విషయ సూచిక:
మెషిన్ లెర్నింగ్ (ఎంఎల్) మీరు ఎవరితో మాట్లాడుతున్నారనే దానిపై ఆధారపడి, సంస్థకు ఒక వరం లేదా నిషేధంగా ఉంటుంది. ఒక వైపు, ఇది డిజిటల్ ప్రక్రియలకు విస్తృత శ్రేణి కొత్త సామర్థ్యాలను తెస్తుంది - స్వయంచాలక వర్క్ఫ్లోల నుండి స్వీయ-నిర్వహణ మౌలిక సదుపాయాల వరకు ప్రతిదీ. మరోవైపు, ఇది ఉద్యోగాలను స్థానభ్రంశం చేస్తుంది మరియు విషయాలు అస్తవ్యస్తంగా ఉన్నప్పుడు దిద్దుబాట్లు చేయడానికి సంస్థలను శక్తివంతం చేస్తుంది.
నిజం బహుశా ఈ రెండు విపరీతాల మధ్య ఎక్కడో ఉంది, కాని నిజంగా ML ఏమి చేయగలదు మరియు చేయలేని దానిపై హ్యాండిల్ పొందడానికి, సాంకేతిక పరిజ్ఞానం చుట్టూ పెరిగిన కొన్ని అపోహలను పారద్రోలడం అవసరం. (ఆఫర్ చేయడానికి చాలా ఎక్కువ ఉన్నప్పటికీ, ప్రతి ఒక్కరూ ఎందుకు ML ను ఉపయోగించడం లేదు? మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క స్వీకరణను నిలిపివేస్తున్న 4 రోడ్బ్లాక్లలో కనుగొనండి.)
అపోహ 1: యంత్ర అభ్యాసం మరియు కృత్రిమ మేధస్సు ఒకటే.
అవి రెండూ ఒకే ప్రాథమిక సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించుకుంటాయనేది నిజం అయితే, AI అనేది ఒక గొడుగు పదం, ఇది విస్తృత శ్రేణి విభాగాలను కలిగి ఉంటుంది. ఎడ్యుకేషన్ ఎకోసిస్టమ్ యొక్క CEO డాక్టర్ మైఖేల్ జె. గార్బేడే ప్రకారం, AI ML ను మాత్రమే కాకుండా, న్యూరల్ నెట్వర్కింగ్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్, స్పీచ్ రికగ్నిషన్ మరియు ఇతర అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలను కలిగి ఉంది. అనుభవాలు, దాని వాతావరణంలో మార్పులు లేదా కొత్త లక్ష్యాల పరిచయం ఆధారంగా దాని స్వంత కోడ్ను మార్చగల సామర్థ్యం ML కు ఉంది - ఇది తప్పనిసరిగా యంత్ర అభ్యాసం యొక్క “అభ్యాస” అంశం.
