人工智能与机器学习：对在线培训的影响

欢迎来到俱乐部，如果您不明白人工智能（AI）和机器学习之间的差异。嗯，由于这些术语通常可互换使用，因此很难令人惊讶。但是，它们肯定不一样！在您考虑这些技术是否对未来和企业培训方面有很大的影响，这是您的新闻！

一个简单的指南，了解AI和机器学习之间的差异

AI侧重于创建模拟人类智能的智能系统。机器学习（ML）提供系统从提供的数据上学习的能力。

AI和机器学习在线培训的好处

据最近Gartner调查，在过去四年中，在某些形式中实施AI的组织数量增加了270％，而去年则增加了两倍。所以，事实是：这些技术在这里留下来！如果您无法解析AI和机器学习之间的区别，请帮助在此！此博客可以帮助您了解AI和机器学习之间的差异。所以，我们应该开始吗？

John Mccarthy在1956年引入了“人工智能”一词。显然，人工智能由两个词组成：“人为”和“智力”。虽然人工是指某种东西人造，情报是指的思考的能力。这是一个常见的误解人工智能是一个系统。它在系统中实现。简单地说，您可以将AI解释为在模拟效仿人类智能的机器中的能力。

机器学习是AI的子集，使得能够自己学习机器。简单地说，机器学习是一种实现人工智能的一种方式。它涉及喂养很多数据到有助于系统的算法计算准确的结果。换句话说，不需要明确编程系统，并且可以从数据中获取决策。

以下是其中一些ai的热门例子今天在使用中：

alexa：亚马逊推出的虚拟助理。它能够破译言论的发言，帮助刷Web的信息，设置警报，播放音乐，在日历中的Lodge活动，以及许多其他事情推广了“智能”家的概念。
特斯拉：一家美国汽车公司，以“预测能力，自动驾驶功能，纯粹的技术凉爽”为汽车。（福布斯）。
Netflix：Netflix的美国媒体服务提供商基于观众的过去经验提供了高度准确的预测。它根据他们在Netflix的过去的经历，分析了几个记录，建议电影观众可能喜欢。

这是一个机器学习的例子更好地了解它。让我们考虑这张表，它根据其特征来识别果实：

在表格中，果实根据其体重和纹理进行分类。因此，如果机器学习算法送入有关香蕉和橙色的纹理和重量的数据，它可以准确地预测水果的类型。

一般艾：拥有展示人类可以的任何知识分子任务的能力。例如，你有没有注意到SCI-FI电影中的AI，如“她”？您将发现人类与互动和受到情绪驱动的机器和操作系统互动。

狭窄的ai：只关注执行一个特定任务，因此名称。例如，下棋，预测天气，建议购买。

超级AI：牛津学者和AI专家，Nick Bostrom定义了人工超级智力，如：“任何极大地超过人类的认知表现，几乎所有兴趣领域都会”（中等的）。因此，当AI超越人类可以做的事情 - 包括智慧，解决问题，还有更多 - 它将是超级AI。

监督：这种类型的机器学习可以在导师的指导下被认为是学习。数据集可以被视为老师;它的功能是训练机器。一旦机器培训，它就开始预测新数据进入它。

无监督：与监督不同，无监督的机器学习系统通过经验学习，并尝试自己在数据中找到结构。因此，当提供数据集时，机器会自动找到关系和模式。

加强：在此，机器尝试使用“试验和命中”训练自己。简单地说，机器从过去的经验中学习，并试图预测问题的最佳解决方案。

AI Technologies使用算法预测准确的结果，该算法有助于通过分析学习者的过去的经验和目标来提供相关的电子学习内容。例如，您的学习者更喜欢拥有更多的动力活动的课程。启用AI的AI学习管理系统（LMS）将自动调整学习课程，包括基于游戏的掘金或模拟等活动。

同样，如果学习者在课程中与某个主题挣扎，系统将推荐迎合确切学习需求的资源。

这里有两个好处。首先，您的学习者究竟提供了帮助他们填补他们的学习差距并实现目标的内容。这意味着培训将更加迅速，因为学习量身定制了学习者所要求的而不是参加通用培训会议。

这与第二个好处直接相关。您的L＆D团队可以专注于创造的数据和指标，而不是花更多时间在分析数据和指标上有效的电子学习课程。这是因为启用了AL的LMS，负责评估数据并向学习者提供相关内容。

具有集成AI功能的基于云的LMS可以作为为学习者提供圆形时钟支持的导师。当您为系统提供知识库来学习时，这是可能的。然后，LMS将自己建议学习资源或解决方案。它就像一个虚拟助手就是在需要时解决您的学习者的疑问。

关于与AI技术相关的挑战已经说过很多。其中一些是：

最突出的是与在线培训中纳入AI技术相关的沉重成本。除了安装成本外，在管理这些技术的维护，维修，培训员工方面将产生相当大的成本，利用它们等。因此，您的组织将不得不大幅增加其培训预算，以支持AI技术在线培训。

这是一张桌子，可以快速重新回顾AI和机器学习之间的差异：

人工智能	机器学习
培训机器或系统，以执行人类可以做的智力功能	AI的一个子集，它提供了机器能够从提供的数据中学习并预测自己的准确决策
涉及决策	让系统从数据中学习新事物
目标：模拟自然智能来解决复杂问题	目标：从特定任务上的数据学习并增强机器的性能