Det råder mycket förvirring kring termerna artificiell intelligens (AI), maskininlärning (ML) och djupt lärande (DL). I den här artikeln ger vi en kort introduktion till vart och ett av dessa fält för att hjälpa till att reda ut eventuell förvirring.
Artificiell intelligens är ett brett fält som omfattar allt från enkla algoritmer som kan sortera data till komplexa system som kan lära sig och förnya på egen hand. Maskininlärning är en delmängd av AI som handlar om algoritmer som lär sig av data. Deep learning är en typ av maskininlärning som använder neurala nätverk för att lära av data.
Artificiell intelligens är processen att skapa intelligenta maskiner. Det handlar om att skapa algoritmer, eller uppsättningar av regler, som kan lära sig och fatta beslut på egen hand. AI kan användas för att skapa system som kan lösa problem, känna igen mönster och göra förutsägelser.
Maskininlärning är en typ av AI som handlar om algoritmer som lär sig av data. Maskininlärningsalgoritmer kan automatiskt förbättras med mer data. Till exempel kan en maskininlärningsalgoritm användas för att automatiskt identifiera objekt i bilder.
Deep learning är en typ av maskininlärning som använder neurala nätverk för att lära sig av data.. Deep learning algoritmer kan automatiskt förbättras med mer data. Till exempel kan en djupinlärningsalgoritm användas för att automatiskt identifiera objekt i bilder.
Bildkrediter: Edureka.com
Vad är artificiellt lärande?
Artificiell inlärning (AL) är en process för att programmera datorer för att lära sig av data, utan att vara explicit programmerad. AL är relaterat till området maskininlärning, som handlar om design och utveckling av algoritmer som låter datorer lära sig.
AL har använts i en mängd olika applikationer, inklusive ansiktsigenkänning, skräppostfiltrering och medicinsk diagnos. Under de senaste åren har det funnits ett växande intresse för att använda AL för att utveckla autonoma fordon.
AL-algoritmer är generellt indelade i två kategorier: övervakat lärande och oövervakat lärande. Övervakade inlärningsalgoritmer används när data är märkta, vilket innebär att det finns en känd korrekt utdata för varje ingång. Oövervakade inlärningsalgoritmer används när data inte är märkta, vilket innebär att det inte finns någon känd korrekt utdata för varje ingång.
AL är ett relativt nytt område, och det finns fortfarande mycket forskning som behöver göras för att ytterligare förbättra noggrannheten och effektiviteten hos AL-algoritmer. De potentiella tillämpningarna av AL är dock enorma, och det förväntas att denna teknik kommer att fortsätta växa i popularitet under de kommande åren.
Vad är maskininlärning?
Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens som handlar om design och utveckling av algoritmer som kan lära av data och förbättra deras prestanda över tid. Maskininlärningsalgoritmer har använts i en mängd olika applikationer, såsom ansiktsigenkänning, taligenkänning och rekommendationssystem.
Maskininlärning är ett relativt nytt område, och det utvecklas ständigt. Det finns olika typer av maskininlärningsalgoritmer, och alla har sina egna fördelar och nackdelar.
Övervakade inlärningsalgoritmer är den vanligaste typen av maskininlärningsalgoritm. Dessa algoritmer lär sig av märkta träningsdata. Etiketterna kan vara vad som helst, till exempel om ett e-postmeddelande är spam eller inte, eller om en bild innehåller en katt eller inte.
Oövervakade inlärningsalgoritmer lär sig av omärkta data. Dessa algoritmer försöker hitta mönster i datan. De kan till exempel användas för att gruppera datapunkter i grupper. Algoritmer för förstärkningsinlärning lär sig genom försök och misstag, precis som människor gör. De används ofta i spel, som schack eller Go, för att lära sig hur man spelar spelet bättre.
Maskininlärning är ett kraftfullt verktyg som kan användas för att lösa många problem. Det är dock viktigt att komma ihåg att maskininlärningsalgoritmer bara är lika bra som den data de ges. Om datan är av dålig kvalitet kommer algoritmerna inte att kunna lära sig av det och kommer inte att kunna ge bra resultat.
Vad är Deep learning?
Deep learning har använts för att uppnå toppmoderna resultat inom många områden, inklusive datorseende, naturlig språkbehandling och robotik. Det finns många olika typer av djupinlärningsalgoritmer, inklusive konvolutionella neurala nätverk, återkommande neurala nätverk och autoencoders.
Deep learning är ett relativt nytt område och utvecklas ständigt. Nya arkitekturer och tekniker utvecklas hela tiden.
Trots dessa utmaningar är djupinlärning ett spännande område med mycket potential. Det har redan uppnått några fantastiska resultat och kommer att fortsätta att göra det i framtiden.
Skillnaden mellan AI och Machine learning och Deep Learning-
1. Artificiell intelligens, maskininlärning och djupinlärning är alla termer som används för att beskriva olika metoder för att lära datorer att fatta beslut eller utföra uppgifter.
2. AI är den bredaste kategorin och inkluderar alla metoder för att lära en dator att fatta beslut eller utföra uppgifter.
3. Maskininlärning är en delmängd av AI som fokuserar på att använda matematiska algoritmer för att lära av data, utan att vara explicit programmerad att göra det.
4. Deep learning är en delmängd av maskininlärning som fokuserar på att använda neurala nätverk för att lära av data.
5. AI, maskininlärning och djupinlärning har alla samma mål att lära datorer att fatta beslut eller utföra uppgifter, men de skiljer sig åt i sitt tillvägagångssätt.
6. AI är den bredaste kategorin och inkluderar alla metoder för att lära en dator att fatta beslut eller utföra uppgifter.
7. Maskininlärning är en delmängd av AI som fokuserar på att använda matematiska algoritmer för att lära av data, utan att vara explicit programmerad att göra det.
8. Deep learning är en delmängd av maskininlärning som fokuserar på att använda neurala nätverk för att lära av data.
9. AI, maskininlärning och djupinlärning har alla samma mål att lära datorer att fatta beslut eller utföra uppgifter, men de skiljer sig åt i sitt tillvägagångssätt.
10. AI är den bredaste kategorin och inkluderar alla metoder för att lära en dator att fatta beslut eller utföra uppgifter. Maskininlärning är en delmängd av AI som fokuserar på att använda matematiska algoritmer för att lära av data, utan att vara explicit programmerad att göra det. Deep learning är en delmängd av maskininlärning som fokuserar på att använda neurala nätverk för att lära av data.
11. AI, maskininlärning och djupinlärning har alla samma mål att lära datorer att fatta beslut eller utföra uppgifter, men de skiljer sig åt i sitt tillvägagångssätt.
12. AI är den bredaste kategorin och inkluderar alla metoder för att lära en dator att fatta beslut eller utföra uppgifter.
13. Maskininlärning är en delmängd av AI som fokuserar på att använda matematiska algoritmer för att lära av data, utan att vara explicit programmerad att göra det.
14. Deep learning är en delmängd av maskininlärning som fokuserar på att använda neurala nätverk för att lära av data.
15. AI, maskininlärning och djupinlärning har alla samma mål att lära datorer att fatta beslut eller utföra uppgifter, men de skiljer sig åt i sitt tillvägagångssätt.
Slutsats - AI vs Machine Learning vs Deep Learning
AI, Machine learning och Deep learning är alla termer som ofta används omväxlande. Men de är faktiskt ganska olika varandra. ai är den mest allmänna av de tre och syftar på vilket datorsystem som helst som kan lära sig på egen hand. Maskininlärning är en delmängd av AI som innebär att datorer lär sig genom exempel. Deep learning är en typ av maskininlärning som använder artificiella neurala nätverk för att simulera hur den mänskliga hjärnan fungerar.
Om du är intresserad av att utöka dina karriärmöjligheter inom detta spännande område, kolla in Edureka Deep Learning-kurs. Den här kursen utbildar eleverna i de färdigheter, tekniker och utrustning som krävs för att förbättra deras karriärer.
Är du osäker på hur du ska gå tillväga när du väl har förstått grunderna i maskininlärning? Överväga Edurekas maskininlärningscertifiering, vilket gör dig redo för framgång i detta spännande yrke. Lär dig om principerna för maskininlärning, de procedurer och metoder som är involverade i oövervakad och övervakad inlärning, matematiska och heuristiska komponenter i maskininlärning och praktisk modellering för att konstruera algoritmer. Du kommer att vara rustad för en tjänst som maskininlärningsingenjör efter genomgången kurs.
Dessutom kan du anmäla dig till ett masterprogram i maskininlärning. Läroplanen kommer att utbilda dig på djupet och praktiskt taget om maskininlärningsapplikationer i verkliga miljöer. Dessutom kommer du att studera grunderna för maskininlärning, inklusive statistisk analys, Python och datavetenskap.
Läs också:
- Jasper Ai gratis provperiod
- Jasper AI kupongkod
- LeadPages vs Instapages
- Leadpages vs Unbounce
- Bästa AI-författare, programvara för att skriva innehåll
- Bästa AI-copywriting-verktyg
- De bästa AI-verktygen för att automatisera dina Facebook-annonser
- Priser för Content Studio
- Jasper AI recension
- Vilka är de bästa artikelspinningsverktygen
