AI versus machinaal leren versus diep leren: wat zijn de belangrijkste verschillen?

Er is veel verwarring rond de termen kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML) en diepgaand leren (DL). In dit artikel geven we een korte introductie van elk van deze velden om eventuele verwarring op te helderen.

Kunstmatige intelligentie is een breed veld dat alles omvat, van eenvoudige algoritmen die gegevens kunnen sorteren tot complexe systemen die zelfstandig kunnen leren en innoveren. Machine learning is een subset van AI die zich bezighoudt met algoritmen die leren van gegevens. Deep learning is een vorm van machine learning waarbij neurale netwerken worden gebruikt om van gegevens te leren.

Kunstmatige intelligentie is het proces van het creëren van intelligente machines. Het omvat het maken van algoritmen, of sets van regels, die kunnen leren en zelfstandig beslissingen kunnen nemen. AI kan worden gebruikt om systemen te creëren die problemen kunnen oplossen, patronen kunnen herkennen en voorspellingen kunnen doen.

Machine learning is een vorm van AI die zich bezighoudt met algoritmen die leren van data. Algoritmen voor machinaal leren kunnen automatisch verbeteren als er meer gegevens worden verzameld. Een machine learning-algoritme zou bijvoorbeeld kunnen worden gebruikt om objecten in afbeeldingen automatisch te identificeren.

Deep learning is een vorm van machine learning die neurale netwerken gebruikt om van gegevens te leren. Deep learning-algoritmen kunnen automatisch verbeteren als er meer gegevens worden verzameld. Een deep learning-algoritme zou bijvoorbeeld kunnen worden gebruikt om objecten in afbeeldingen automatisch te identificeren.

AI versus machinaal leren versus diep leren

Afbeeldingscredits: Edureka.com

Wat is kunstmatig leren?

Kunstmatig leren (AL) is een proces waarbij computers worden geprogrammeerd om van gegevens te leren, zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. AL is gerelateerd aan het gebied van machine learning, dat zich bezighoudt met het ontwerpen en ontwikkelen van algoritmen waarmee computers kunnen leren.

AL is gebruikt in een verscheidenheid aan toepassingen, waaronder gezichtsherkenning, spamfiltering en medische diagnose. De laatste jaren is er een groeiende belangstelling voor het gebruik van AL om autonome voertuigen te ontwikkelen.

AL-algoritmen zijn over het algemeen onderverdeeld in twee categorieën: leren onder toezicht en leren zonder toezicht. Algoritmen voor begeleid leren worden gebruikt wanneer de gegevens worden gelabeld, wat betekent dat er een bekende correcte uitvoer is voor elke invoer. Niet-gesuperviseerde leeralgoritmen worden gebruikt wanneer de gegevens niet zijn gelabeld, wat betekent dat er geen juiste uitvoer bekend is voor elke invoer.

AL is een relatief nieuw veld en er moet nog veel onderzoek worden gedaan om de nauwkeurigheid en efficiëntie van AL-algoritmen verder te verbeteren. De potentiële toepassingen van AL zijn echter enorm en de verwachting is dat deze technologie de komende jaren in populariteit zal blijven groeien.

Wat is machinaal leren?

Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie dat zich bezighoudt met het ontwerp en de ontwikkeling van algoritmen die kunnen leren van gegevens en hun prestaties in de loop van de tijd kunnen verbeteren. Algoritmen voor machinaal leren zijn gebruikt in verschillende toepassingen, zoals gezichtsherkenning, spraakherkenning en aanbevelingssystemen.

Machine learning is een relatief nieuw vakgebied en evolueert voortdurend. Er zijn verschillende soorten algoritmen voor machine learning en elk heeft zijn eigen voor- en nadelen.

Supervised learning-algoritmen zijn het meest gebruikte type machine learning-algoritme. Deze algoritmen leren van gelabelde trainingsgegevens. De labels kunnen van alles zijn, bijvoorbeeld of een e-mail spam is of niet, of een foto een kat bevat of niet.

Niet-gesuperviseerde leeralgoritmen leren van niet-gelabelde gegevens. Deze algoritmen proberen patronen in de data te vinden. Ze kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om gegevenspunten in groepen te clusteren. Reinforcement learning-algoritmen leren door vallen en opstaan, zoals mensen dat doen. Ze worden vaak gebruikt in spellen, zoals schaken of Go, om het spel beter te leren spelen.

Machine learning is een krachtig hulpmiddel dat kan worden gebruikt om veel problemen op te lossen. Het is echter belangrijk om te onthouden dat machine learning-algoritmen slechts zo goed zijn als de gegevens die ze krijgen. Als de data van slechte kwaliteit is, kunnen de algoritmen er niet van leren en geen goede resultaten opleveren.

Wat is diep leren?

Deep learning is gebruikt om state-of-the-art resultaten te bereiken op veel gebieden, waaronder computervisie, natuurlijke taalverwerking en robotica. Er zijn veel verschillende soorten deep learning-algoritmen, waaronder convolutionele neurale netwerken, terugkerende neurale netwerken en auto-encoders.

Deep learning is een relatief nieuw vakgebied en evolueert voortdurend. Er worden voortdurend nieuwe architecturen en technieken ontwikkeld.

Ondanks deze uitdagingen is deep learning een boeiend vakgebied met veel potentieel. Het heeft al een aantal geweldige resultaten bereikt en zal dat in de toekomst blijven doen.

Verschil tussen AI en machine learning en deep learning-

1. Kunstmatige intelligentie, machine learning en deep learning zijn allemaal termen die worden gebruikt om verschillende methoden te beschrijven om computers te leren beslissingen te nemen of taken uit te voeren.

2. AI is de breedste categorie en omvat elke methode om een ​​computer te leren beslissingen te nemen of taken uit te voeren.

3. Machine learning is een subset van AI die zich richt op het gebruik van wiskundige algoritmen om van gegevens te leren, zonder dat het expliciet is geprogrammeerd om dit te doen.

4. Deep learning is een subset van machine learning die zich richt op het gebruik van neurale netwerken om van gegevens te leren.

5. AI, machine learning en deep learning hebben allemaal hetzelfde doel om computers te leren beslissingen te nemen of taken uit te voeren, maar ze verschillen in hun aanpak.

6. AI is de breedste categorie en omvat elke methode om een ​​computer te leren beslissingen te nemen of taken uit te voeren.

7. Machine learning is een subset van AI die zich richt op het gebruik van wiskundige algoritmen om van gegevens te leren, zonder dat het expliciet is geprogrammeerd om dit te doen.

8. Deep learning is een subset van machine learning die zich richt op het gebruik van neurale netwerken om van gegevens te leren.

9. AI, machine learning en deep learning hebben allemaal hetzelfde doel om computers te leren beslissingen te nemen of taken uit te voeren, maar ze verschillen in hun aanpak.

10. AI is de breedste categorie en omvat elke methode om een ​​computer te leren beslissingen te nemen of taken uit te voeren. Machine learning is een subset van AI die zich richt op het gebruik van wiskundige algoritmen om van gegevens te leren, zonder expliciet te zijn geprogrammeerd om dit te doen. Deep learning is een subset van machine learning die zich richt op het gebruik van neurale netwerken om van gegevens te leren.

11. AI, machine learning en deep learning hebben allemaal hetzelfde doel om computers te leren beslissingen te nemen of taken uit te voeren, maar ze verschillen in hun aanpak.

12. AI is de breedste categorie en omvat elke methode om een ​​computer te leren beslissingen te nemen of taken uit te voeren.

13. Machine learning is een subset van AI die zich richt op het gebruik van wiskundige algoritmen om van gegevens te leren, zonder dat het expliciet is geprogrammeerd om dit te doen.

14. Deep learning is een subset van machine learning die zich richt op het gebruik van neurale netwerken om van gegevens te leren.

15. AI, machine learning en deep learning hebben allemaal hetzelfde doel om computers te leren beslissingen te nemen of taken uit te voeren, maar ze verschillen in hun aanpak.

Conclusie - AI versus machinaal leren versus diep leren

AI, machine learning en deep learning zijn allemaal termen die vaak door elkaar worden gebruikt. Maar eigenlijk verschillen ze nogal van elkaar. ai is de meest algemene van de drie en verwijst naar elk computersysteem dat zelfstandig kan leren. Machine learning is een subset van AI waarbij computers worden aangeleerd om bijvoorbeeld te leren. Deep learning is een vorm van machine learning die kunstmatige neurale netwerken gebruikt om de werking van het menselijk brein te simuleren.

Als je geïnteresseerd bent in het uitbreiden van je carrièremogelijkheden in dit intrigerende veld, ga dan naar Edureka Deep Learning-cursus. Deze cursus leidt studenten op over de vaardigheden, technieken en apparatuur die nodig zijn om hun carrière te verbeteren.

Weet je niet zeker hoe je verder moet als je de basisprincipes van Machine Learning onder de knie hebt? Overwegen Edureka's Machine Learning-certificering, waarmee u succes zult boeken in dit intrigerende beroep. Leer meer over de principes van machine learning, de procedures en methoden die betrokken zijn bij leren zonder en onder supervisie, wiskundige en heuristische componenten van machine learning, en praktische modellering om algoritmen te construeren. Na afronding van deze opleiding ben je toegerust voor een functie als Machine Learning engineer.

Daarnaast kun je je inschrijven voor een masteropleiding machine learning. Het curriculum leert je diepgaand en praktisch over machine learning-toepassingen in de echte wereld. Daarnaast bestudeer je de grondbeginselen van machine learning, waaronder statistische analyse, Python en datawetenschap.

Lees ook: 

Jitendra Vaswani
Deze auteur is geverifieerd op BloggersIdeas.com

Jitendra Vaswani is een Digital Marketing Practitioner en gerenommeerde internationale keynote spreker die de levensstijl van de digitale nomade heeft omarmd terwijl hij de wereld rondreist. Hij richtte twee succesvolle websites op, BloggersIdeas.com & Digitaal marketingbureau DigiExe waarvan zijn succesverhalen zijn uitgebreid tot het schrijven van "Inside A Hustler's Brain: In Pursuit of Financial Freedom" (20,000 exemplaren wereldwijd verkocht) en bijdragen aan "International Best Selling Author of Growth Hacking Book 2". Jitendra ontwierp workshops voor meer dan 10000 professionals in digitale marketing op verschillende continenten; met intenties die uiteindelijk verankerd zijn in het creëren van een impactvol verschil door mensen te helpen hun droombedrijf online op te bouwen. Jitendra Vaswani is een krachtige belegger met een indrukwekkende portefeuille, waaronder Beeldstation. Voor meer informatie over zijn investeringen, vind hem op Linkedin, Twitter, & Facebook.

Openbaarmaking van aangeslotenen: In volledige transparantie - sommige van de links op onze website zijn gelieerde links, als u ze gebruikt om een ​​aankoop te doen, verdienen we een commissie zonder extra kosten voor u (geen enkele!).

Laat een bericht achter