人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)都屬于同一個(gè)領(lǐng)域。問題是，在這種情況下，它們中的哪一個(gè)能達(dá)到正確的目的。多年來，我們看到了數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在各個(gè)領(lǐng)域的巨大應(yīng)用。這些結(jié)果充分說明了它們的效率有多高，以及在未來幾年可以如何更好地部署它們。

人工智能是人類智能的復(fù)制品，通過深入理解數(shù)據(jù)，識(shí)別模式和趨勢(shì)，幫助做出更好的決策，否則人類很難手動(dòng)做同樣的事情。人工智能的問題是，你需要大量的數(shù)據(jù)才能理解這些數(shù)據(jù)。如果您沒有大量數(shù)據(jù)要處理，AI模型將只為少量數(shù)據(jù)提供結(jié)果。在這種情況下，預(yù)測(cè)或決策的準(zhǔn)確性可能較低。簡(jiǎn)而言之，數(shù)據(jù)量越大，訓(xùn)練的模型越好，能夠以更高的效率和準(zhǔn)確性交付結(jié)果。但問題不在于數(shù)據(jù)的可用性，因?yàn)槲覀冎烂刻飚a(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是巨大的。這里需要關(guān)注的問題是，在部署經(jīng)過培訓(xùn)的模型來處理新數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)該怎么做？該模型能否成功地將所獲得的知識(shí)應(yīng)用于處理新的數(shù)據(jù)集？這正是機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)揮作用的地方。

為什么機(jī)器學(xué)習(xí)勝過人工智能？

有了機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器就有可能從我們輸入的海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。這臺(tái)機(jī)器能夠?qū)⑺@得的知識(shí)應(yīng)用于流入系統(tǒng)的新數(shù)據(jù)片段。此外，ML最好的特性之一是在欺詐檢測(cè)領(lǐng)域。這對(duì)銀行、保險(xiǎn)公司、NBFC等金融服務(wù)行業(yè)來說是一件好事。我們看到計(jì)算機(jī)和機(jī)器能夠處理幾乎所有現(xiàn)實(shí)世界的情況的日子并不遙遠(yuǎn)。

今天，談?wù)揗L及其增強(qiáng)人類認(rèn)知的可能性是至關(guān)重要的。人們往往會(huì)混淆數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能和ML。每個(gè)應(yīng)用程序都有自己的應(yīng)用程序，將其中一個(gè)應(yīng)用程序部署到另一個(gè)應(yīng)用程序中并不會(huì)帶來豐碩的成果。技術(shù)專家喬登認(rèn)為，與人工智能相關(guān)的項(xiàng)目過去是如何失敗的，ML項(xiàng)目是如何通過增強(qiáng)人類認(rèn)知而取得成功的。喬丹在“哈佛數(shù)據(jù)科學(xué)評(píng)論”（HarvardDataScienceReview）上寫道：“ML是一個(gè)算法領(lǐng)域，它融合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和許多其他學(xué)科的思想，設(shè)計(jì)出處理數(shù)據(jù)、做出預(yù)測(cè)和幫助做出決策的算法?！彼麍?jiān)持認(rèn)為沒有比ML更好的方法來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。

簡(jiǎn)而言之，當(dāng)技術(shù)不局限于數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能時(shí)，通往成功的道路要容易得多。隨著ML越來越受到重視，這些公司很有可能通過在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式來達(dá)到更高的高度。
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