Indholdsfortegnelse:
Maskinlæring (ML) vil enten være en velsignelse eller en bane for virksomheden, afhængigt af hvem du snakker med. På den ene side vil det bringe en bred vifte af nye muligheder til digitale processer - alt fra automatiserede arbejdsgange til selvstyrende infrastruktur. På den anden side vil det fortrænge job og lade organisationer magtesløse til at foretage korrektioner, når ting går galt.
Sandheden er sandsynligvis et sted mellem disse to ekstremer, men for virkelig at få et greb om, hvad ML kan og ikke kan gøre, er det nødvendigt at fjerne nogle af de myter, der er vokset op omkring teknologien. (Med så meget at tilbyde, hvorfor bruger ikke alle ML? Find ud af det i 4 vejspærringer, der stopper vedtagelsen af maskinlæring.)
Myte 1: Maskinlæring og kunstig intelligens er den samme.
Selv om det er sandt, at de begge bruger den samme grundlæggende teknologi, er AI et paraplybegrep, der omfatter en bred vifte af discipliner. Ifølge Dr. Michael J. Garbade, administrerende direktør for Education Ecosystem, omfatter AI ikke kun ML, men neuralt netværk, naturlig sprogbehandling, talegenkendelse og en række andre nye teknologier. ML skelner mellem at være i stand til at ændre sin egen kode baseret på oplevelser, ændringer i sit miljø eller introduktion af nye mål - dette er i det væsentlige det "lærende" aspekt af maskinlæring.
