Mục lục:
Học máy (ML) sẽ là một lợi ích hoặc lợi ích cho doanh nghiệp, tùy thuộc vào người bạn nói chuyện. Một mặt, nó sẽ mang lại một loạt các khả năng mới cho các quy trình kỹ thuật số - mọi thứ từ quy trình làm việc tự động đến cơ sở hạ tầng tự quản lý. Mặt khác, nó sẽ thay thế công việc và khiến các tổ chức bất lực trong việc sửa chữa khi mọi thứ trở nên tồi tệ.
Sự thật có lẽ nằm ở đâu đó giữa hai thái cực này, nhưng để thực sự nắm bắt được những gì ML có thể và không thể làm, cần phải xua tan một số huyền thoại đã phát triển xung quanh công nghệ. (Có rất nhiều thứ để cung cấp, tại sao mọi người không sử dụng ML? Tìm hiểu trong 4 Rào cản đang bị đình trệ khi học máy.)
Chuyện lầm tưởng 1: Học máy và trí tuệ nhân tạo là một và giống nhau.
Mặc dù đúng là cả hai đều sử dụng cùng một công nghệ cơ bản, AI là một thuật ngữ bao gồm một loạt các quy tắc. Theo Tiến sĩ Michael J. Garbade, Giám đốc điều hành của Hệ sinh thái Giáo dục, AI không chỉ bao gồm ML, mà cả mạng lưới thần kinh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và một loạt các công nghệ mới nổi khác. ML có sự khác biệt là có thể thay đổi mã của chính mình dựa trên kinh nghiệm, thay đổi môi trường của nó hoặc giới thiệu các mục tiêu mới - về cơ bản là khía cạnh học tập của học tập trên máy học.
