मशीन लर्निंग विरुद्ध एआय म्हणजे काय?

जर तुम्ही कधी एखाद्या उत्पादनाच्या पृष्ठावर नजर टाकून विचार केला असेल की तुम्ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता खरेदी करत आहात की फक्त टोपी घालून मशीन लर्निंग करत आहात, तर तुम्ही एकटे नाही आहात. या संज्ञा कंफेटीसारख्या उलगडल्या जातात. मशीन लर्निंग विरुद्ध एआय साठी येथे एक मैत्रीपूर्ण, निरर्थक मार्गदर्शक आहे जो काही उपयुक्त रूपके जोडतो आणि तुम्हाला प्रत्यक्षात वापरता येईल असा व्यावहारिक नकाशा देतो.

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 एआय म्हणजे काय?
एआय संकल्पना, इतिहास आणि वास्तविक उपयोगांची सोप्या भाषेत ओळख.

🔗 स्पष्टीकरणात्मक एआय म्हणजे काय?
मॉडेल पारदर्शकता का महत्त्वाची आहे आणि भाकितांचा अर्थ लावण्याच्या पद्धती.

🔗 ह्युमनॉइड रोबोट एआय म्हणजे काय?
मानवासारख्या रोबोटिक प्रणालींसाठी क्षमता, आव्हाने आणि वापर प्रकरणे.

🔗 एआय मध्ये न्यूरल नेटवर्क म्हणजे काय?
अंतर्ज्ञानी उदाहरणांसह नोड्स, लेयर्स आणि शिक्षण स्पष्ट केले.

मशीन लर्निंग विरुद्ध एआय म्हणजे नेमकं काय? 🌱→🌳

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआय) हे व्यापक ध्येय आहे: अशा प्रणाली ज्या मानवी बुद्धिमत्तेशी संबंधित कार्ये करतात - तर्क, नियोजन, धारणा, भाषा - नकाशावरील गंतव्यस्थान

• मशीन लर्निंग (एमएल) हा एआयचा एक उपसंच आहे: कार्यात सुधारणा करण्यासाठी डेटामधून पॅटर्न शिकणाऱ्या पद्धती. एक क्लासिक, टिकाऊ फ्रेमिंग: एमएल अशा अल्गोरिदमचा अभ्यास करते जे अनुभवाद्वारे आपोआप सुधारतात. [1]

ते सरळ ठेवण्याचा एक सोपा मार्ग: एआय ही छत्री आहे, एमएल ही एक बरगडी आहे . प्रत्येक एआय एमएल वापरत नाही, परंतु आधुनिक एआय जवळजवळ नेहमीच त्यावर अवलंबून असते. जर एआय जेवण असेल तर एमएल ही स्वयंपाकाची पद्धत आहे. थोडेसे मूर्ख, नक्कीच, पण ते चिकटते.

मशीन लर्निंग विरुद्ध एआय बनवते💡

जेव्हा लोक मशीन लर्निंग विरुद्ध एआय विचारतात तेव्हा ते सहसा परिणामांच्या मागे असतात, संक्षिप्त रूपे नाही. तंत्रज्ञान हे प्रदान करते तेव्हा ते चांगले असते:

1. स्पष्ट क्षमता लाभ

   • सामान्य मानवी कार्यप्रणालीपेक्षा जलद किंवा अधिक अचूक निर्णय.

   • रिअल-टाइम बहुभाषिक ट्रान्सक्रिप्शनसारखे नवीन अनुभव जे तुम्ही आधी तयार करू शकला नाही.

2. विश्वासार्ह शिक्षण चक्र

   • डेटा येतो, मॉडेल्स शिकतात, वर्तन सुधारते. नाटकाशिवाय चक्र फिरत राहते.

3. मजबूती आणि सुरक्षितता

   • सुस्पष्ट जोखीम आणि शमन. योग्य मूल्यांकन. एज केसेसमध्ये कोणतेही आश्चर्यकारक ग्रेमलिन नाहीत. एक व्यावहारिक, विक्रेता-तटस्थ कंपास म्हणजे NIST AI जोखीम व्यवस्थापन फ्रेमवर्क. [2]

4. व्यवसायासाठी योग्य

   • या मॉडेलची अचूकता, विलंब आणि किंमत तुमच्या वापरकर्त्यांना आवश्यक असलेल्या गोष्टींशी जुळते. जर ते चमकदार असेल पण KPI हलवत नसेल, तर ते फक्त एक विज्ञान मेळा प्रकल्प आहे.

5. ऑपरेशनल मॅच्युरिटी

   • देखरेख, आवृत्तीकरण, अभिप्राय आणि पुनर्प्रशिक्षण हे नित्याचे आहे. येथे कंटाळवाणेपणा चांगला आहे.

जर एखाद्या उपक्रमाने त्या पाच गोष्टी साध्य केल्या तर तो चांगला एआय, चांगला एमएल किंवा दोन्ही असेल. जर तो चुकला तर तो कदाचित एक डेमो असेल जो सुटला असेल.

मशीन लर्निंग विरुद्ध एआय एका दृष्टीक्षेपात: स्तर 🍰

एक व्यावहारिक मानसिक मॉडेल:

• डेटा लेयर
  रॉ टेक्स्ट, इमेजेस, ऑडिओ, टेबल्स. डेटाची गुणवत्ता जवळजवळ प्रत्येक वेळी मॉडेलच्या हाइपला मागे टाकते.

• मॉडेल लेयर
  क्लासिकल एमएल जसे की झाडे आणि रेषीय मॉडेल्स, आकलन आणि भाषेसाठी सखोल शिक्षण आणि वाढत्या प्रमाणात पायाभूत मॉडेल्स.

• रिझनिंग आणि टूलिंग लेयर -
  मॉडेल आउटपुटला कार्य कामगिरीमध्ये रूपांतरित करणारे प्रॉम्प्टिंग, रिट्रीव्हल, एजंट्स, नियम आणि मूल्यांकन हार्नेस.

• अनुप्रयोग स्तर
  वापरकर्त्यांना अनुकूल असलेले उत्पादन. येथेच एआय जादूसारखे वाटते, किंवा कधीकधी फक्त... ठीक आहे.

मशीन लर्निंग विरुद्ध एआय हा बहुतेकदा या स्तरांमधील व्याप्तीचा प्रश्न असतो. एमएल हा सामान्यतः मॉडेल स्तर असतो. एआय संपूर्ण स्टॅकमध्ये पसरतो. व्यवहारात एक सामान्य नमुना: हलका-स्पर्श एमएल मॉडेल आणि उत्पादन नियम जड "एआय" प्रणालीला मागे टाकतात जोपर्यंत तुम्हाला प्रत्यक्षात अतिरिक्त जटिलतेची आवश्यकता नसते. [3]

दररोजची उदाहरणे जिथे फरक दिसून येतो 🚦

• स्पॅम फिल्टरिंग

  • एमएल: लेबल केलेल्या ईमेलवर प्रशिक्षित वर्गीकरणकर्ता.

  • एआय: संपूर्ण प्रणाली ज्यामध्ये ह्युरिस्टिक्स, वापरकर्ता अहवाल, अनुकूली थ्रेशोल्ड आणि वर्गीकरण समाविष्ट आहे.

• उत्पादन शिफारसी

  • एमएल: सहयोगी फिल्टरिंग किंवा ग्रेडियंट बूस्टेड ट्रीज ऑन क्लिक हिस्ट्री.

  • एआय: एंड-टू-एंड वैयक्तिकरण जे संदर्भ, व्यवसाय नियम आणि स्पष्टीकरणे विचारात घेते.

• चॅट असिस्टंट

  • एमएल: भाषा मॉडेल स्वतः.

  • एआय: मेमरी, रिट्रीव्हल, टूल वापर, सेफ्टी रेलिंग आणि यूएक्ससह असिस्टंट पाइपलाइन.

तुम्हाला एक पॅटर्न दिसेल. एमएल हे शिकण्याचे हृदय आहे. एआय म्हणजे त्याच्या सभोवतालचा सजीव प्राणी.

तुलना सारणी: मशीन लर्निंग विरुद्ध एआय टूल्स, प्रेक्षक, किंमती, ते का काम करतात 🧰

जाणूनबुजून थोडेसे गोंधळलेले - कारण खऱ्या नोट्स कधीच पूर्णपणे नीटनेटक्या नसतात.

*फक्त सूचक. बहुतेक सेवा मोफत टियर्स किंवा जसे तुम्ही जाता तसे पैसे देतात; सध्याच्या तपशीलांसाठी अधिकृत किंमत पृष्ठे तपासा.

सिस्टम डिझाइनमध्ये मशीन लर्निंग विरुद्ध एआय कसे दिसून येते 🏗️

1. आवश्यकता

   • एआय: वापरकर्त्याचे परिणाम, सुरक्षितता आणि मर्यादा परिभाषित करा.

   • एमएल: लक्ष्य मेट्रिक, वैशिष्ट्ये, लेबल्स आणि प्रशिक्षण योजना परिभाषित करा.

2. डेटा स्ट्रॅटेजी

   • एआय: एंड-टू-एंड डेटा फ्लो, प्रशासन, गोपनीयता, संमती.

   • एमएल: सॅम्पलिंग, लेबलिंग, ऑगमेंटेशन, ड्रिफ्ट डिटेक्शन.

3. मॉडेल निवड

   • सर्वात सोप्या गोष्टीने सुरुवात करा जी काम करू शकेल. स्ट्रक्चर्ड/टेब्युलर डेटासाठी, ग्रेडियंट-बूस्टेड ट्रीज बहुतेकदा बेसलाइनवर मात करण्यासाठी खूप कठीण असतात. [5]

   • छोटी-कहाणी: मंथन आणि फसवणूक प्रकल्पांवर, आम्ही वारंवार पाहिले आहे की GBDTs स्वस्त आणि सेवा देण्यासाठी जलद असताना खोल जाळ्यांपेक्षा जास्त आहेत. [5]

4. मूल्यांकन

   • एमएल: ऑफलाइन मेट्रिक्स जसे की एफ१, आरओसी एयूसी, आरएमएसई.

   • एआय: रूपांतरण, धारणा आणि समाधान यासारखे ऑनलाइन मेट्रिक्स, तसेच व्यक्तिनिष्ठ कार्यांसाठी मानवी मूल्यांकन. एआय इंडेक्स उद्योग-व्यापी या पद्धती कशा विकसित होत आहेत याचा मागोवा घेतो. [3]

5. सुरक्षा आणि प्रशासन

   • प्रतिष्ठित फ्रेमवर्कमधून धोरणे आणि जोखीम नियंत्रणे मिळवा. NIST AI RMF विशेषतः संस्थांना AI जोखीमांचे मूल्यांकन, व्यवस्थापन आणि दस्तऐवजीकरण करण्यास मदत करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. [2]

हात हलवल्याशिवाय महत्त्वाचे मेट्रिक्स 📏

• अचूकता विरुद्ध उपयुक्तता
  जर विलंब आणि खर्च जास्त चांगला असेल तर किंचित कमी अचूकता असलेले मॉडेल जिंकू शकते.

• कॅलिब्रेशन
  जर सिस्टीम ९०% खात्रीशीर असल्याचे म्हणत असेल, तर ते सहसा त्या दराने बरोबर असते का? कमी चर्चा केलेले, जास्त महत्त्वाचे - आणि तापमान मोजण्यासारखे हलके निराकरणे आहेत. [4]

• मजबूती
  गोंधळलेल्या इनपुटवर ते सुंदरपणे खराब होते का? स्ट्रेस टेस्ट आणि सिंथेटिक एज केसेस वापरून पहा.

• निष्पक्षता आणि हानी
  गट कामगिरी मोजा. ज्ञात मर्यादा दस्तऐवजीकरण करा. वापरकर्ता शिक्षण थेट UI मध्ये लिंक करा. [2]

• ऑपरेशनल मेट्रिक्स
  तैनात करण्याची वेळ, रोलबॅक गती, डेटा फ्रेशनेस, बिघाड दर. कंटाळवाणे प्लंबिंग जे दिवस वाचवते.

मूल्यांकन पद्धती आणि ट्रेंड्सचा सखोल अभ्यास करण्यासाठी, स्टॅनफोर्ड एआय इंडेक्स क्रॉस-इंडस्ट्री डेटा आणि विश्लेषणे गोळा करतो. [3]

टाळण्यासारख्या अडचणी आणि मिथके 🙈

• गैरसमज: अधिक डेटा नेहमीच चांगला असतो.
  चांगले लेबल्स आणि प्रातिनिधिक नमुने हे कच्च्या प्रमाणापेक्षा जास्त असतात. हो, तरीही.

• गैरसमज: सखोल शिक्षण सर्वकाही सोडवते.
  लहान/मध्यम सारणी समस्यांसाठी नाही; वृक्ष-आधारित पद्धती अत्यंत स्पर्धात्मक राहतात. [5]

• गैरसमज: एआय म्हणजे पूर्ण स्वायत्तता.
  आज बहुतेक मूल्य निर्णय समर्थन आणि मानवांच्या नियंत्रणाखाली असलेल्या आंशिक ऑटोमेशनमधून येते. [2]

• अडचणी: अस्पष्ट समस्या विधाने.
  जर तुम्ही एका ओळीत यशाचे मापदंड सांगू शकत नसाल, तर तुम्ही भुतांचा पाठलाग कराल.

• धोका: डेटा अधिकार आणि गोपनीयतेकडे दुर्लक्ष करणे.
  संघटनात्मक धोरण आणि कायदेशीर मार्गदर्शनाचे पालन करा; मान्यताप्राप्त चौकटीसह जोखीम चर्चांची रचना करा. [2]

खरेदी विरुद्ध इमारत: निर्णय घेण्याचा एक छोटा मार्ग 🧭

• खरेदीने सुरुवात करा . फाउंडेशन-मॉडेल एपीआय आणि व्यवस्थापित सेवा अत्यंत सक्षम आहेत. तुम्ही नंतर रेलिंग, पुनर्प्राप्ती आणि मूल्यांकन यावर भर देऊ शकता.

• जेव्हा तुमचा डेटा अद्वितीय असेल किंवा काम तुमच्यासाठी असेल तेव्हा स्वतःला अनुकूल बनवा

• हायब्रिड सामान्य आहे. अनेक संघ भाषेसाठी API आणि रँकिंग किंवा रिस्क स्कोअरिंगसाठी कस्टम ML एकत्र करतात. जे काम करते ते वापरा. ​​गरजेनुसार मिक्स आणि मॅच करा.

मशीन लर्निंग विरुद्ध एआय मधील गुंतागुंत कमी करण्यासाठी जलद वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न ❓

सर्व एआय मशीन लर्निंग आहे का?
नाही. काही एआय नियम, शोध किंवा नियोजन वापरतात, अगदी कमी किंवा काहीच शिकत नाहीत. सध्या एमएल फक्त प्रभावी आहे. [3]

सर्व ML AI आहे का?
हो, ML AI छत्राच्या आत राहतो. जर ते डेटावरून एखादे कार्य कसे करायचे ते शिकत असेल, तर तुम्ही AI क्षेत्रात आहात. [1]

डॉक्समध्ये मी काय म्हणावे: मशीन लर्निंग विरुद्ध एआय?
जर तुम्ही मॉडेल्स, प्रशिक्षण आणि डेटाबद्दल बोलत असाल तर एमएल म्हणा. जर तुम्ही वापरकर्त्यांना तोंड देणाऱ्या क्षमता आणि सिस्टम वर्तनाबद्दल बोलत असाल तर एआय म्हणा. जेव्हा शंका असेल तेव्हा विशिष्ट सांगा.

मला मोठ्या डेटासेटची आवश्यकता आहे का?
नेहमीच नाही. विवेकी वैशिष्ट्य अभियांत्रिकी किंवा स्मार्ट पुनर्प्राप्तीसह, लहान क्युरेटेड डेटासेट मोठ्या आवाजाच्या डेटासेटपेक्षा चांगले कामगिरी करू शकतात - विशेषतः टॅब्युलर डेटावर. [5]

जबाबदार एआय बद्दल काय?
सुरुवातीपासूनच ते समजून घ्या. एनआयएसटी एआय आरएमएफ सारख्या संरचित जोखीम पद्धती वापरा आणि वापरकर्त्यांना सिस्टम मर्यादा कळवा. [2]

सखोल अभ्यास: क्लासिकल एमएल विरुद्ध सखोल शिक्षण विरुद्ध फाउंडेशन मॉडेल्स 🧩

• शास्त्रीय एमएल

  • टॅब्युलर डेटा आणि संरचित व्यवसाय समस्यांसाठी उत्तम.

  • प्रशिक्षित करण्यास जलद, समजावून सांगण्यास सोपे, वाढण्यास स्वस्त.

  • अनेकदा मानवनिर्मित वैशिष्ट्ये आणि डोमेन ज्ञानासह जोडलेले. [5]

• सखोल शिक्षण

  • असंरचित इनपुटसाठी चमकते: प्रतिमा, ऑडिओ, नैसर्गिक भाषा.

  • अधिक गणना आणि काळजीपूर्वक ट्यूनिंग आवश्यक आहे.

  • वाढ, नियमितीकरण आणि विचारशील वास्तुकलेसह जोडलेले. [3]

• फाउंडेशन मॉडेल्स

  • विस्तृत डेटावर पूर्वप्रशिक्षित, प्रॉम्प्टिंग, फाइन-ट्यूनिंग किंवा पुनर्प्राप्तीद्वारे अनेक कार्यांसाठी अनुकूल.

  • रेलिंग, मूल्यांकन आणि खर्च नियंत्रण आवश्यक आहे. चांगल्या प्रॉम्प्ट इंजिनिअरिंगसह अतिरिक्त मायलेज. [2][3]

एक छोटीशी त्रुटी असलेली उपमा: क्लासिकल एमएल म्हणजे सायकल, डीप लर्निंग म्हणजे मोटारसायकल आणि फाउंडेशन मॉडेल्स म्हणजे ट्रेन जी कधीकधी बोटीसारखी काम करते. तुम्ही नजर फिरवली तर ते अर्थपूर्ण ठरते... आणि नंतर ते अर्थपूर्ण ठरत नाही. तरीही उपयुक्त.

तुम्ही चोरू शकता अशी अंमलबजावणी चेकलिस्ट ✅

1. एका ओळीत समस्या विधान लिहा.

2. जमिनीवरील सत्य आणि यशाचे मापदंड परिभाषित करा.

3. इन्व्हेंटरी डेटा स्रोत आणि डेटा अधिकार. [2]

4. सर्वात सोप्या व्यवहार्य मॉडेलसह आधाररेषा.

5. लाँच करण्यापूर्वी मूल्यांकन हुकसह अॅप स्थापित करा.

6. फीडबॅक लूपची योजना करा: लेबलिंग, ड्रिफ्ट चेक, कॅडेन्स पुन्हा प्रशिक्षित करणे.

7. गृहीतके आणि ज्ञात मर्यादा दस्तऐवजीकरण करा.

8. एक छोटासा पायलट प्रयोग करा, ऑनलाइन मेट्रिक्सची तुमच्या ऑफलाइन विजयांशी तुलना करा.

9. काळजीपूर्वक मोजमाप करा, अथकपणे निरीक्षण करा. कंटाळवाणेपणा साजरा करा.

मशीन लर्निंग विरुद्ध एआय - एक भन्नाट सारांश 🍿

• एआय ही तुमच्या वापरकर्त्याला अनुभवणारी एकूण क्षमता आहे.

• एमएल ही शिक्षण यंत्रणा आहे जी त्या क्षमतेच्या एका भागाला शक्ती देते. [1]

• यश हे मॉडेल फॅशनबद्दल कमी आणि स्पष्ट समस्या मांडणी, स्वच्छ डेटा, व्यावहारिक मूल्यांकन आणि सुरक्षित ऑपरेशन्सबद्दल जास्त असते. [2][3]

• जलद हालचाल करण्यासाठी API वापरा, जेव्हा ते तुमचे खंदक बनते तेव्हा ते सानुकूलित करा.

• जोखीम लक्षात ठेवा. NIST AI RMF कडून शहाणपण घ्या. [2]

• मानवांसाठी महत्त्वाचे असलेले निकाल ट्रॅक करा. फक्त अचूकताच नाही. विशेषतः व्हॅनिटी मेट्रिक्सही नाही. [3][4]

शेवटचे टिप्पण्या - खूप लांब, वाचले नाही 🧾

मशीन लर्निंग विरुद्ध एआय हा द्वंद्वयुद्ध नाही. तो एक व्याप्ती आहे. एआय ही संपूर्ण प्रणाली आहे जी वापरकर्त्यांसाठी बुद्धिमानपणे वागते. एमएल म्हणजे त्या प्रणालीतील डेटामधून शिकणाऱ्या पद्धतींचा संच आहे. सर्वात आनंदी संघ एमएलला एक साधन म्हणून, एआयला अनुभव म्हणून आणि उत्पादनाच्या परिणामाला प्रत्यक्षात महत्त्वाचे असलेले एकमेव स्कोअरबोर्ड मानतात. ते मानवी, सुरक्षित, मोजता येण्याजोगे आणि थोडेसे भंगार ठेवा. तसेच, लक्षात ठेवा: सायकली, मोटारसायकल, ट्रेन. एका सेकंदासाठी ते अर्थपूर्ण होते, बरोबर? 😉

संदर्भ

1. टॉम एम. मिशेल - मशीन लर्निंग (पुस्तक पृष्ठ, व्याख्या). अधिक वाचा

2. एनआयएसटी - एआय रिस्क मॅनेजमेंट फ्रेमवर्क (एआय आरएमएफ १.०) (अधिकृत प्रकाशन). अधिक वाचा

3. स्टॅनफोर्ड एचएआय - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंडेक्स रिपोर्ट २०२५ (अधिकृत पीडीएफ). अधिक वाचा

4. गुओ, प्लेइस, सन, वेनबर्गर - आधुनिक न्यूरल नेटवर्क्सच्या कॅलिब्रेशनवर (पीएमएलआर/आयसीएमएल २०१७). अधिक वाचा

5. ग्रिन्झ्टाजन, ओयलॉन, व्हेरोक्वॉक्स - झाडांवर आधारित मॉडेल्स अजूनही टॅब्युलर डेटावर डीप लर्निंगपेक्षा का चांगले कामगिरी करतात? (न्यूरिप्स २०२२ डेटासेट्स आणि बेंचमार्क). अधिक वाचा

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा.

आमच्याबद्दल