Kazalo:
Strojno učenje (ML) bo podjetju bodisi koristi ali koristi, odvisno s kom govorite. Po eni strani bo prinesel široko paleto novih zmogljivosti do digitalnih procesov - vse od avtomatiziranih delovnih tokov do samoupravne infrastrukture. Po drugi strani pa bo izpodrinila delovna mesta in pustila organizacije brez moči, da popravijo, ko gre kaj narobe.
Resnica je verjetno nekje med tema dvema skrajnostma, toda da bi se resnično dotaknili tega, kaj ML lahko in česa ne more, je treba razbliniti nekatere mite, ki so se razvili okoli tehnologije. (Ker imamo toliko za ponudbo, zakaj vsi ne uporabljajo ML? Ugotovite v štirih zaporednih blokih, ki zavirajo usvajanje strojnega učenja.)
Mit 1: Strojno učenje in umetna inteligenca sta eno in isto.
Čeprav je res, da oba uporabljata isto temeljno tehnologijo, je AI krovni izraz, ki obsega široko paleto disciplin. Po besedah dr. Michaela J. Garbadeja, izvršnega direktorja izobraževalnega ekosistema, AI ne vključuje samo ML, ampak tudi nevronsko mreženje, naravno obdelavo jezika, prepoznavanje govora in številne druge nastajajoče tehnologije. ML ima razliko od tega, da lahko spremeni svoj kodeks na podlagi izkušenj, sprememb v okolju ali uvajanja novih ciljev - to je v bistvu "učni" vidik strojnega učenja.
