Apprentissage automatique (ML) vs intelligence artificielle (IA) - Quelle est la différence ?
qui s'intéresse à la différence entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ?
Très franchement, je m'en souciais peu et je ne voyais aucune raison de perdre mon temps à comprendre ce qui allait certainement être un élément mineur et inutile de la trivialité.
Bien sûr, dès que j'ai examiné le sujet plus en détail, mon idée préconçue s'est avérée très erronée.
Il est clair à ce stade que L'IA est l'avenir il est donc logique que le fait d'être bien informé sur le sujet soit une bonne chose. Inversement, l'ignorance est une mauvaise chose.
Pour nous préparer à une réalité inondée de ces technologies, il est temps de nous assurer que nous comprenons les les bases de l'IA
- l'une des forces centrales qui s'apprêtent à remodeler notre société.
Comprendre les différences entre ces termes, et par extension, comprendre la portée de ce qu'ils impliquent, donne une clarté immédiate et une capacité à mieux appliquer les outils à notre disposition. En bref, l'information, c'est le pouvoir.
Alors... c'est parti !
Quelle est la différence entre ML et IA?
D'une manière générale, intelligence artificielle est une machine capable de présenter certaines caractéristiques ou certains formulaires de l'intelligence humaine.
En raison de l'étendue de cette définition, tout est inclus, de l'apprentissage machine de base (expliqué prochainement) à un superordre robotique pleinement sensible.
Il est donc prudent de commencer par définir quelques distinctions clés entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.
L'intelligence artificielle étant le terme le plus large, il est temps d'être plus précis.
Parlons de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond.
Tout d'abord, jetons un coup d'œil sur un visuel rapide de la relation entre tous ces concepts.
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À la base, l'apprentissage automatique n'est qu'un "modèle de prédiction". Il dispose (a) de données à partir desquelles il apprend et (b) d'un algorithme qui fait l'apprentissage proprement dit.
L'algorithme n'est qu'un ensemble de règles qui indiquent au code ce à quoi il doit s'attendre (des données sur X ou Y) et ce qu'il doit en faire.
La qualité d'un algorithme d'apprentissage automatique est _$$a pour déterminer son utilité. Si les règles sont illogiques ou très limitées, il est incapable de fournir des informations utiles.
Il est facile d'être intimidé par la profondeur technique écrasante de ce champ - les arbres de décision, l'apprentissage par renforcement et les réseaux bayésiens ne sont que quelques-uns des nombreux domaines - mais vous vous en sortirez si vous vous en souvenez :
L'apprentissage automatique est, fondamentalement, juste un ensemble de paramètres permettant de donner un sens aux données entrantes
Si vous voulez construire un outil qui apprend les itinéraires GPS pour aider les conducteurs, il doit connaître les lois sur les routes à sens unique. Sinon, il pourrait commencer à apprendre des itinéraires très rapides qui ne sont pas aussi pratiques qu'ils le paraissent à première vue.
Cependant, lorsque les règles reflètent une compréhension profonde et nuancée de chaque variable en jeu, l'apprentissage automatique peut faire ce qui semble impossible.
Traditionnellement, fournir des estimations de durée précises est l'une des parties les plus délicates du travail d'un gestionnaire de projet. Cependant, beaucoup sont surpris de constater que les machines sont capables de réaliser des performances comparables. ClickUp teste actuellement la fonction de ML avec plusieurs de ses utilisateurs afin de prédire les actions qu'une personne est susceptible d'entreprendre. Cela permet des prédictions de tâches qui, au fil du temps, sont capables d'imiter les caractéristiques humaines, telles que l'estimation subjective des tâches, avec suffisamment de précision pour être extrêmement utiles.
Cette approche accélère le cycle de retour d'information et nous avons vu des équipes passer d'actions limitées semi-automatisées à des actions limitées entièrement automatisées en quelques semaines seulement. Voici quelques éléments que nos algorithmes peuvent accomplir :
- Prédire et assigner des tâches aux bons membres de l'équipe
- Étiqueter automatiquement les utilisateurs dans les commentaires qui les concernent
- Visualisation des notifications et des mises à jour en fonction de leur pertinence pour un utilisateur particulier
- Prévoir et déterminer quand les délais ne seront pas respectés, et corriger les estimations de durée des tâches.
bonus:**_
il n'y a pas d'autre solution que de faire appel à l'expertise d'un expert en la matière le site web de l'IA de la copie est un site web de l'IA de la copie les alternatives de l'IA à la copie* _/%href/**_
Les plateformes de gestion de projet et de productivité évoluent rapidement, mais le ML/IA est définitivement une tendance de la gestion de projet qui est là pour rester.
Ce ne sera qu'une question de temps avant que nous comprenions pleinement l'impact de ces nouvelles technologies sur la gestion de projet, mais plus vite votre entreprise s'adaptera, plus les membres de votre équipe seront alignés sur la réussite du projet.
Nous pensons que l'avenir appartiendra à ceux qui seront les plus à même de saisir les opportunités disponibles, la ML et effectivement l'IA, étant parmi les plus immédiates.