机器学习和自动化之间的关键区别

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在凡妮莎卡尼

自动化python代码

任何希望简化流程并转向更高效模式的企业,都会在这个过程中遇到自动化、机器学习和人工智能。www.yabovip4尽管到2020年,我们还远没有意识到机器会取代我们,但这些流行语目前在从制造业到服务业的各个行业都很热门。所以理解这些术语的定义和它们相互作用的方式是很重要的。

建造金字塔的

传统上,有一种技术的金字塔模型www.yabovip4(ai)坐在顶部。以下是AI功能所需的平台所需的技术构建块。让我们首先接受这种金字塔的形成。
数字化

从底层开始,最基本的技术水平是数字化。如果没有数字化,自动化,机器学习最终,人工智能甚至是不可能的。数字化是将非数字的,通常是模拟数据转换成数字存储的过程。电子表格是数字化数据的一个例子,就像扫描图像一样。

仪器

仪器水平是数据和技术开始互动的地方,这就是企业可以坐起来并注意到的地方。在仪表级别,技术用于观察或测量数字化数据,因为信息在系统或个人之间移动。但是,该过程仅适用于它已经拥有的数据,不会产生任何新的见解。仪器阶段通常存在简单的自动化程度:应用简单的启发式规则来路由数据。

分析

当数据科学和数学开始处理数字化和工具化的数据时,其水平分析到达了。分析允许从大数据中收集有意义的见解,允许数据在决策的动态过程中引导业务。

机器学习

机器学习开始,当程序开始进行分析并在没有明确的编程时应用它 - 机器学习的结果有点独立于其编程。在此级别,机器正在进行数据并自行分析,以超过分析模型可以提供的方式改进结果。机器学习意味着算法通过体验自动改善 - 基本上,机器正在学习。这是任何人工智能模式的重要组成部分,在商业和工业中具有多种应用。www.yabovip4

AI.

科幻科技的圣杯。ai复制人类思维。AI模型的一部分需要机器学习。然而,广泛构思,AI通过生产人类能力(如可视化处理和语言理解)来超越机器学习。

AI和自动化

人工智能和自动化不能被误认为是同一件事——有自动化的地方,并不要求人工智能参与其中。www.yabovip4事实上,自动化已经存在了几个世纪,比我们有计算机的时间要长得多:传统的铣削使用水轮来自动化手动过程,否则就需要人力。水转动轮子,轮子转动磨盘——这是一个绝对不智能的自动化过程。多年来,简单自动化一直是许多企业的基石。例如,一旦会计部门的人员确认了电子表格中的输入,发送发票的过程就可以自动进行。

自动化意味着机器正在复制人类任务。但是,AI要求机器也在复制人类思维。这意味着可以反思自己的程序并在自己的编程范围之外做出决定。

机器学习可以自动化吗?

最终,机器学习需要一台机器动态地反应改变变量。这是自动化的根本不同的目标,这主要是关于教学机器,以便使用可预测的投入执行重复性任务。出于这个原因,将机器学习应用于任何自动化过程可能是一个过于挂工的情况。机器学习更适合其应用程序,以处理输入不可预测的流程,并且机器需要随行响应。

但是,机器学习可以作为自动化系统的保障。处理可预测的输入和收集这些输入的数据,通过机器学习通知的系统可以独立行动,以标记在其设置为计算的变量中不对应的输入。

的区别

最终,机器学习可以包含自动化的元素,但对不断变化的输入做出动态响应的能力,使得机器学习对于许多可以自动化的过程来说过于致命。随着技术的进步使机器学习过程更容易创建,机器学习有可能在自动化程序中充当故障保险。就目前而言,机器学习仍然适合于行业实践,自动化仍然可能是技术应用于商业的主导原则。

关于作者

凡妮莎·科尔尼(Vanessa Kearney)是一名作家兼编辑写我的个人陈述。她是一个充满激情的信徒,作为经营司机的技术,并密切关注关于机器学习和AI的辩论。

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