Et gëtt vill Duercherneen ronderëm d'Begrëffer Kënschtlech Intelligenz (AI), Maschinn Léieren (ML), an ze léieren (DL). An dësem Artikel gi mir eng kuerz Aféierung zu all eenzel vun dëse Felder fir all Duercherneen ze klären.
Kënschtlech Intelligenz ass e breet Feld dat alles ëmfaasst vun einfachen Algorithmen déi Daten sortéiere kënnen bis komplex Systemer déi eleng kënne léieren an innovéieren. Maschinnléieren ass en Ënnerdeel vun AI déi sech mat Algorithmen beschäftegt déi aus Daten léieren. Deep Learning ass eng Aart vu Maschinnléieren déi neural Netzwierker benotzt fir aus Daten ze léieren.
Kënschtlech Intelligenz ass de Prozess fir intelligent Maschinnen ze kreéieren. Et beinhalt d'Schafung vun Algorithmen, oder Sets vu Reegelen, déi eleng kënne léieren an Entscheedunge treffen. AI ka benotzt ginn fir Systemer ze kreéieren déi Probleemer kënne léisen, Mustere erkennen a Prognosen maachen.
Maschinnléieren ass eng Zort AI déi sech mat Algorithmen beschäftegt déi aus Daten léieren. Maschinn Léieren Algorithmen sinn fäeg automatesch méi Daten ze verbesseren. Zum Beispill kann e Maschinnléieralgorithmus benotzt ginn fir automatesch Objekter a Biller z'identifizéieren.
Deep Learning ass eng Aart vu Maschinnléieren déi neural Netzwierker benotzt fir aus Daten ze léieren.. Deep Learning Algorithmen kënnen automatesch méi Daten verbesseren. Zum Beispill kann en Deep Learning Algorithmus benotzt ginn fir automatesch Objekter a Biller z'identifizéieren.
Bildkreditter: Edureka.com
Wat ass kënschtlech Léieren?
Kënschtlech Léieren (AL) ass e Prozess fir Computeren ze programméieren fir aus Daten ze léieren, ouni explizit programméiert ze ginn. AL ass am Zesummenhang mam Feld vum Maschinnléieren, wat sech mam Design an Entwécklung vun Algorithmen beschäftegt, déi Computeren erlaben ze léieren.
AL gouf a verschiddenen Uwendungen benotzt, dorënner Gesiichtserkennung, Spamfilter a medizinescher Diagnostik. An de leschte Jore gouf et e wuessenden Interessi fir AL ze benotzen fir autonom Gefierer z'entwéckelen.
AL Algorithmen ginn allgemeng an zwou Kategorien opgedeelt: iwwerwaacht Léieren an net iwwerwaacht Léieren. Iwwerwaacht Léieralgorithmen gi benotzt wann d'Donnéeën markéiert sinn, dat heescht datt et e bekannte korrekten Output fir all Input gëtt. Net iwwerwaacht Léieralgorithmen gi benotzt wann d'Donnéeën net markéiert sinn, dat heescht datt et kee bekannte korrekten Ausgang fir all Input gëtt.
AL ass e relativ neit Feld, an et gëtt nach ëmmer vill Fuerschung déi muss gemaach ginn fir d'Genauegkeet an d'Effizienz vun AL Algorithmen weider ze verbesseren. Wéi och ëmmer, d'Potenzial Uwendungen vun AL sinn enorm, an et gëtt erwaart datt dës Technologie an de kommende Joeren a Popularitéit wäert wuessen.
Wat ass Machine Learning?
Maschinnléieren ass eng Branche vu kënschtlecher Intelligenz dat beschäftegt sech mam Design an Entwécklung vun Algorithmen déi aus Daten léiere kënnen an hir Leeschtung mat der Zäit verbesseren. Maschinn Léieren Algorithmen goufen a verschiddenen Uwendungen benotzt, sou wéi Gesiichtserkennung, Riederkennung, an Empfehlersystemer.
Maschinnléieren ass e relativ neit Feld, an et ass stänneg evoluéiert. Et gi verschidden Aarte vu Maschinnléieralgorithmen, a jidderee huet seng eegen Virdeeler an Nodeeler.
Iwwerwaacht Léieralgorithmen sinn déi meescht benotzt Aart vu Maschinnléieralgorithmus. Dës Algorithmen léieren aus markéierten Trainingsdaten. D'Etikette kënnen alles sinn, wéi zB ob eng E-Mail Spam ass oder net, oder ob e Bild eng Kaz enthält oder net.
Net iwwerwaacht Léieralgorithmen léiere vun net-labeléierten Donnéeën. Dës Algorithmen probéieren Musteren an den Daten ze fannen. Zum Beispill kënne se benotzt ginn fir Datenpunkten a Gruppen ze clusteren. Verstäerkung Léieren Algorithmen léieren duerch Prozess a Feeler, wéi Mënschen maachen. Si ginn dacks a Spiller benotzt, wéi Schach oder Go, fir ze léieren wéi een d'Spill besser spillt.
Maschinnléieren ass e mächtegt Tool dat ka benotzt ginn fir vill Probleemer ze léisen. Wéi och ëmmer, et ass wichteg ze erënneren datt Maschinnléier Algorithmen nëmme sou gutt sinn wéi d'Donnéeën déi se ginn. Wann d'Donnéeë vu schlechter Qualitéit sinn, kënnen d'Algorithmen net dovunner léieren a kënnen net gutt Resultater produzéieren.
Wat ass Deep Learning?
Deep Learning gouf benotzt fir modernste Resultater a ville Beräicher z'erreechen, dorënner Computervisioun, natierlech Sproochveraarbechtung a Robotik. Et gi vill verschidden Aarte vun Deep Learning Algorithmen, dorënner convolutional neural Netzwierker, widderhuelend neural Netzwierker, an Autoencoders.
Deep Learning ass e relativ neit Feld a gëtt stänneg evoluéiert. Nei Architekturen an Technike ginn déi ganzen Zäit entwéckelt.
Trotz dësen Erausfuerderungen ass déif Léieren e spannend Feld mat vill Potenzial. Et huet schonn e puer erstaunlech Resultater erreecht a wäert dat an Zukunft weider maachen.
Ënnerscheed tëscht AI a Machine Learning an Deep Learning-
1. Kënschtlech Intelligenz, Maschinnléieren an Deep Learning sinn all Begrëffer déi benotzt gi fir verschidde Methoden ze beschreiwen fir Computeren ze léieren fir Entscheedungen ze treffen oder Aufgaben ze maachen.
2. AI ass déi breetste Kategorie an enthält all Method fir e Computer ze léieren fir Entscheedungen ze treffen oder Aufgaben ze maachen.
3. Machine Learning ass en Ënnerdeel vun AI deen sech op d'Benotzung vu mathematesch Algorithmen konzentréiert fir aus Daten ze léieren, ouni explizit programméiert ze maachen.
4. Deep Learning ass en Ënnerdeel vu Maschinnléieren déi sech op d'Benotzung vun neuralen Netzwierker konzentréiert fir aus Daten ze léieren.
5. AI, Maschinnléieren an Deep Learning hunn all datselwecht Zil fir Computeren ze léieren fir Entscheedungen ze treffen oder Aufgaben ze maachen, awer si ënnerscheede sech an hirer Approche.
6. AI ass déi breetste Kategorie an enthält all Method fir e Computer ze léieren fir Entscheedungen ze treffen oder Aufgaben ze maachen.
7. Machine Learning ass en Ënnerdeel vun AI deen sech op d'Benotzung vu mathematesch Algorithmen konzentréiert fir aus Daten ze léieren, ouni explizit programméiert ze maachen.
8. Deep Learning ass en Ënnerdeel vu Maschinnléieren déi sech op d'Benotzung vun neuralen Netzwierker konzentréiert fir aus Daten ze léieren.
9. AI, Maschinnléieren an Deep Learning hunn all datselwecht Zil fir Computeren ze léieren fir Entscheedungen ze treffen oder Aufgaben ze maachen, awer si ënnerscheede sech an hirer Approche.
10. AI ass déi breetste Kategorie an enthält all Method fir e Computer ze léieren fir Entscheedungen ze treffen oder Aufgaben ze maachen. Maschinnléieren ass en Ënnerdeel vun AI dee sech fokusséiert op mathematesch Algorithmen ze benotzen fir aus Daten ze léieren, ouni explizit programméiert ze ginn fir dat ze maachen. Deep Learning ass en Ënnerdeel vu Maschinnléieren déi sech fokusséiert op neural Netzwierker ze benotzen fir aus Daten ze léieren.
11. AI, Maschinnléieren an Deep Learning hunn all datselwecht Zil fir Computeren ze léieren fir Entscheedungen ze treffen oder Aufgaben ze maachen, awer si ënnerscheede sech an hirer Approche.
12. AI ass déi breetste Kategorie an enthält all Method fir e Computer ze léieren fir Entscheedungen ze treffen oder Aufgaben ze maachen.
13. Machine Learning ass en Ënnerdeel vun AI deen sech op d'Benotzung vu mathematesch Algorithmen konzentréiert fir aus Daten ze léieren, ouni explizit programméiert ze maachen.
14. Deep Learning ass en Ënnerdeel vu Maschinnléieren déi sech op d'Benotzung vun neuralen Netzwierker konzentréiert fir aus Daten ze léieren.
15. AI, Maschinnléieren an Deep Learning hunn all datselwecht Zil fir Computeren ze léieren fir Entscheedungen ze treffen oder Aufgaben ze maachen, awer si ënnerscheede sech an hirer Approche.
Conclusioun- AI vs Machine Learning vs Deep Learning
AI, Machine Learning, an Deep Learning sinn all Begrëffer déi dacks austauschbar benotzt ginn. Wéi och ëmmer, si sinn tatsächlech ganz ënnerschiddlech vuneneen. ai ass déi allgemeng vun den dräi a bezitt sech op all Computersystem deen eleng léiere kann. Maschinnléieren ass en Ënnerdeel vun AI deen d'Léierpersonal involvéiert fir mam Beispill ze léieren. Deep Learning ass eng Aart vu Maschinnléieren déi kënschtlech neural Netzwierker benotzt fir d'Aarbecht vum mënschleche Gehir ze simuléieren.
Wann Dir interesséiert sidd fir Är Karriärméiglechkeeten an dësem faszinéierende Feld auszebauen, kuckt weg Edureka Deep Learning Course. Dëse Cours educéiert Studenten iwwer d'Fäegkeeten, Techniken an Ausrüstung déi néideg ass fir hir Karriär ze verbesseren.
Sidd Dir net sécher wéi Dir weidergoe kënnt wann Dir d'Grondlage vum Machine Learning versteet? Betruecht Edureka's Machine Learning Zertifizéierung, deen Iech fir Erfolleg an dësem spannende Beruff opstellt. Léiert iwwer d'Prinzipien vum Maschinnléieren, d'Prozeduren a Methoden involvéiert an oniwwerwaacht a iwwerwaacht Léieren, mathematesch an heuristesch Komponente vum Maschinnléieren, an praktesch Modeller fir Algorithmen ze konstruéieren. Dir sidd fir eng Positioun als Machine Learning Ingenieur ausgestatt nodeems Dir dëse Cours ofgeschloss hutt.
Zousätzlech kënnt Dir Iech an e Masterprogramm a Maschinnléieren aschreiwen. De Curriculum wäert Iech am-Déift a praktesch iwwer Maschinn Léieren Uwendungen an real-Welt Astellungen educéieren. Zousätzlech studéiert Dir d'Grondlage vum Maschinnléieren, dorënner statistesch Analyse, Python, an Datewëssenschaft.
Och liesen:
- Jasper Ai Gratis Test
- Jasper AI Coupon Code
- LeadPages vs Instapage
- Leadpages vs Unbounce
- Beschte AI Schrëftsteller, Inhalt Schreiwen Software
- Beschte AI Copywriting Tools
- Bescht AI Tools fir Är Facebook Annoncen ze automatiséieren
- Inhalt Studio Präispolitik
- Jasper AI Bewäertung
- Wat sinn déi bescht Artikel Spinning Tools
