şeydən başlayın. Strukturlaşdırılmış/cədvəl məlumatları üçün gradient gücləndirilmiş ağaclar tez-tez döyülməsi çox çətin bir bazadır. [5]

   • Mini-lətifə: fırıldaqçılıq və fırıldaq layihələrində biz GBDT-lərin daha ucuz və daha sürətli xidmət göstərərkən daha dərin şəbəkələrdən üstün olduğunu dəfələrlə görmüşük. [5]

4. Qiymətləndirmə

   • ML: F1, ROC AUC, RMSE kimi oflayn ölçülər.

   • AI: dönüşüm, saxlama və məmnunluq kimi onlayn ölçülər, üstəgəl subyektiv tapşırıqlar üçün insan qiymətləndirməsi. AI İndeksi bu təcrübələrin sənaye miqyasında necə inkişaf etdiyini izləyir. [3]

5. Təhlükəsizlik və idarəetmə

   • Nüfuzlu çərçivələrdən qaynaq siyasətləri və risk nəzarəti. NIST AI RMF xüsusi olaraq təşkilatlara AI risklərini qiymətləndirmək, idarə etmək və sənədləşdirməkdə kömək etmək üçün hazırlanmışdır. [2]

Əl yelləmədən vacib olan ölçülər 📏

• Dəqiqlik və faydalılıq
  Bir az daha aşağı dəqiqliyə malik model gecikmə və qiymət daha yaxşı olarsa qalib gələ bilər.

• Kalibrləmə
  Əgər sistem 90% əmin olduğunu deyirsə, adətən bu nisbətdə düzgündürmü? Müzakirə edilməmiş, həddindən artıq vacib və temperatur miqyası kimi yüngül düzəlişlər var. [4]

• Möhkəmlik
  Dağınıq girişlərdə zərif şəkildə pisləşirmi? Stress testləri və sintetik kənar vəziyyətləri sınayın.

• Ədalət və zərər
  Qrup fəaliyyətini ölçün. Məlum məhdudiyyətləri sənədləşdirin. İstifadəçi təhsilini birbaşa UI-də əlaqələndirin. [2]

• Əməliyyat ölçüləri
  Yerləşdirmə vaxtı, geri qaytarma sürəti, məlumatların təzəliyi, uğursuzluq dərəcələri. Günü xilas edən darıxdırıcı santexnika.

Qiymətləndirmə təcrübəsi və tendensiyaları daha dərindən öyrənmək üçün Stanford AI İndeksi sənayelərarası məlumat və təhlilləri toplayır. [3]

Qaçılması lazım olan tələlər və miflər 🙈

• Mif: daha çox məlumat həmişə daha yaxşıdır.
  Daha yaxşı etiketlər və nümayəndəli seçmə xam həcmdən üstündür. Bəli, hələ də.

• Mif: dərin öyrənmək hər şeyi həll edir.
  Kiçik/orta cədvəl problemləri üçün deyil; ağac əsaslı üsullar son dərəcə rəqabətli olaraq qalır. [5]

• Mif: AI tam muxtariyyətə bərabərdir.
  Bu gün ən çox dəyər qərar dəstəyi və dövrədə insanlarla qismən avtomatlaşdırmadan gəlir. [2]

• Pitfall: qeyri-müəyyən problem bəyanatları.
  Əgər uğur göstəricisini bir sətirdə qeyd edə bilmirsinizsə, xəyalları təqib edəcəksiniz.

• Pitfall: məlumat hüquqlarına və məxfiliyə məhəl qoymamaq.
  Təşkilat siyasətinə və hüquqi təlimatlara əməl etmək; risk müzakirələrini tanınmış çərçivə ilə strukturlaşdırın. [2]

Satınalma və tikinti: qısa bir qərar yolu 🧭

• Ehtiyacınız ümumidirsə və vaxt dardırsa, alışla başlayın Foundation-model API-lər və idarə olunan xidmətlər son dərəcə bacarıqlıdır. Daha sonra qoruyucuları, axtarışı və qiymətləndirməni bağlaya bilərsiniz.

• Məlumatlarınız unikal olduqda və ya tapşırıq sizin xəndəyinizdə olduqda sifarişlə hazırlayın Məlumat kəmərləri və model təliminizə sahib olun. MLOps-a investisiya etməyi gözləyin.

• Hibrid normal veziyyetdedir. Bir çox komanda dil üçün API və sıralama və ya risk qiymətləndirməsi üçün fərdi ML-ni birləşdirir. İşləyəndən istifadə edin. Lazım olduqda qarışdırın və uyğunlaşdırın.

Maşın Öyrənməsi ilə AI arasında dolaşıqlığı aradan qaldırmaq üçün tez tez verilən suallar ❓

Bütün AI maşın öyrənirmi?
Xeyr. Bəzi süni intellekt qaydaları, axtarışı və ya planlamasını az və ya heç öyrənmədən istifadə edir. ML hazırda sadəcə dominantdır. [3]

Hamısı ML AI-dir?
Bəli, ML AI çətirinin içərisində yaşayır. Bir tapşırığı yerinə yetirmək üçün məlumatlardan öyrənirsə, siz AI ərazisindəsiniz. [1]

Sənədlərdə hansını deməliyəm: Maşın Öyrənməsi vs AI?
Modellər, təlim və məlumatlar haqqında danışırsınızsa, ML deyin. Əgər istifadəçi ilə bağlı imkanlar və sistem davranışı haqqında danışırsınızsa, AI deyin. Şübhə olduqda, konkret olun.

Mənə böyük məlumat dəstləri lazımdırmı?
Həmişə deyil. Mükəmməl xüsusiyyət mühəndisliyi və ya ağıllı axtarış ilə, daha kiçik seçilmiş verilənlər dəstləri daha böyük səs-küylü verilənlərdən üstün ola bilər, xüsusən də cədvəl məlumatlarında. [5]

Bəs məsul AI haqqında nə demək olar?
Onu əvvəldən bişirin. NIST AI RMF kimi strukturlaşdırılmış risk təcrübələrindən istifadə edin və sistem məhdudiyyətlərini istifadəçilərə çatdırın. [2]

Dərin dalış: klassik ML vs dərin öyrənmə vs təməl modellər 🧩

• Klassik ML

  • Cədvəl məlumatları və strukturlaşdırılmış biznes problemləri üçün əladır.

  • Təlim etmək sürətli, izah etmək asan, xidmət etmək ucuz.

  • Çox vaxt insan tərəfindən hazırlanmış xüsusiyyətlər və domen bilikləri ilə birləşdirilir. [5]

• Dərin öyrənmə

  • Strukturlaşdırılmamış girişlər üçün parlayır: şəkillər, audio, təbii dil.

  • Daha çox hesablama və diqqətli tənzimləmə tələb olunur.

  • Artırma, nizamlama və düşünülmüş arxitekturalarla birləşdirilir. [3]

• Əsas modellər

  • Geniş məlumat üzrə əvvəlcədən hazırlanmış, təklif, dəqiq tənzimləmə və ya axtarış vasitəsilə bir çox tapşırıqlara uyğunlaşa bilir.

  • Qoruyucu barmaqlıqlar, qiymətləndirmə və xərclərə nəzarət lazımdır. Yaxşı sürətli mühəndislik ilə əlavə yürüş. [2][3]

Kiçik qüsurlu metafora: klassik ML velosipeddir, dərin öyrənmə motosikletdir və təməl modelləri bəzən qayıq kimi işləyən qatardır. Əgər gözünüzü qıyırsınızsa, bu bir növ məna kəsb edir... sonra isə yox. Hələ faydalıdır.

Oğurlaya biləcəyiniz icra yoxlama siyahısı ✅

1. Bir sətirlik problem bəyanatını yazın.

2. Əsas həqiqəti və uğur göstəricilərini müəyyənləşdirin.

3. İnventar məlumat mənbələri və məlumat hüquqları. [2]

4. Ən sadə həyat qabiliyyətli model ilə əsas xətt.

5. Başlamadan əvvəl tətbiqi qiymətləndirmə qarmaqları ilə təchiz edin.

6. Geribildirim döngələrini planlaşdırın: etiketləmə, sürüşmə yoxlamaları, yenidən təlim kadansı.

7. Sənəd fərziyyələri və məlum məhdudiyyətlər.

8. Kiçik bir pilot tətbiq edin, onlayn ölçüləri oflayn qələbələrinizlə müqayisə edin.

9. Ehtiyatla ölçün, amansızcasına nəzarət edin. Darıxdırıcılığı qeyd edin.

Maşın Öyrənməsi və AI - çətin xülasə 🍿

• Süni intellekt, istifadəçinin təcrübə qazandığı ümumi qabiliyyətdir.

• ML bu qabiliyyətin bir hissəsini gücləndirən öyrənmə maşınıdır. [1]

• Müvəffəqiyyət model modası haqqında daha azdır və daha çox problemin dəqiq qurulması, təmiz məlumatlar, praqmatik qiymətləndirmə və təhlükəsiz əməliyyatlar haqqındadır. [2][3]

• Sürətli hərəkət etmək üçün API-lərdən istifadə edin, sizin xəndəkinizə çevrildikdə fərdiləşdirin.

• Riskləri nəzərə alın. NIST AI RMF-dən müdriklik götürün. [2]

• İnsanlar üçün vacib olan nəticələri izləyin. Yalnız dəqiqlik deyil. Xüsusilə boşluq göstəriciləri deyil. [3][4]

Yekun qeydlər - Çox uzun oldu, oxumadım 🧾

Maşın Öyrənməsi və AI bir duel deyil. Bu əhatə dairəsidir. AI istifadəçilər üçün ağıllı davranan bütün sistemdir. ML həmin sistem daxilində verilənlərdən öyrənən metodlar toplusudur. Ən xoşbəxt komandalar ML-ni bir vasitə kimi, AI-ni təcrübə kimi və məhsulun təsirini faktiki olaraq sayılan yeganə tablo kimi qəbul edirlər. Onu insan, təhlükəsiz, ölçülə bilən və bir az da bərbad saxlayın. Həmçinin unutmayın: velosipedlər, motosikletlər, qatarlar. Bir anlıq məna kəsb etdi, elə deyilmi? 😉

İstinadlar

1. Tom M. Mitchell - Machine Learning (kitab səhifəsi, tərif). daha çox oxuyun

2. NIST - AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) (rəsmi nəşr). daha çox oxuyun

3. Stanford HAI - Süni İntellekt İndeksi Hesabatı 2025 (rəsmi PDF). daha çox oxuyun

4. Guo, Pleiss, Sun, Weinberger - Müasir Neyron Şəbəkələrin Kalibrasiyası haqqında (PMLR/ICML 2017). daha çox oxuyun

5. Grinsztajn, Oyallon, Varoquaux - Nəyə görə ağac əsaslı modellər hələ də cədvəl məlumatlarında dərin öyrənməni üstələyir? (NeurIPS 2022 Datasets & Benchmarks). daha çox oxuyun

Rəsmi AI köməkçisi mağazasında ən son AI-ni tapın

Haqqımızda