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機械学習（ML）は、誰と話しているかに応じて、企業にとって恩恵または苦痛のいずれかになります。 一方では、自動化されたワークフローから自己管理インフラストラクチャに至るまで、デジタルプロセスに幅広い新機能をもたらします。 他方では、それは仕事を置き換え、物事がおかしくなった場合に組織を無力にして修正を行うことができなくなります。
真実はおそらくこれらの両極端の間のどこかにありますが、MLができることとできないことを実際に把握するには、テクノロジーを中心に成長した神話のいくつかを払拭する必要があります。 （提供するものが多すぎるのに、なぜMLを使用していないのですか？機械学習の導入を遅らせている4つの障害をご覧ください。）
神話1：機械学習と人工知能はまったく同じです。
どちらも同じ基本技術を利用しているのは事実ですが、AIは幅広い分野を網羅する包括的な用語です。 Education EcosystemのCEO、Michael J. Garbade博士によると、AIはMLだけでなく、ニューラルネットワーキング、自然言語処理、音声認識、その他の多くの新しいテクノロジーを網羅しています。 MLには、経験、環境の変更、または新しい目標の導入に基づいて独自のコードを変更できるという特徴があります。これは、本質的に機械学習の「学習」の側面です。
