Има много объркване около термините изкуствен интелект (AI), машинно обучение (ML) и дълбоко учене (DL). В тази статия ще предоставим кратко въведение във всяко от тези полета, за да ви помогнем да изчистите всяко объркване.
Изкуственият интелект е широко поле, което обхваща всичко - от прости алгоритми, които могат да сортират данни до сложни системи, които могат да се учат и иновират сами. Машинното обучение е подмножество от AI, което се занимава с алгоритми, които се учат от данни. Дълбокото обучение е вид машинно обучение, което използва невронни мрежи за учене от данни.
Изкуственият интелект е процесът на създаване на интелигентни машини. Това включва създаване на алгоритми или набори от правила, които могат да се учат и да вземат решения сами. AI може да се използва за създаване на системи, които могат да решават проблеми, да разпознават модели и да правят прогнози.
Машинното обучение е вид AI, който се занимава с алгоритми, които се учат от данни. Алгоритмите за машинно обучение могат автоматично да подобрят дадени повече данни. Например, алгоритъм за машинно обучение може да се използва за автоматично идентифициране на обекти в снимките.
Дълбокото обучение е вид машинно обучение, което използва невронни мрежи за учене от данни. Алгоритмите за дълбоко обучение са в състояние автоматично да подобряват дадени повече данни. Например, алгоритъм за дълбоко обучение може да се използва за автоматично идентифициране на обекти в снимките.
Кредити на изображението: Edureka.com
Какво е изкуствено обучение?
Изкуственото обучение (AL) е процес на програмиране на компютри, за да се учат от данни, без да бъдат изрично програмирани. AL е свързан с областта на машинното обучение, което се занимава с проектиране и разработване на алгоритми, които позволяват на компютрите да се учат.
AL се използва в различни приложения, включително разпознаване на лица, филтриране на спам и медицинска диагностика. През последните години има нарастващ интерес към използването на AL за разработване на автономни превозни средства.
Алгоритмите на AL обикновено са разделени на две категории: контролирано учене и учене без надзор. Алгоритмите за контролирано обучение се използват, когато данните са етикетирани, което означава, че има известен правилен изход за всеки вход. Алгоритмите за обучение без надзор се използват, когато данните не са етикетирани, което означава, че няма известен правилен изход за всеки вход.
AL е сравнително нова област и все още има много изследвания, които трябва да се направят, за да се подобри допълнително точността и ефективността на AL алгоритмите. Въпреки това, потенциалните приложения на AL са огромни и се очаква тази технология да продължи да нараства популярността си през следващите години.
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение е клон на изкуствения интелект който се занимава с проектирането и разработването на алгоритми, които могат да се учат от данни и да подобряват ефективността си с течение на времето. Алгоритмите за машинно обучение са използвани в различни приложения, като разпознаване на лица, разпознаване на реч и препоръчителни системи.
Машинното обучение е сравнително нова област и непрекъснато се развива. Има различни видове алгоритми за машинно обучение и всеки има своите предимства и недостатъци.
Алгоритмите за контролирано обучение са най-често използваният тип алгоритъм за машинно обучение. Тези алгоритми се учат от етикетирани данни за обучение. Етикетите могат да бъдат всякакви, като например дали имейлът е спам или не, или дали снимката съдържа котка или не.
Алгоритмите за обучение без надзор се учат от немаркирани данни. Тези алгоритми се опитват да намерят модели в данните. Например, те могат да се използват за групиране на точки от данни в групи. Алгоритмите за обучение с подсилване се учат чрез опити и грешки, както правят хората. Те често се използват в игри, като шах или Го, за да се научат как да играят играта по-добре.
Машинното обучение е мощен инструмент, който може да се използва за решаване на много проблеми. Важно е обаче да запомните, че алгоритмите за машинно обучение са толкова добри, колкото данните, които са им дадени. Ако данните са с лошо качество, алгоритмите няма да могат да се учат от тях и няма да могат да дадат добри резултати.
Какво е дълбоко обучение?
Дълбокото обучение е използвано за постигане на най-съвременни резултати в много области, включително компютърно зрение, обработка на естествен език и роботика. Има много различни видове алгоритми за дълбоко обучение, включително конволюционни невронни мрежи, повтарящи се невронни мрежи и автокодери.
Дълбокото обучение е сравнително нова област и непрекъснато се развива. През цялото време се разработват нови архитектури и техники.
Въпреки тези предизвикателства, дълбокото обучение е вълнуващо поле с много потенциал. Той вече е постигнал някои невероятни резултати и ще продължи да го прави и в бъдеще.
Разлика между AI и машинно обучение и дълбоко обучение-
1. Изкуственият интелект, машинното обучение и дълбокото обучение са термини, използвани за описание на различни методи за преподаване на компютрите за вземане на решения или изпълнение на задачи.
2. AI е най-широката категория и включва всеки метод за обучение на компютър да взема решения или да изпълнява задачи.
3. Машинното обучение е подмножество от AI, което се фокусира върху използването на математически алгоритми за учене от данни, без да е изрично програмирано за това.
4. Дълбокото обучение е подмножество от машинно обучение, което се фокусира върху използването на невронни мрежи за учене от данни.
5. AI, машинното обучение и дълбокото обучение имат една и съща цел да научат компютрите да вземат решения или да изпълняват задачи, но се различават по своя подход.
6. AI е най-широката категория и включва всеки метод за обучение на компютър да взема решения или да изпълнява задачи.
7. Машинното обучение е подмножество от AI, което се фокусира върху използването на математически алгоритми за учене от данни, без да е изрично програмирано за това.
8. Дълбокото обучение е подмножество от машинно обучение, което се фокусира върху използването на невронни мрежи за учене от данни.
9. AI, машинното обучение и дълбокото обучение имат една и съща цел да научат компютрите да вземат решения или да изпълняват задачи, но се различават по своя подход.
10. AI е най-широката категория и включва всеки метод за обучение на компютър да взема решения или да изпълнява задачи. Машинното обучение е подмножество от AI, което се фокусира върху използването на математически алгоритми за учене от данни, без да е изрично програмирано за това. Дълбокото обучение е подмножество от машинно обучение, което се фокусира върху използването на невронни мрежи за учене от данни.
11. AI, машинното обучение и дълбокото обучение имат една и съща цел да научат компютрите да вземат решения или да изпълняват задачи, но се различават по своя подход.
12. AI е най-широката категория и включва всеки метод за обучение на компютър да взема решения или да изпълнява задачи.
13. Машинното обучение е подмножество от AI, което се фокусира върху използването на математически алгоритми за учене от данни, без да е изрично програмирано за това.
14. Дълбокото обучение е подмножество от машинно обучение, което се фокусира върху използването на невронни мрежи за учене от данни.
15. AI, машинното обучение и дълбокото обучение имат една и съща цел да научат компютрите да вземат решения или да изпълняват задачи, но се различават по своя подход.
Заключение - AI срещу машинно обучение срещу дълбоко обучение
AI, машинно обучение и дълбоко обучение са термини, които често се използват взаимозаменяемо. Те обаче всъщност са доста различни един от друг. ai е най-общият от трите и се отнася до всяка компютърна система, която може да учи сама. Машинното обучение е подмножество от AI, което включва обучение на компютрите да учат чрез пример. Дълбокото обучение е вид машинно обучение, което използва изкуствени невронни мрежи, за да симулира работата на човешкия мозък.
Ако се интересувате от разширяване на възможностите си за кариера в тази интригуваща област, вижте Курс за дълбоко обучение Edureka. Този курс обучава студентите относно уменията, техниките и оборудването, необходими за подобряване на кариерата им.
Не сте сигурни как да продължите, след като сте схванали основите на машинното обучение? Обмисли Сертификат за машинно обучение на Edureka, което ще ви подготви за успех в тази интригуваща професия. Научете за принципите на машинното обучение, процедурите и методите, включени в неконтролирано и контролирано обучение, математическите и евристични компоненти на машинното обучение и практическото моделиране за конструиране на алгоритми. Ще бъдете оборудвани за позиция като инженер по машинно обучение след завършване на този курс.
Освен това можете да се запишете в магистърска програма по машинно обучение. Учебната програма ще ви обучи задълбочено и практически относно приложенията за машинно обучение в реални условия. Освен това ще изучавате основите на машинното обучение, включително статистически анализ, Python и наука за данни.
Също прочетено:
- Безплатна пробна версия на Jasper Ai
- Код на купон на Jasper AI
- LeadPages срещу Instapage
- Leadpages срещу Unbounce
- Най-добри AI писатели, софтуер за писане на съдържание
- Най-добрите инструменти за AI за копиране
- Най-добрите AI инструменти за автоматизиране на вашите Facebook реклами
- Ценообразуване на Content Studio
- Джаспър AI преглед
- Кои са най-добрите инструменти за въртене на статии
