Mayroong maraming pagkalito sa paligid ng mga tuntunin artificial intelligence (AI), machine learning (ML), at malalim na pag-aaral (DL). Sa artikulong ito, magbibigay kami ng maikling panimula sa bawat isa sa mga field na ito upang makatulong na alisin ang anumang pagkalito.
Ang artificial intelligence ay isang malawak na larangan na sumasaklaw sa lahat mula sa mga simpleng algorithm na maaaring pagbukud-bukurin ang data hanggang sa mga kumplikadong sistema na maaaring matuto at magbago nang mag-isa. Ang machine learning ay isang subset ng AI na tumatalakay sa mga algorithm na natututo mula sa data. Ang malalim na pag-aaral ay isang uri ng machine learning na gumagamit ng mga neural network upang matuto mula sa data.
Ang artificial intelligence ay ang proseso ng paglikha ng mga matatalinong makina. Kabilang dito ang paglikha ng mga algorithm, o mga hanay ng mga panuntunan, na maaaring matuto at gumawa ng mga desisyon nang mag-isa. Maaaring gamitin ang AI upang lumikha ng mga system na maaaring malutas ang mga problema, makilala ang mga pattern, at gumawa ng mga hula.
Ang machine learning ay isang uri ng AI na tumatalakay sa mga algorithm na natututo mula sa data. Ang mga algorithm sa pag-aaral ng machine ay awtomatikong makakapagpahusay sa mas maraming data. Halimbawa, maaaring gamitin ang isang machine learning algorithm upang awtomatikong matukoy ang mga bagay sa mga larawan.
Ang malalim na pag-aaral ay isang uri ng machine learning na gumagamit ng mga neural network upang matuto mula sa data.. Ang malalim na pag-aaral ng mga algorithm ay awtomatikong makakapagpahusay sa mas maraming data. Halimbawa, maaaring gumamit ng malalim na algorithm sa pag-aaral upang awtomatikong matukoy ang mga bagay sa mga larawan.
Mga Kredito sa Larawan: Edureka.com
Ano ang Artipisyal na Pag-aaral?
Ang artificial learning (AL) ay isang proseso ng pagprograma ng mga computer upang matuto mula sa data, nang hindi tahasang nakaprograma. Ang AL ay nauugnay sa larangan ng machine learning, na tumatalakay sa disenyo at pagbuo ng mga algorithm na nagpapahintulot sa mga computer na matuto.
Ginamit ang AL sa iba't ibang mga application, kabilang ang pagkilala sa mukha, pag-filter ng spam, at pagsusuring medikal. Sa mga nakalipas na taon, nagkaroon ng lumalaking interes sa paggamit ng AL upang bumuo ng mga autonomous na sasakyan.
Ang mga algorithm ng AL ay karaniwang nahahati sa dalawang kategorya: pinangangasiwaang pag-aaral at hindi pinangangasiwaang pag-aaral. Ginagamit ang mga algorithm ng pinangangasiwaang pag-aaral kapag may label ang data, ibig sabihin, may alam na tamang output para sa bawat input. Ang mga unsupervised learning algorithm ay ginagamit kapag ang data ay walang label, ibig sabihin ay walang alam na tamang output para sa bawat input.
Ang AL ay medyo bagong larangan, at marami pa ring pananaliksik na kailangang gawin upang higit pang mapabuti ang katumpakan at kahusayan ng mga AL algorithm. Gayunpaman, ang mga potensyal na aplikasyon ng AL ay malawak, at inaasahan na ang teknolohiyang ito ay patuloy na lalago sa katanyagan sa mga darating na taon.
Ano ang Learning ng Machine?
Ang machine learning ay isang sangay ng artificial intelligence na tumatalakay sa disenyo at pagbuo ng mga algorithm na maaaring matuto mula sa data at mapabuti ang kanilang pagganap sa paglipas ng panahon. Ginamit ang mga algorithm ng machine learning sa iba't ibang mga application, gaya ng facial recognition, speech recognition, at recommender system.
Ang pag-aaral ng makina ay medyo bagong larangan, at patuloy itong umuunlad. Mayroong iba't ibang uri ng mga algorithm sa pag-aaral ng machine, at bawat isa ay may sariling mga pakinabang at disadvantages.
Ang mga sinusubaybayang algorithm sa pag-aaral ay ang pinakakaraniwang ginagamit na uri ng algorithm ng machine learning. Natututo ang mga algorithm na ito mula sa may label na data ng pagsasanay. Ang mga label ay maaaring anuman, gaya ng kung ang isang email ay spam o hindi, o kung ang isang larawan ay naglalaman ng isang pusa o hindi.
Ang mga hindi sinusubaybayang algorithm sa pag-aaral ay natututo mula sa walang label na data. Sinusubukan ng mga algorithm na ito na maghanap ng mga pattern sa data. Halimbawa, magagamit ang mga ito upang i-cluster ang mga data point sa mga pangkat. Ang mga algorithm ng reinforcement learning ay natututo sa pamamagitan ng trial and error, tulad ng ginagawa ng mga tao. Kadalasang ginagamit ang mga ito sa mga laro, tulad ng chess o Go, upang matutunan kung paano mas mahusay na laruin ang laro.
Ang machine learning ay isang makapangyarihang tool na magagamit upang malutas ang maraming problema. Gayunpaman, mahalagang tandaan na ang mga algorithm ng machine learning ay kasinghusay lamang ng data na ibinigay sa kanila. Kung ang data ay hindi maganda ang kalidad, ang mga algorithm ay hindi matututo mula dito at hindi makakapagdulot ng magagandang resulta.
Ano ang Deep learning?
Ginamit ang malalim na pag-aaral upang makamit ang mga makabagong resulta sa maraming larangan, kabilang ang computer vision, pagproseso ng natural na wika, at robotics. Maraming iba't ibang uri ng malalim na pag-aaral ng mga algorithm, kabilang ang convolutional neural network, paulit-ulit na neural network, at autoencoders.
Ang malalim na pag-aaral ay medyo bagong larangan at patuloy na umuunlad. Ang mga bagong arkitektura at pamamaraan ay ginagawa sa lahat ng oras.
Sa kabila ng mga hamong ito, ang malalim na pag-aaral ay isang kapana-panabik na larangan na may maraming potensyal. Nakamit na nito ang ilang kamangha-manghang mga resulta at magpapatuloy na gawin ito sa hinaharap.
Pagkakaiba sa pagitan ng AI at Machine learning at Deep Learning-
1. Ang artificial intelligence, machine learning, at deep learning ay lahat ng terminong ginagamit para ilarawan ang iba't ibang paraan ng pagtuturo sa mga computer na gumawa ng mga desisyon o magsagawa ng mga gawain.
2. Ang AI ay ang pinakamalawak na kategorya at kabilang ang anumang paraan ng pagtuturo sa isang computer na gumawa ng mga desisyon o magsagawa ng mga gawain.
3. Ang machine learning ay isang subset ng AI na tumutuon sa paggamit ng mga mathematical algorithm upang matuto mula sa data, nang hindi tahasang nakaprograma para gawin ito.
4. Ang malalim na pag-aaral ay isang subset ng machine learning na nakatuon sa paggamit ng mga neural network upang matuto mula sa data.
5. Ang AI, machine learning, at deep learning ay may parehong layunin na turuan ang mga computer na gumawa ng mga desisyon o magsagawa ng mga gawain, ngunit magkaiba ang mga ito sa kanilang diskarte.
6. Ang AI ay ang pinakamalawak na kategorya at kabilang ang anumang paraan ng pagtuturo sa isang computer na gumawa ng mga desisyon o magsagawa ng mga gawain.
7. Ang machine learning ay isang subset ng AI na tumutuon sa paggamit ng mga mathematical algorithm upang matuto mula sa data, nang hindi tahasang nakaprograma para gawin ito.
8. Ang malalim na pag-aaral ay isang subset ng machine learning na nakatuon sa paggamit ng mga neural network upang matuto mula sa data.
9. Ang AI, machine learning, at deep learning ay may parehong layunin na turuan ang mga computer na gumawa ng mga desisyon o magsagawa ng mga gawain, ngunit magkaiba ang mga ito sa kanilang diskarte.
10. Ang AI ay ang pinakamalawak na kategorya at kinabibilangan ng anumang paraan ng pagtuturo sa isang computer na gumawa ng mga desisyon o magsagawa ng mga gawain. Ang machine learning ay isang subset ng AI na nakatutok sa paggamit ng mga mathematical algorithm upang matuto mula sa data, nang hindi tahasang nakaprograma para gawin ito. Ang deep learning ay isang subset ng machine learning na nakatuon sa paggamit ng mga neural network para matuto mula sa data.
11. Ang AI, machine learning, at deep learning ay may parehong layunin na turuan ang mga computer na gumawa ng mga desisyon o magsagawa ng mga gawain, ngunit magkaiba ang mga ito sa kanilang diskarte.
12. Ang AI ay ang pinakamalawak na kategorya at kabilang ang anumang paraan ng pagtuturo sa isang computer na gumawa ng mga desisyon o magsagawa ng mga gawain.
13. Ang machine learning ay isang subset ng AI na tumutuon sa paggamit ng mga mathematical algorithm upang matuto mula sa data, nang hindi tahasang nakaprograma para gawin ito.
14. Ang malalim na pag-aaral ay isang subset ng machine learning na nakatuon sa paggamit ng mga neural network upang matuto mula sa data.
15. Ang AI, machine learning, at deep learning ay may parehong layunin na turuan ang mga computer na gumawa ng mga desisyon o magsagawa ng mga gawain, ngunit magkaiba ang mga ito sa kanilang diskarte.
Konklusyon- AI vs Machine Learning vs Deep Learning
Ang AI, Machine learning, at Deep learning ay lahat ng mga termino na kadalasang ginagamit nang palitan. Gayunpaman, sila ay talagang naiiba sa bawat isa. ai ay ang pinaka-pangkalahatan sa tatlo at tumutukoy sa anumang sistema ng computer na maaaring matuto nang mag-isa. Ang machine learning ay isang subset ng AI na kinabibilangan ng pagtuturo sa mga computer upang matuto sa pamamagitan ng halimbawa. Ang malalim na pag-aaral ay isang uri ng machine learning na gumagamit ng mga artipisyal na neural network upang gayahin ang mga takbo ng utak ng tao.
Kung interesado kang palawakin ang iyong mga pagkakataon sa karera sa nakakaintriga na larangang ito, tingnan Edureka Deep Learning Course. Ang kursong ito ay nagtuturo sa mga mag-aaral sa mga kasanayan, pamamaraan, at kagamitan na kinakailangan upang mapahusay ang kanilang mga karera.
Hindi ka ba sigurado kung paano magpapatuloy kapag naunawaan mo na ang mga pangunahing kaalaman ng Machine Learning? Isipin mo Edureka's Machine Learning Certification, na magbibigay sa iyo ng tagumpay sa nakakaintriga na propesyon na ito. Alamin ang tungkol sa mga prinsipyo ng machine learning, ang mga pamamaraan at pamamaraan na kasangkot sa hindi pinangangasiwaan at pinangangasiwaang pag-aaral, mathematical at heuristic na bahagi ng machine learning, at hands-on na pagmomodelo upang bumuo ng mga algorithm. Magagamit ka para sa isang posisyon bilang isang Machine Learning engineer pagkatapos mong makumpleto ang kursong ito.
Bukod pa rito, maaari kang mag-enroll sa isang master's program sa machine learning. Tuturuan ka ng curriculum ng malalim at praktikal sa mga application ng machine learning sa mga setting ng real-world. Bukod pa rito, pag-aaralan mo ang mga pangunahing kaalaman ng machine learning, kabilang ang statistical analysis, Python, at data science.
Gayundin Basahin:
- Jasper Ai Libreng Pagsubok
- Jasper AI Coupon Code
- LeadPages kumpara sa Instapage
- Leadpages vs Unbounce
- Pinakamahusay na AI Writers, Content Writing Software
- Pinakamahusay na AI Copywriting Tools
- Pinakamahusay na Mga Tool sa AI para I-automate ang Iyong Mga Ad sa Facebook
- Pagpepresyo ng Content Studio
- Pagsusuri ng Jasper AI
- Ano Ang Pinakamahusay na Mga Tool sa Pag-ikot ng Artikulo
