Satura rādītājs:
Mašīnmācīšanās (ML) būs gan labums, gan smags solis uzņēmumā atkarībā no tā, ar ko jūs runājat. No vienas puses, tas digitālajiem procesiem radīs plašu jaunu iespēju klāstu - sākot ar automatizētām darbplūsmām un beidzot ar pašpārvaldes infrastruktūru. No otras puses, tas atstās darba vietas un atstās organizācijas bezspēcīgas veikt labojumus gadījumos, kad viss notiek nepareizi.
Patiesība, iespējams, ir kaut kur starp šīm divām galējībām, bet, lai patiešām iegūtu informāciju par to, ko ML var un ko nevar izdarīt, ir nepieciešams kliedēt dažus no mītiem, kas auguši ap tehnoloģiju. (Piedāvājot tik daudz, kāpēc ne visi izmanto ML? Uzziniet četros ceļa bloķējumos, kas kavē mašīnmācību.)
1. mīts: mašīnmācīšanās un mākslīgais intelekts ir viens un tas pats.
Lai arī ir taisnība, ka viņi abi izmanto to pašu pamattehnoloģiju, AI ir jumta termins, kas aptver plašu disciplīnu klāstu. Saskaņā ar Dr Michael J. Garbade, Izglītības ekosistēmas izpilddirektoru, AI ietver ne tikai ML, bet arī neironu tīklus, dabiskās valodas apstrādi, runas atpazīšanu un virkni citu topošo tehnoloģiju. ML atšķirība ir tā, ka tā var mainīt savu kodu, pamatojoties uz pieredzi, apkārtējās vides izmaiņām vai jaunu mērķu ieviešanu - tas būtībā ir mašīnmācīšanās “mācīšanās” aspekts.
