Разница между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением

Развитие в области технологий усилилось с годами. Со временем мы слышим такие термины, как искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое изучение технологий. Мы часто путаем эти термины и определяем их аналогично. Но это не точное определение, так как эти термины отличаются друг от друга. Если вы не хотите повторить эту ошибку, вы должны прочитать эту статью. Здесь мы собираемся обсудить разницу в этих трех терминах ИИ, машинное обучение и глубокое обучение.

Искусственный интеллект (ИИ)

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект, как следует из названия, предполагает, что это интеллект, созданный людьми. Он создавался как сложные машины, использующие компьютерные свойства и выполняющие различные действия, как люди. Эти машины имеют чувства, похожие на людей, и даже не будет преувеличением сказать, что они видят и чувствуют больше, чем люди. Эта технология — будущее человечества и делает их жизнь лучше, чем раньше. Функциональность этих технологий похожа на людей, поэтому они предпочитают лучшее решение разных задач, которые люди не в силах выполнить. Одним словом искусственный интеллект — это компьютер, управляемый машиной, которая может функционировать подобно человеческому мозгу.

«Способность машин работать и мыслить, как и человеческий мозг, называется искусственным интеллектом».

Одними из лучших примеров ИИ являются распознавание лиц на Facebook и служба классификации изображений по интересам.

Машинное обучение

Машинное обучение

Машинное обучение является частью искусственного интеллекта. Большинство людей считают это искусственным интеллектом, но это не так. Машины могут учиться. Роботы учатся на основании предоставленных им данных. Это больше похоже на технику, которая заставляет нас осознать наличие искусственного интеллекта. Этот метод использует алгоритмы для получения данных, изучения и последующего анализа данных. Возможно, вы заметили, когда получаете рекомендации по магазинам, Google или Facebook. Вы получаете предложения в соответствии с вашими интересами. Это делается с помощью алгоритмов машинного обучения, которые разрабатываются таким образом, чтобы анализировать последние поисковые запросы, историю и другую информацию. Этот метод также влияет на маркетинг и банковский сектор.

«Машинное обучение — это способность машин учиться на основе анализа данных и достигать искусственного интеллекта».

Новые алгоритмы машинного обучения были ограничены базовым ИИ, но теперь он стал неотъемлемой частью этой системы. Многие сложные алгоритмы готовы дать лучший опыт. Это изменило способ просмотра шоу и фильмов. Индустрия развлечений использует этот алгоритм для предоставления подходящих предложений своим зрителям на таких веб-каналах, как Netflix и Amazon Prime. Машинное обучение представляет собой концепцию анализа данных и предлагает отличные рекомендации, основанные на изучении этих вопросов, если вы сомневаетесь в том, как реализована эта методика, то прочитайте следующий раздел, посвященный глубокому обучению.

Глубокое обучение

Глубокое обучение

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, или же, искусственный интеллект, который является причиной рабочих возможностей машин. Этот метод похож на машинное обучение в некотором контексте. Разница между этими двумя понятиями заключается в том, что для машинного обучения необходимо некоторое руководство по выполнению задачи, в то время как глубокое изучение модели сделает это самостоятельно без вмешательства программиста. Глубокое обучение расширило экспертизу пользователей. Лучший пример глубокого обучения — автоматическая машина.

«Техника, используемая для реализации машинного обучения, называется глубоким обучением».

Глубокое обучение заставило машины работать и думать как люди. В машинном обучении программисты должны исправить алгоритм, если результаты не соответствуют действительности. Но модели глубокого обучения сами делают это так же, как человеческий мозг. Представьте, что вы установили код для включения вентилятора, когда пользователь говорит «пуск». Алгоритм машинного обучения будет затем прослушивать весь разговор и искать слово «начало». Если он не получит точное слово, то он не запустит вентилятор, даже если вы захотите.

Глубокое обучение может учиться самостоятельно, в то время как программа должна управлять машинным обучением.