Există multă confuzie în jurul termenilor inteligență artificială (AI), învățarea automată (ML) și învățare profundă (DL). În acest articol, vom oferi o scurtă introducere pentru fiecare dintre aceste câmpuri pentru a ajuta la lămurirea oricărei confuzii.
Inteligența artificială este un domeniu larg care cuprinde totul, de la algoritmi simpli care pot sorta datele până la sisteme complexe care pot învăța și inova pe cont propriu. Învățarea automată este un subset al AI care se ocupă de algoritmi care învață din date. Învățarea profundă este un tip de învățare automată care utilizează rețele neuronale pentru a învăța din date.
Inteligența artificială este procesul de creare a mașinilor inteligente. Implica crearea de algoritmi, sau seturi de reguli, care pot învăța și pot lua decizii pe cont propriu. AI poate fi folosit pentru a crea sisteme care pot rezolva probleme, recunoaște tipare și pot face predicții.
Învățarea automată este un tip de IA care se ocupă de algoritmi care învață din date. Algoritmii de învățare automată se pot îmbunătăți automat, având în vedere mai multe date. De exemplu, un algoritm de învățare automată ar putea fi utilizat pentru a identifica automat obiectele din imagini.
Învățarea profundă este un tip de învățare automată care folosește rețele neuronale pentru a învăța din date.. Algoritmii de învățare profundă se pot îmbunătăți automat, având în vedere mai multe date. De exemplu, un algoritm de învățare profundă ar putea fi utilizat pentru a identifica automat obiectele din imagini.
Credite de imagine: Edureka.com
Ce este învățarea artificială?
Învățarea artificială (AL) este un proces de programare a computerelor pentru a învăța din date, fără a fi programat în mod explicit. AL este legat de domeniul învățării automate, care se ocupă cu proiectarea și dezvoltarea algoritmilor care permit computerelor să învețe.
AL a fost folosit într-o varietate de aplicații, inclusiv recunoașterea facială, filtrarea spamului și diagnosticarea medicală. În ultimii ani, a existat un interes din ce în ce mai mare pentru utilizarea AL pentru a dezvolta vehicule autonome.
Algoritmii AL sunt în general împărțiți în două categorii: învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată. Algoritmii de învățare supravegheată sunt utilizați atunci când datele sunt etichetate, ceea ce înseamnă că există o ieșire corectă cunoscută pentru fiecare intrare. Algoritmii de învățare nesupravegheați sunt utilizați atunci când datele nu sunt etichetate, ceea ce înseamnă că nu există o ieșire corectă cunoscută pentru fiecare intrare.
AL este un domeniu relativ nou și mai sunt încă multe cercetări de făcut pentru a îmbunătăți în continuare acuratețea și eficiența algoritmilor AL. Cu toate acestea, aplicațiile potențiale ale AL sunt vaste și este de așteptat ca această tehnologie să continue să crească în popularitate în anii următori.
Ce este învățarea automată?
Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale care se ocupă cu proiectarea și dezvoltarea algoritmilor care pot învăța din date și pot îmbunătăți performanța lor în timp. Algoritmii de învățare automată au fost folosiți într-o varietate de aplicații, cum ar fi recunoașterea facială, recunoașterea vorbirii și sistemele de recomandare.
Învățarea automată este un domeniu relativ nou și este în continuă evoluție. Există diferite tipuri de algoritmi de învățare automată și fiecare are propriile sale avantaje și dezavantaje.
Algoritmii de învățare supravegheată sunt cel mai frecvent utilizat tip de algoritm de învățare automată. Acești algoritmi învață din datele de antrenament etichetate. Etichetele pot fi orice, cum ar fi dacă un e-mail este spam sau nu sau dacă o imagine conține o pisică sau nu.
Algoritmii de învățare nesupravegheați învață din date neetichetate. Acești algoritmi încearcă să găsească modele în date. De exemplu, ele pot fi folosite pentru a grupa punctele de date în grupuri. Algoritmii de învățare prin consolidare învață prin încercare și eroare, așa cum fac oamenii. Ele sunt adesea folosite în jocuri, cum ar fi șah sau Go, pentru a învăța cum să joci mai bine.
Învățarea automată este un instrument puternic care poate fi folosit pentru a rezolva multe probleme. Cu toate acestea, este important să ne amintim că algoritmii de învățare automată sunt la fel de buni ca și datele pe care le oferă. Dacă datele sunt de proastă calitate, algoritmii nu vor putea învăța din ele și nu vor putea produce rezultate bune.
Ce este învățarea profundă?
Învățarea profundă a fost folosită pentru a obține rezultate de ultimă generație în multe domenii, inclusiv viziunea computerizată, procesarea limbajului natural și robotică. Există multe tipuri diferite de algoritmi de învățare profundă, inclusiv rețele neuronale convoluționale, rețele neuronale recurente și codificatoare automate.
Învățarea profundă este un domeniu relativ nou și este în continuă evoluție. Noi arhitecturi și tehnici sunt dezvoltate tot timpul.
În ciuda acestor provocări, învățarea profundă este un domeniu interesant, cu mult potențial. A obținut deja niște rezultate uimitoare și va continua să facă acest lucru în viitor.
Diferența dintre AI și Machine Learning și Deep Learning-
1. Inteligența artificială, învățarea automată și învățarea profundă sunt toți termeni folosiți pentru a descrie diferite metode de a preda computerele să ia decizii sau să îndeplinească sarcini.
2. AI este cea mai largă categorie și include orice metodă de a preda un computer să ia decizii sau să îndeplinească sarcini.
3. Învățarea automată este un subset al IA care se concentrează pe utilizarea algoritmilor matematici pentru a învăța din date, fără a fi programat în mod explicit pentru a face acest lucru.
4. Învățarea profundă este un subset al învățării automate care se concentrează pe utilizarea rețelelor neuronale pentru a învăța din date.
5. AI, învățarea automată și învățarea profundă au toate același obiectiv de a preda computerele să ia decizii sau să îndeplinească sarcini, dar diferă în abordarea lor.
6. AI este cea mai largă categorie și include orice metodă de a preda un computer să ia decizii sau să îndeplinească sarcini.
7. Învățarea automată este un subset al IA care se concentrează pe utilizarea algoritmilor matematici pentru a învăța din date, fără a fi programat în mod explicit pentru a face acest lucru.
8. Învățarea profundă este un subset al învățării automate care se concentrează pe utilizarea rețelelor neuronale pentru a învăța din date.
9. AI, învățarea automată și învățarea profundă au toate același obiectiv de a preda computerele să ia decizii sau să îndeplinească sarcini, dar diferă în abordarea lor.
10. AI este cea mai largă categorie și include orice metodă de a preda un computer să ia decizii sau să îndeplinească sarcini. Învățarea automată este un subset al IA care se concentrează pe utilizarea algoritmilor matematici pentru a învăța din date, fără a fi programat în mod explicit pentru a face acest lucru. Învățarea profundă este un subset al învățării automate care se concentrează pe utilizarea rețelelor neuronale pentru a învăța din date.
11. AI, învățarea automată și învățarea profundă au toate același obiectiv de a preda computerele să ia decizii sau să îndeplinească sarcini, dar diferă în abordarea lor.
12. AI este cea mai largă categorie și include orice metodă de a preda un computer să ia decizii sau să îndeplinească sarcini.
13. Învățarea automată este un subset al IA care se concentrează pe utilizarea algoritmilor matematici pentru a învăța din date, fără a fi programat în mod explicit pentru a face acest lucru.
14. Învățarea profundă este un subset al învățării automate care se concentrează pe utilizarea rețelelor neuronale pentru a învăța din date.
15. AI, învățarea automată și învățarea profundă au toate același obiectiv de a preda computerele să ia decizii sau să îndeplinească sarcini, dar diferă în abordarea lor.
Concluzie - AI vs Machine Learning vs Deep Learning
AI, învățarea automată și învățarea profundă sunt toți termeni care sunt adesea folosiți interschimbabil. Cu toate acestea, sunt de fapt destul de diferiți unul de celălalt. ai este cel mai general dintre cele trei și se referă la orice sistem informatic care poate învăța singur. Învățarea automată este un subset al AI care implică predarea computerelor să învețe prin exemplu. Învățarea profundă este un tip de învățare automată care utilizează rețele neuronale artificiale pentru a simula funcționarea creierului uman.
Dacă sunteți interesat să vă extindeți oportunitățile de carieră în acest domeniu intrigant, verificați Curs de învățare profundă Edureka. Acest curs educă studenții cu privire la abilitățile, tehnicile și echipamentele necesare pentru a-și îmbunătăți cariera.
Nu sunteți sigur cum să procedați după ce ați înțeles elementele fundamentale ale învățării automate? Considera Certificarea Edureka de învățare automată, care vă va pregăti pentru succes în această profesie intrigantă. Aflați despre principiile învățării automate, procedurile și metodele implicate în învățarea nesupravegheată și supravegheată, componentele matematice și euristice ale învățării automate și modelarea practică pentru a construi algoritmi. Veți fi echipat pentru o poziție de inginer de învățare automată după finalizarea acestui curs.
În plus, vă puteți înscrie la un program de master în învățarea automată. Curriculumul vă va educa în profunzime și practic despre aplicațiile de învățare automată în setările din lumea reală. În plus, veți studia elementele fundamentale ale învățării automate, inclusiv analiza statistică, Python și știința datelor.
Citeste si:
- Probă gratuită Jasper Ai
- Cod cupon Jasper AI
- LeadPages vs Instapage
- Leadpages vs Unbounce
- Cei mai buni scriitori AI, software de scriere de conținut
- Cele mai bune instrumente de copywriting AI
- Cele mai bune instrumente AI pentru a vă automatiza anunțurile Facebook
- Prețuri Content Studio
- Revizuire Jasper AI
- Care sunt cele mai bune instrumente de filare a articolelor
