ИИ против машинного обучения против глубокого обучения

Jun 16, 2023

Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) — три модных слова, которые в последние годы покорили мир технологий. Хотя эти термины часто используются как взаимозаменяемые, они не являются синонимами. В этом блоге мы углубимся в различия между AI, ML и DL и предоставим несколько реальных примеров использования каждого из них.Что такое искусственный интеллект? Искусственный интеллект — это широкий термин, используемый для описания способности машин имитировать человеческий интеллект. Другими словами, ИИ предполагает разработку алгоритмов, которые позволяют машинам выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, например, решение проблем, рассуждение и обучение. ИИ — это широкая область, охватывающая любую машину или систему, которая может выполнять задачи. которые обычно требуют человеческого интеллекта, такого как рассуждение, решение проблем и обучение. ИИ можно разделить на две категории:1. Узкий или слабый ИИ : это системы, предназначенные для выполнения конкретных задач, таких как распознавание речи или классификация изображений. Эти системы обучены на конкретном наборе данных и могут выполнять только ту задачу, для которой они были разработаны.2. Общий или сильный ИИ : Это системы, которые могут выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек. Этот тип ИИ еще не существует и является предметом продолжающихся исследований. ИИ имеет множество реальных применений, например, в сфере здравоохранения, где его можно использовать для анализа медицинских записей и диагностики заболеваний, а также в автомобильной промышленности. где его можно использовать для разработки беспилотных автомобилей.Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое включает в себя разработку алгоритмов, позволяющих машинам учиться на данных. Другими словами, ML предполагает обучение машин распознаванию закономерностей в данных, а затем использование этих закономерностей для прогнозирования новых данных. ML — это подмножество ИИ, которое включает разработку алгоритмов, позволяющих машинам учиться на данных. Алгоритмы машинного обучения предназначены для повышения своей производительности с течением времени за счет обучения на новых данных. ОД можно разделить на три категории:1. Обучение под присмотром:Это включает в себя обучение модели МО на помеченном наборе данных, где известен правильный результат, чтобы делать прогнозы на основе новых, невидимых данных.2. Обучение без присмотра:Это включает в себя обучение модели ML на немаркированном наборе данных, правильный результат которого неизвестен, с целью обнаружения закономерностей и взаимосвязей в данных.3. Обучение с подкреплением:Это включает в себя обучение модели ML обучению методом проб и ошибок, получая обратную связь в виде вознаграждений или штрафов. ML имеет множество реальных приложений, например, в финансовой отрасли, где его можно использовать для обнаружения мошенничества, а также в маркетинговая индустрия, где ее можно использовать для персонализации рекламы.Что такое глубокое обучение? Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, которая предполагает разработку нейронных сетей. Нейронные сети — это алгоритмы, разработанные для имитации структуры человеческого мозга с несколькими уровнями взаимосвязанных узлов. Глубокое обучение предполагает обучение этих нейронных сетей на больших объемах данных, что позволяет им изучать сложные закономерности и делать точные прогнозы. Глубокое обучение особенно полезно в таких областях, как распознавание изображений и речи, где данные очень сложны и их трудно анализировать с помощью традиционных алгоритмов машинного обучения. Алгоритмы DL предназначены для моделирования работы человеческого мозга с использованием нескольких уровней взаимосвязанных узлов для учиться на данных. DL особенно хорошо подходит для таких задач, как распознавание изображений, распознавание речи и обработка естественного языка. DL сыграл важную роль в разработке систем искусственного интеллекта, которые могут выполнять задачи, которые ранее считались невозможными для машин, например, избиение игроков-людей. в таких играх, как го и шахматы, или идентифицировать объекты на изображениях с точностью, близкой к человеческой. В заключение отметим, что искусственный интеллект, машинное обучение и машинное обучение — это связанные, но разные технологии, которые меняют то, как мы живем и работаем. ИИ — это самый широкий термин, охватывающий любую машину, которая может имитировать человеческий интеллект, а МО — это подмножество ИИ, которое включает в себя разработку алгоритмов, позволяющих машинам учиться на данных. DL — это подмножество машинного обучения, которое предполагает использование нейронных сетей для изучения сложных шаблонов и получения точных прогнозов. Понимая различия между этими технологиями, мы сможем лучше оценить их реальное применение и влияние, которое они оказывают на общество. Вопросы технического собеседования по науке о данных могут помочь вам лучше понять эту широкую тему. Глубокое обучение имеет множество реальных приложений, например, в автомобильной промышленности, где его можно использовать для разработки автономных транспортных средств, и в отрасли здравоохранения, где его можно использовать. может использоваться для анализа медицинских изображений.