Постоји велика конфузија око термина вештачка интелигенција (АИ), машинско учење (МЛ) и дубоко учење (ДЛ). У овом чланку ћемо дати кратак увод у свако од ових поља како бисмо вам помогли да разјаснимо сваку забуну.
Вештачка интелигенција је широко поље које обухвата све, од једноставних алгоритама који могу сортирати податке до сложених система који могу сами да уче и иновирају. Машинско учење је подскуп вештачке интелигенције која се бави алгоритмима који уче из података. Дубоко учење је врста машинског учења која користи неуронске мреже за учење из података.
Вештачка интелигенција је процес стварања интелигентних машина. То укључује креирање алгоритама, или скупова правила, који могу сами да уче и доносе одлуке. АИ се може користити за креирање система који могу да решавају проблеме, препознају обрасце и дају предвиђања.
Машинско учење је врста вештачке интелигенције која се бави алгоритмима који уче из података. Алгоритми машинског учења могу аутоматски да побољшају дато више података. На пример, алгоритам машинског учења могао би да се користи за аутоматску идентификацију објеката на сликама.
Дубоко учење је врста машинског учења која користи неуронске мреже за учење из података. Алгоритми дубоког учења могу аутоматски да побољшају дато више података. На пример, алгоритам дубоког учења могао би да се користи за аутоматску идентификацију објеката на сликама.
Заслуге за слике: Едурека.цом
Шта је вештачко учење?
Вештачко учење (АЛ) је процес програмирања рачунара за учење из података, без експлицитног програмирања. АЛ је везан за област машинског учења, која се бави пројектовањем и развојем алгоритама који омогућавају рачунарима да уче.
АЛ се користи у разним апликацијама, укључујући препознавање лица, филтрирање нежељене поште и медицинску дијагнозу. Последњих година расте интересовање за коришћење АЛ за развој аутономних возила.
АЛ алгоритми се генерално деле у две категорије: учење под надзором и учење без надзора. Алгоритми надгледаног учења се користе када су подаци означени, што значи да постоји познат исправан излаз за сваки улаз. Алгоритми учења без надзора се користе када подаци нису означени, што значи да не постоји познат тачан излаз за сваки улаз.
АЛ је релативно нова област и још увек постоји много истраживања која треба да се ураде како би се додатно побољшала тачност и ефикасност АЛ алгоритама. Међутим, потенцијалне примене АЛ-а су огромне и очекује се да ће ова технологија наставити да расте у популарности у годинама које долазе.
Шта је машинско учење?
Машинско учење је грана вештачке интелигенције који се бави дизајном и развојем алгоритама који могу да уче из података и да унапреде своје перформансе током времена. Алгоритми машинског учења су коришћени у различитим апликацијама, као што су препознавање лица, говора и системи препорука.
Машинско учење је релативно нова област и стално се развија. Постоје различите врсте алгоритама за машинско учење, а сваки има своје предности и мане.
Алгоритми за надгледано учење су најчешће коришћени тип алгоритма за машинско учење. Ови алгоритми уче из означених података о обуци. Ознаке могу бити било које, на пример да ли је е-пошта непожељна или не, или да ли слика садржи мачку или не.
Алгоритми учења без надзора уче из неозначених података. Ови алгоритми покушавају да пронађу обрасце у подацима. На пример, могу се користити за груписање тачака података у групе. Алгоритми учења са појачањем уче методом покушаја и грешака, као што то чине људи. Често се користе у играма, као што су шах или Го, да би научили како да боље играју игру.
Машинско учење је моћан алат који се може користити за решавање многих проблема. Међутим, важно је запамтити да су алгоритми за машинско учење добри онолико колико су подаци који су им дати. Ако су подаци лошег квалитета, алгоритми неће моћи да уче из њих и неће моћи да произведу добре резултате.
Шта је дубоко учење?
Дубоко учење је коришћено за постизање врхунских резултата у многим областима, укључујући компјутерски вид, обраду природног језика и роботику. Постоји много различитих типова алгоритама дубоког учења, укључујући конволуционе неуронске мреже, рекурентне неуронске мреже и аутоенкодере.
Дубоко учење је релативно нова област и стално се развија. Нове архитектуре и технике се стално развијају.
Упркос овим изазовима, дубоко учење је узбудљиво поље са много потенцијала. Већ је постигла невероватне резултате и наставиће да то чини у будућности.
Разлика између АИ и машинског учења и дубоког учења-
1. Вештачка интелигенција, машинско учење и дубоко учење су термини који се користе за описивање различитих метода подучавања рачунара да доносе одлуке или извршавају задатке.
2. АИ је најшира категорија и укључује било коју методу учења рачунара да доноси одлуке или извршава задатке.
3. Машинско учење је подскуп вештачке интелигенције која се фокусира на коришћење математичких алгоритама за учење из података, а да није експлицитно програмирана за то.
4. Дубоко учење је подскуп машинског учења који се фокусира на коришћење неуронских мрежа за учење из података.
5. АИ, машинско учење и дубоко учење имају исти циљ да науче рачунаре да доносе одлуке или извршавају задатке, али се разликују по свом приступу.
6. АИ је најшира категорија и укључује било коју методу учења рачунара да доноси одлуке или извршава задатке.
7. Машинско учење је подскуп вештачке интелигенције која се фокусира на коришћење математичких алгоритама за учење из података, а да није експлицитно програмирана за то.
8. Дубоко учење је подскуп машинског учења који се фокусира на коришћење неуронских мрежа за учење из података.
9. АИ, машинско учење и дубоко учење имају исти циљ да науче рачунаре да доносе одлуке или извршавају задатке, али се разликују по свом приступу.
10. АИ је најшира категорија и укључује било коју методу учења рачунара да доноси одлуке или извршава задатке. Машинско учење је подскуп вештачке интелигенције која се фокусира на коришћење математичких алгоритама за учење из података, а да није експлицитно програмирана за то. Дубоко учење је подскуп машинског учења који се фокусира на коришћење неуронских мрежа за учење из података.
11. АИ, машинско учење и дубоко учење имају исти циљ да науче рачунаре да доносе одлуке или извршавају задатке, али се разликују по свом приступу.
12. АИ је најшира категорија и укључује било коју методу учења рачунара да доноси одлуке или извршава задатке.
13. Машинско учење је подскуп вештачке интелигенције која се фокусира на коришћење математичких алгоритама за учење из података, а да није експлицитно програмирана за то.
14. Дубоко учење је подскуп машинског учења који се фокусира на коришћење неуронских мрежа за учење из података.
15. АИ, машинско учење и дубоко учење имају исти циљ да науче рачунаре да доносе одлуке или извршавају задатке, али се разликују по свом приступу.
Закључак - АИ против машинског учења против дубоког учења
АИ, машинско учење и дубоко учење су термини који се често користе наизменично. Међутим, они су заправо прилично различити једни од других. аи је најопштији од ова три и односи се на сваки рачунарски систем који може сам да учи. Машинско учење је подскуп вештачке интелигенције која укључује учење рачунара да уче на примеру. Дубоко учење је врста машинског учења која користи вештачке неуронске мреже за симулацију рада људског мозга.
Ако сте заинтересовани да проширите своје могућности за каријеру у овој интригантној области, погледајте Едурека курс дубоког учења. Овај курс образује студенте о вештинама, техникама и опреми неопходним за унапређење њихове каријере.
Да ли нисте сигурни како да наставите након што схватите основе машинског учења? Размотрити Едурека сертификат о машинском учењу, што ће вам омогућити успех у овој интригантној професији. Научите о принципима машинског учења, процедурама и методама укљученим у ненадгледано и надгледано учење, математичким и хеуристичким компонентама машинског учења и практичном моделирању за конструисање алгоритама. Бићете опремљени за позицију инжењера машинског учења након завршетка овог курса.
Поред тога, можете се уписати на мастер програм машинског учења. Наставни план и програм ће вас детаљно и практично образовати о апликацијама машинског учења у реалним окружењима. Поред тога, проучаваћете основе машинског учења, укључујући статистичку анализу, Питхон и науку о подацима.
Такође читајте:
- Јаспер Аи бесплатна пробна верзија
- Јаспер АИ купон код
- ЛеадПагес против Инстапаге
- Леадпагес вс Унбоунце
- Најбољи писци вештачке интелигенције, софтвер за писање садржаја
- Најбољи алати за АИ Цопивритинг
- Најбољи АИ алати за аутоматизацију ваших Фацебоок огласа
- Цене за Цонтент Студио
- Јаспер АИ преглед
- Који су најбољи алати за окретање чланака
