機械学習（ML）と人工知能（AI） - その違いは？
誰が人工知能と機械学習の違いを気にするのか？
私は率直に言って、ほとんど気にしていなかったし、些細で役に立たない雑学であることが確実なものを理解するために時間を浪費する理由もないと思っていた。
案の定、このトピックを詳しく調べた途端、私の先入観は大間違いであることが証明された。
この時点ではっきりしているのは AIは未来だ だから、AIに精通することは良いことなのだ。逆に無知は悪いことだ。
このようなテクノロジーが氾濫する現実に備えるために、今こそ、私たちは以下のことを理解する必要がある。 AIの基本
- 私たちの社会を再構築しようとしている中心的な力のひとつである。
これらの用語の違いを理解し、拡張機能を理解することで、すぐに明確になり、私たちが自由に使えるツールをよりうまく活用できるようになる。要するに、情報は力なのだ。
さあ...始めよう！
MLとAIの違いとは？
大まかに言えば
/大まかに言えば https://www.crams.online/how-ai-could-revolutionise-healthcare/ 人工知能 /%href/
人間の知能の特徴やフォームを示すことができる機械。
この定義の広さゆえに、基本的な機械学習（まもなく説明する）から完全な知覚を持つロボット・オーバーロードまで、すべてが含まれる。
したがって、人工知能と機械学習の鍵の定義から始めるのが賢明である。
人工知能は最も広範な用語であるため、より具体的に説明する必要がある。
機械学習とディープラーニングについて話そう。
まず、これらの概念の関係を簡単に視覚化してみよう。
機械学習の核心は、単なる「予測モデル」である。(a)学習するデータと、(b)実際に学習することをやるアルゴリズムがある。
アルゴリズムは、コードに何を予測し（XまたはYに関するデータ）、それを使って何をすべきかを指示するルールの設定にすぎない。
機械学習アルゴリズムの質は、その有用性を決定するための「すべて」である。ルールが非論理的であったり、ひどくリミットされていたりすると、有用な洞察を提供することはできない。
決定木、強化学習、ベイジアンネットワークなど、このフィールドの圧倒的な技術的奥深さに怯えがちだが、これだけ覚えておけば大丈夫だ：
機械学習とは、基本的には、入力されたデータをどのように理解するかのルール設定にすぎない。
ドライバーを助けるためにGPSルートを学習するツールを作りたいなら、一方通行の道路に関する法律を知っている必要がある。そうでなければ、最初は便利そうに見えても、本当に速いルートを学習し始めるかもしれない。
しかし、そのルールがあらゆる変数に対する深く微妙な理解を反映したものであれば、機械学習は一見不可能に見えることをやることができる。
従来、正確な見積もり時間を提供することは、プロジェクト管理者の仕事の中で最も厄介な部分のひとつだった。しかし、多くの人は、機械が同等のレベルで実行できることに驚いている。
/参照 http://www.clickup.com ClickUp /クリックアップ
は現在、個人がどのような行動を取りそうかを予測するML機能を、何人かのユーザーとテストしている。これにより、主観的なタスク見積もり時間など、人間の特性を模倣したタスク予測が、時間をかけて、非常に有用な精度で可能になります。
このアプローチにより、フィードバック・サイクルが迅速化され、わずか数週間で半自動化から完全自動化された限定的なアクションに移行するチームを見てきました。私たちのアルゴリズムが実現できるアイテムには、次のようなものがあります：
- タスクを予測し、適切なチームメンバーに割り当てる。
- ユーザーに関連するコメントへの自動タグ付け
- 特定のユーザーとの関連性に基づいた通知やアップデートの可視化
- 締め切りが守られそうにないことを予測・判断し、タスクの見積もり時間を修正する。
ボーナス
/href/ /blog?p=58967*をご覧ください。 コピーAIの代替案 コピーAI
プロジェクトマネージャーや生産性プラットフォームは急速に変化しているが、ML/AIは間違いなくプロジェクト管理のトレンドであり、今後も続くだろう。
これらの新しいテクノロジーがプロジェクト管理にどのような影響を与えるかを完全に理解するのは時間の問題だが、ビジネスへの適応が早ければ早いほど、チームメンバーのプロジェクト成功への足並みは揃うだろう。
私たちは、MLや効果的にAIを活用することで、利用可能な機会を最もうまくつかむことができる人たちに未来がもたらされると信じています。