Sadržaj:
Strojno učenje (ML) će biti blagodat ili dobitak za poduzeća, ovisno o tome s kim razgovarate. S jedne strane, donijet će širok spektar novih mogućnosti do digitalnih procesa - od automatiziranih radnih tokova do infrastrukture za samoupravljanje. S druge strane, ona će izmjestiti radna mjesta i ostaviti organizacije nemoćne da izvrše ispravke kada stvari pođu po krivu.
Istina je vjerojatno negdje između ove dvije krajnosti, ali da bi se doista uspjelo riješiti onoga što ML može, a što ne može, potrebno je razbaciti neke od mitova koji su odrasli oko tehnologije. (Uz toliko toga za ponuditi, zašto svi ne koriste ML? Saznajte u 4 kratka bloka koji usporavaju usvajanje strojnog učenja.)
Mit 1: Strojno učenje i umjetna inteligencija jedno su isto.
Iako je istina da obje koriste istu temeljnu tehnologiju, AI je krovni pojam koji obuhvaća širok raspon disciplina. Prema dr. Michaelu J. Garbadeu, izvršnom direktoru obrazovnog ekosustava, AI obuhvaća ne samo ML, već i neuronsko umrežavanje, obradu prirodnog jezika, prepoznavanje govora i mnoštvo drugih tehnologija u nastajanju. ML ima razliku da može promijeniti vlastiti kôd na temelju iskustava, promjena u svom okruženju ili uvođenja novih ciljeva - to je u suštini aspekt strojnog učenja.
