人工知能と機械学習の違いは何ですか？

人工知能（AI）は、2020年の最大の流行語の1つであり、その可能性を十分に活用し始めるにつれて、今後も人気が高まるでしょう。このテーマに不慣れな人にとって、「機械学習」を伴う「人工知能」の概念がほとんどの場合に見られるのはなぜだろうと思うかもしれません。

彼らは何ですか？それらはどう違いますか？それらは産業環境のどこに適用できますか？ なぜそれほど重要なのですか？ インダストリー4.0を通じて発生した他の多くの用語と同様に、人工知能と機械学習は、しばしば使いすぎて誤用されているようです。この記事では、マーケティングの誇大宣伝なしに違いを明らかにしようとしています。

AIとMLの定義

人工知能 機械が人間の行動を模倣できるようにする技術です。 機械学習 （ML）は、AIのサブセットであり、統計的手法を使用して、経験を積むにつれて時間の経過とともに改善します。自然言語処理、画像認識、スマートロボットなどのトピックを含む、多くの種類の人工知能があります。

人工知能には、感知、推論、学習する機能があります 。多くの人工知能システムの基盤である機械学習には、結果を予測する機能しかありません。 。 MLはデータのパターンの違いを識別できますが、実際に何をしているのかを理解することはできません。 AIは、機械学習の結果を他の分析手法とともに使用して、ある程度のインテリジェンスに到達します。

相互関係の図：人工知能、機械学習、ディープラーニング

違い

機械学習は、バイナリの決定を行うことを任務としています。何かが真実かそうでないかのどちらかです。時間の経過とともに、決定に使用される方法が改善され、決定が正しいものであるという確信が高まります。顔認識は、機械学習の典型的な例です。写真に写っているのはあなたかあなたではないかのどちらかです。一方、人工知能は、多くの入力の組み合わせた決定を使用して、それらすべてを改善します。それは決定の多くの異なる側面から引き出されます。他の人と一緒に写真に頻繁に登場する場合、人工知能はこの経験から学習し、機械学習アルゴリズムを更新して意思決定プロセスを改善します。

アプリケーション

機械学習の最も一般的なアプリケーションは、パターン認識です。 。教師あり学習を使用して、機械学習アルゴリズムに堅牢なデータセットが提供されます。最も一般的な学習方法の2つは、回帰と決定木です。プログラマーは、関心のある条件を特定します。その後、アルゴリズムは将来同様の条件を探します。

機械学習システムは、資産の健全性を監視するためによく適用されます。たとえば、振動解析は、回転する機器のベアリングの問題を検出するために使用されます。機械学習を使用して、アルゴリズムには、おそらく数年分の振動データの大規模なセットが提供され、データのパターンが識別されます。プログラマーは、データセットでベアリング障害が発生した時間を特定します。システムは、信頼のレベルとともに決定を下します。たとえば、システムは、ベアリングが6週間以内に故障することを90％確信している可能性があります。

人工知能がこの状況に陥るのは、他のデータ分析方法を使用することです。 。これは、プロセスデータや品質データなどの製造データの導入である可能性があります。 AIシステムは、機械学習アルゴリズムを強化して、ベアリングの故障をより適切に検出しようとします。また、いくつかの望ましい結果を達成するための最良の条件を提供する機能もあります。おそらく、8週間以内にシャットダウンが計画されています。 AIシステムは、それまでにベアリングが故障しない可能性を高めるために必要な条件を提供します。

重要性

MLとAIの技術は、製造業で成功するために重要になります。より多くのデータを収集する機能と分析ツールを使用することで、より適切な意思決定をより迅速に行うことができます 。これにより、運用効率とビジネス効率の両方が劇的に向上します。プロセスは、他の値を制約しながら特定のパラメータを最適化することで改善できます。たとえば、品質を維持しながら効率を最大化できます。購入の決定は、さまざまな市況の中で最適化できます。上記のように、機器は最適化されたレベルで操作できます。

結論

人工知能と機械学習を実装する前に注意が必要です。ビジネスでそれらを使用することには多くの利点がありますが、デジタルトランスフォーメーションの最初のステップであってはなりません 。かなりの計算能力を備えたシステムが必要になります。これらのシステムはアプリケーションのニーズに合わせて拡張できるため、クラウドアーキテクチャを検討することをお勧めします。

これらの取り組みを成功させるには、データ品質も重要です。 「ガベージイン、ガベージアウト」という格言は確かに当てはまります。しかし、データが正しく整理され、それを処理する力があれば、機械学習を使用した人工知能が前述の結果につながることは間違いありません。