Différence entre l'apprentissage dépendant du contexte et l'intelligence artificielle

Alors que l'IA est l'intelligence humaine démontrée dans les machines, l'IA contextuelle est quelque chose qui amène l'IA à un tout nouveau niveau, en élargissant ses applications sur la base d'une approche centrée sur l'homme. Jetons un coup d'œil aux deux termes en bref et essayons de comprendre les différences entre eux.

Apprentissage dépendant du contexte

L'apprentissage dépendant du contexte ou l'apprentissage contextuel, par opposition à ce que le nom suggère, ne se réfère pas spécifiquement à un algorithme ou à une méthode d'apprentissage automatique - c'est plutôt une approche centrée sur l'homme de l'intelligence artificielle (IA). Aujourd'hui, la majorité des entreprises ou des organisations fondent leurs décisions en grande partie sur les données client inexploitées qui regorgent d'informations et de connaissances précieuses. Mais, au sein d'une organisation, l'adaptation de l'IA devient un défi, du moins du point de vue des utilisateurs. C'est là que l'IA contextuelle se trouve. L'idée est de permettre aux algorithmes de traiter les informations de la même manière que les humains. Il permet aux systèmes d'IA, comme les assistants virtuels et les chatbots, de se comporter davantage comme des humains et moins comme des machines.

Intelligence artificielle

L'intelligence artificielle (ou l'IA) est un concept de grande envergure qui se rapporte à la simulation de l'intelligence humaine dans les machines. L'IA est l'intelligence démontrée par les systèmes ou les machines, par opposition à l'intelligence humaine. C'est l'idée de construire des machines intelligentes capables de résoudre des problèmes et de prendre des décisions comme la façon dont les humains font. La fonction de recherche de Google, du Siri d'Apple, de l'Alexa de l'Amazon et des recommandations de films de Netflix sont toutes basées sur l'intelligence artificielle. C'est comme programmer les ordinateurs pour penser et se comporter comme des humains, un peu comme un ordinateur avec un cerveau humain artificiel. L'IA fabrique un système contrôlé par ordinateur pour penser intelligemment comme l'esprit humain. Dans le monde actuel axé sur les données, l'IA est partout, même dans votre smartphone comme votre propre assistant virtuel.

Différence entre l'apprentissage dépendant du contexte et l'intelligence artificielle

Définition

L'IA est la capacité d'un système contrôlé par ordinateur à effectuer des tâches et à prendre des décisions comme la façon dont l'esprit humain fait. L'IA est l'intelligence démontrée dans les machines qui sont programmées pour penser comme les humains et imiter leurs actions. L'IA contextuelle est une approche centrée sur l'homme de l'intelligence artificielle qui fait référence à la capacité d'adapter et d'appliquer les compétences et les connaissances qui ont déjà été apprises dans des situations réelles.

Concept

L'IA contextuelle ne fait pas référence à un algorithme ou une technique d'apprentissage automatique. Il permet aux systèmes d'IA, comme les assistants virtuels et les chatbots, de se comporter davantage comme des humains et moins comme des machines. L'IA fabrique un système contrôlé par ordinateur pour penser intelligemment comme les humains. L'idée est de donner aux ordinateurs ou aux machines la possibilité d'effectuer des tâches qui sont à l'origine destinées aux humains car ils nécessitent une intelligence humaine.

Objectif

L'IA contextuelle étend l'application de l'apprentissage automatique adaptatif aux scénarios du monde réel. Il fait passer l'IA à un tout nouveau niveau, construisant un pont entre les humains et l'IA. Une voiture auto-conduite est un bon exemple de l'IA contextuelle dans laquelle il tente d'apprendre de plus en plus du texte humain. L'objectif de la recherche sur l'IA est de créer une technologie qui permet aux ordinateurs d'effectuer des tâches intellectuelles telles que la résolution des problèmes, la prise de décisions, la compréhension des actions humaines et l'apprentissage d'eux. L'objectif est de permettre aux ordinateurs de gérer des problèmes complexes similaires à la logique humaine et au raisonnement.

Apprentissage contextuel vs. Intelligence artificielle: tableau de comparaison

Résumé

À son niveau le plus élémentaire, l'IA est une technologie qui permet aux ordinateurs ou aux machines d'apprendre des activités basées sur des données anciennement collectées. L'IA est utilisée de diverses manières presque partout où l'intelligence humaine est nécessaire pour lutter contre les tâches intellectuelles complexes, telles que la résolution de problèmes, la prise de décision, et plus. L'IA contextuelle est une approche centrée sur l'homme de l'IA qui met beaucoup l'accent sur le contexte pour rendre les machines plus conscientes des intentions humaines par rapport à ce qu'ils viennent de faire et à ce qu'ils sont sur le point de faire. L'idée est de créer un environnement où les machines ou les ordinateurs peuvent à la fois acquérir et appliquer de nouvelles compétences et connaissances.

L'intelligence artificielle peut-elle comprendre le contexte?

Les machines peuvent être programmées pour comprendre le contexte humain et sont capables d'interagir avec les humains en fonction d'un ensemble de données d'entrée. Le contexte est tout quand il s'agit d'élargir les limites de l'IA.

Qu'est-ce que l'intelligence contextuelle dans l'IA?

L'intelligence contextuelle étend l'application pratique de l'information et des connaissances aux scénarios réels. Le contexte fait référence à l'arrière-plan dans lequel l'événement se déroule. Ainsi, il élargit nos connaissances pour s'adapter à un environnement entièrement différent.

Quelle est la différence entre le modèle ML et l'algorithme ML?

Un algorithme d'apprentissage automatique est la méthode par laquelle le système d'IA fait une tâche ou résout un problème, tandis qu'un modèle d'apprentissage automatique est un calcul bien défini formé à la suite d'un algorithme qui est mis en œuvre dans le code.

Qu'est-ce que la modélisation ML?

La modélisation de l'apprentissage automatique consiste à former un algorithme d'apprentissage automatique pour reconnaître les modèles ou les comportements basés sur une expérience antérieure ou des données autrefois collectées. Un modèle ML est essentiellement un programme qui peigne à travers des montagnes de données pour identifier les modèles ou prendre des décisions.

Qu'est-ce que le raisonnement contextuel?

Le raisonnement contextuel est un raisonnement fondamental pour tout type de prise de décision axée sur le contexte, par exemple, les adaptations système basées sur des règles de décision fournies par l'utilisateur ou apprises.

Qu'est-ce que l'apprentissage machine contextuel?

L'apprentissage automatique contextuel ne fait pas référence à une méthode ou un algorithme d'apprentissage automatique spécifique - il incarne à la place toutes les nuances subtiles de l'apprentissage humain dans l'IA. C'est l'aboutissement de l'IA et de l'apprentissage automatique qui a l'intention d'apprendre le comportement humain en temps réel. L'idée est d'apporter le contexte à l'apprentissage automatique.