جدول المحتويات:
التعلم الآلي (ML) سيكون إما نعمة أو لعنة للمؤسسة ، اعتمادًا على من تتحدث إليه. من ناحية ، ستجلب مجموعة واسعة من القدرات الجديدة إلى العمليات الرقمية - كل شيء من سير العمل الآلي إلى البنية التحتية للإدارة الذاتية. من ناحية أخرى ، سيؤدي ذلك إلى إزاحة الوظائف وترك المؤسسات عاجزة عن إجراء التصحيحات عندما تسوء الأمور.
ربما تكون الحقيقة في مكان ما بين هذين النقيضين ، ولكن للحصول على ما يمكن أن يفعله ML ولا يمكنه فعله ، من الضروري تبديد بعض الخرافات التي نشأت حول التكنولوجيا. (مع وجود الكثير لتقدمه ، لماذا لا يستخدم الجميع ML؟ اكتشف ذلك في 4 حواجز طرق تعطل تبني التعلم الآلي.)
الأسطورة 1: التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي هما نفس الشيء.
في حين أن كلاهما يستخدمان نفس التكنولوجيا الأساسية ، فإن الذكاء الاصطناعى مصطلح شامل يشمل مجموعة واسعة من التخصصات. وفقًا للدكتور Michael J. Garbade ، الرئيس التنفيذي لنظام Education Ecosystem ، فإن الذكاء الاصطناعى لا يشمل فقط ML ، ولكن الشبكات العصبية ، معالجة اللغة الطبيعية ، التعرف على الكلام ومجموعة من التقنيات الناشئة الأخرى. تتميز ML بامتلاكها القدرة على تغيير التعليمات البرمجية الخاصة بها بناءً على الخبرات أو التغييرات في بيئتها أو إدخال أهداف جديدة - وهذا هو أساسًا جانب التعلم "التعلم الآلي".
