機械学習と人工知能は、もはや流行のワードとなっています。この2つの用語は同じ意味で使用されているというよくある誤解は、おそらくこのような流行によって生じたものです。MLとAIは同じ会話で取り上げられますが、機械学習対AIのように両者を対抗させるのは公正ではなく、誤解を招きかねません。
両者は共生的に使用できます。多くの場合、そうすべきです。
そのため、私たちはこの2つを区別する明確な特性を理解する必要があります。
機械学習とAIの比較
AIとは何か
人工知能（AI）はこのような会話の良い出発点です。AIは、人間のタスクを実行するための機械（コンピューター）のトレーニングに関する広範な科学です。AIは、コンピューターは人間のように周囲から情報を吸収し、それに基づいて学習できると主張します。
AIは人間の能力を手本とします。つまり、人間を模倣する科学です。結局のところ、模倣は最大の賛辞なのです。
AIの中には、アプライドインテリジェンスと一般的なインテリジェンスがあります。AIのイノベーションの進展に伴い、特殊化と微妙な違いが現れます。
アプライドインテリジェンスと人工知能
アプライドインテリジェンスとは、特定のタスクについて人間の能力に並ぶ、またはそれを超えるシステムの能力に焦点を当てるAIの一分野のことです。アプライドインテリジェンスは、アナリティクスと自動化をAIプロセスに組み込みます。
アプライドインテリジェンスは、AIから抽象化を取り除き、関連するマシンに指示を与えます。
AIの傘の下でのイノベーションにより、プラクティスの促進と用語の微調整は今後も続くと予想されます。
人工知能は機械学習なしに存在できるか
業界のエキスパートの間に同意はまだありません。この曖昧さは単に解釈の問題かもしれません。お気付きかもしれませんが、AIとMLの状態は常に進化しているため、定義に関してはその対象が常に動き続けることになります。
人工知能は機械学習なしには存在しないと考える人もいれば、両者は排他的に存在できるが、組み合わせた場合にのみ大きな価値がもたらされると考える人もいます。
機械学習とは
機械学習とは、システムが明示的なプログラミングなしに自動的に学習し、経験を通じて改善することを可能にする、AIの応用分野の1つです。
簡単に言うと、MLはデータから学習する方法を機械に指示することです。
機械学習モデルは、学習と改善のサイクルを激しく繰り返します。モデルはデータを取り込み、アルゴリズムに基づいて予測を生成します。その後、データはモデルに与えられ、情報の提供と微調整に使用されます。
したがって、機械学習とAIは対立するものではありません。MLはAIを強化するものです。
機械学習はデータが増えるほど向上します。データサイエンス、機械学習、AIを包含すれば、BIが向上します。
SNOWFLAKE：AIとML
Snowflakeは、データドリブンな意思決定を向上させるため、機械学習（ML）、人工知能（AI）、生成AIなどの最新のテクノロジーを強化しています。生成AIにより、チームは適切なデータポイント、データアセット、またはデータインサイトを正確に発見し、データの価値を最大限に高めること可能になります。
そのため、Snowflakeは、高度なAIとディープラーニングのデータクラウドへの導入に貢献している3つの企業を最近買収しました。