Вокруг терминов много путаницы искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и глубокое обучение (ДЛ). В этой статье мы дадим краткое введение в каждое из этих полей, чтобы помочь прояснить любую путаницу.
Искусственный интеллект — это широкая область, охватывающая все: от простых алгоритмов, способных сортировать данные, до сложных систем, способных обучаться и внедрять инновации самостоятельно. Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое имеет дело с алгоритмами, обучающимися на основе данных. Глубокое обучение — это тип машинного обучения, который использует нейронные сети для изучения данных.
Искусственный интеллект — это процесс создания интеллектуальных машин. Это включает в себя создание алгоритмов или наборов правил, которые могут учиться и принимать решения самостоятельно. ИИ можно использовать для создания систем, способных решать проблемы, распознавать закономерности и делать прогнозы.
Машинное обучение — это тип ИИ, который имеет дело с алгоритмами, обучающимися на основе данных. Алгоритмы машинного обучения могут автоматически улучшаться при наличии большего количества данных. Например, алгоритм машинного обучения можно использовать для автоматической идентификации объектов на изображениях.
Глубокое обучение — это тип машинного обучения, в котором используются нейронные сети для обучения на основе данных. Алгоритмы глубокого обучения могут автоматически улучшаться при наличии большего количества данных. Например, алгоритм глубокого обучения можно использовать для автоматической идентификации объектов на изображениях.
Кредиты изображений: Edureka.com
Что такое искусственное обучение?
Искусственное обучение (AL) — это процесс программирования компьютеров для обучения на основе данных без явного программирования. AL относится к области машинного обучения, которая занимается проектированием и разработкой алгоритмов, позволяющих компьютерам обучаться.
AL использовался в различных приложениях, включая распознавание лиц, фильтрацию спама и медицинскую диагностику. В последние годы наблюдается растущий интерес к использованию AL для разработки автономных транспортных средств.
Алгоритмы AL обычно делятся на две категории: обучение с учителем и обучение без учителя. Алгоритмы контролируемого обучения используются, когда данные помечены, что означает, что для каждого входа есть известный правильный вывод. Алгоритмы обучения без учителя используются, когда данные не помечены, что означает, что нет известных правильных выходных данных для каждого входа.
AL — относительно новая область, и еще предстоит провести много исследований, чтобы еще больше повысить точность и эффективность алгоритмов AL. Однако потенциальные области применения AL огромны, и ожидается, что популярность этой технологии будет расти в ближайшие годы.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это ответвление искусственного интеллекта который занимается проектированием и разработкой алгоритмов, которые могут учиться на данных и улучшать свою производительность с течением времени. Алгоритмы машинного обучения использовались в различных приложениях, таких как распознавание лиц, распознавание речи и рекомендательные системы.
Машинное обучение — относительно новая область, и она постоянно развивается. Существуют различные типы алгоритмов машинного обучения, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки.
Алгоритмы обучения с учителем являются наиболее часто используемым типом алгоритма машинного обучения. Эти алгоритмы учатся на помеченных обучающих данных. Ярлыки могут быть любыми, например, является ли электронное письмо спамом или нет, есть ли на картинке кошка или нет.
Алгоритмы обучения без учителя учатся на неразмеченных данных. Эти алгоритмы пытаются найти закономерности в данных. Например, их можно использовать для объединения точек данных в группы. Алгоритмы обучения с подкреплением учатся методом проб и ошибок, как это делают люди. Они часто используются в таких играх, как шахматы или го, чтобы научиться лучше играть в эту игру.
Машинное обучение — это мощный инструмент, который можно использовать для решения многих проблем. Однако важно помнить, что алгоритмы машинного обучения хороши ровно настолько, насколько хороши данные, которые им предоставляются. Если данные плохого качества, алгоритмы не смогут извлечь из них уроки и не смогут дать хороших результатов.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение использовалось для достижения передовых результатов во многих областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и робототехнику. Существует множество различных типов алгоритмов глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и автоэнкодеры.
Глубокое обучение — относительно новая область, которая постоянно развивается. Постоянно разрабатываются новые архитектуры и технологии.
Несмотря на эти проблемы, глубокое обучение — это захватывающая область с большим потенциалом. Он уже добился некоторых удивительных результатов и продолжит делать это в будущем.
Разница между ИИ и машинным обучением и глубоким обучением.
1. Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение — все эти термины используются для описания различных методов обучения компьютеров принятию решений или выполнению задач.
2. ИИ является самой широкой категорией и включает в себя любой метод обучения компьютера принятию решений или выполнению задач.
3. Машинное обучение — это разновидность ИИ, которая фокусируется на использовании математических алгоритмов для обучения на основе данных без явного программирования для этого.
4. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое фокусируется на использовании нейронных сетей для обучения на основе данных.
5. ИИ, машинное обучение и глубокое обучение преследуют одну и ту же цель — научить компьютеры принимать решения или выполнять задачи, но подходы у них разные.
6. ИИ является самой широкой категорией и включает в себя любой метод обучения компьютера принятию решений или выполнению задач.
7. Машинное обучение — это разновидность ИИ, которая фокусируется на использовании математических алгоритмов для обучения на основе данных без явного программирования для этого.
8. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое фокусируется на использовании нейронных сетей для обучения на основе данных.
9. ИИ, машинное обучение и глубокое обучение преследуют одну и ту же цель — научить компьютеры принимать решения или выполнять задачи, но подходы у них разные.
10. ИИ является самой широкой категорией и включает в себя любой метод обучения компьютера принятию решений или выполнению задач. Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое фокусируется на использовании математических алгоритмов для обучения на основе данных без явного программирования для этого. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое фокусируется на использовании нейронных сетей для обучения на основе данных.
11. ИИ, машинное обучение и глубокое обучение преследуют одну и ту же цель — научить компьютеры принимать решения или выполнять задачи, но подходы у них разные.
12. ИИ является самой широкой категорией и включает в себя любой метод обучения компьютера принятию решений или выполнению задач.
13. Машинное обучение — это разновидность ИИ, которая фокусируется на использовании математических алгоритмов для обучения на основе данных без явного программирования для этого.
14. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое фокусируется на использовании нейронных сетей для обучения на основе данных.
15. ИИ, машинное обучение и глубокое обучение преследуют одну и ту же цель — научить компьютеры принимать решения или выполнять задачи, но подходы у них разные.
Заключение: ИИ против машинного обучения против глубокого обучения
ИИ, машинное обучение и глубокое обучение — все эти термины часто используются взаимозаменяемо. Однако на самом деле они сильно отличаются друг от друга. ai является наиболее общим из трех и относится к любой компьютерной системе, которая может обучаться самостоятельно. Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое включает в себя обучение компьютеров учиться на примерах. Глубокое обучение — это тип машинного обучения, в котором используются искусственные нейронные сети для имитации работы человеческого мозга.
Если вы заинтересованы в расширении своих карьерных возможностей в этой интригующей сфере, ознакомьтесь с Курс глубокого обучения Edureka. Этот курс обучает студентов навыкам, методам и оборудованию, необходимым для повышения их карьеры.
Вы не знаете, как действовать после того, как усвоили основы машинного обучения? Рассмотреть возможность Сертификация машинного обучения Edureka, который настроит вас на успех в этой интригующей профессии. Узнайте о принципах машинного обучения, процедурах и методах обучения без учителя и с учителем, математических и эвристических компонентах машинного обучения и практическом моделировании для создания алгоритмов. После прохождения этого курса вы будете подготовлены для должности инженера по машинному обучению.
Кроме того, вы можете поступить на магистерскую программу по машинному обучению. Учебная программа подробно и практически научит вас применять машинное обучение в реальных условиях. Кроме того, вы изучите основы машинного обучения, включая статистический анализ, Python и науку о данных.
Читайте также:
- Бесплатная пробная версия Джаспера Ай
- Код купона Jasper AI
- LeadPages против Instapage
- Leadpages против Unbounce
- Лучшие авторы ИИ, программное обеспечение для написания контента
- Лучшие инструменты ИИ для копирайтинга
- Лучшие инструменты AI для автоматизации вашей рекламы в Facebook
- Цены на контент-студию
- Джаспер ИИ Обзор
- Каковы лучшие инструменты для прядения статей
