AI vs 机器学习 vs 深度学习:主要区别是什么?

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围绕这些术语有很多混淆 人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和 深入学习 (DL)。 在本文中,我们将对这些字段中的每一个进行简要介绍,以帮助消除任何混淆。

人工智能是一个广泛的领域,涵盖了从可以对数据进行分类的简单算法到可以自行学习和创新的复杂系统的所有领域。 机器学习是人工智能的一个子集,它处理从数据中学习的算法。 深度学习是一种使用神经网络从数据中学习的机器学习。

人工智能是创造智能机器的过程。 它涉及创建可以自行学习和做出决策的算法或规则集。 人工智能可用于创建可以解决问题、识别模式和进行预测的系统。

机器学习是一种人工智能,它处理从数据中学习的算法。 机器学习算法能够在给定更多数据的情况下自动改进。 例如,机器学习算法可用于自动识别图片中的对象。

深度学习是一种使用神经网络从数据中学习的机器学习。深度学习算法能够在给定更多数据的情况下自动改进。 例如,深度学习算法可用于自动识别图片中的对象。

AI vs Machine Learning vs Deep Learning

图片来源:Edureka.com

什么是人工学习?

人工学习 (AL) 是对计算机进行编程以从数据中学习的过程,而无需明确编程。 AL 与机器学习领域有关,该领域涉及允许计算机学习的算法的设计和开发。

AL 已用于各种应用,包括面部识别、垃圾邮件过滤和医疗诊断。 近年来,人们对使用 AL 开发自动驾驶汽车的兴趣与日俱增。

AL算法一般分为监督学习和无监督学习两大类。 当数据被标记时使用监督学习算法,这意味着每个输入都有一个已知的正确输出。 当数据未标记时使用无监督学习算法,这意味着每个输入都没有已知的正确输出。

AL 是一个相对较新的领域,为了进一步提高 AL 算法的准确性和效率,还有很多研究需要做。 然而,AL 的潜在应用非常广泛,预计该技术将在未来几年继续普及。

什么是机器学习?

机器学习是人工智能的一个分支 它涉及算法的设计和开发,这些算法可以从数据中学习并随着时间的推移提高其性能。 机器学习算法已被用于各种应用,例如面部识别、语音识别和推荐系统。

机器学习是一个相对较新的领域,并且在不断发展。 机器学习算法有不同的类型,每种算法都有自己的优点和缺点。

监督学习算法是最常用的机器学习算法类型。 这些算法从标记的训练数据中学习。 标签可以是任何东西,例如电子邮件是否为垃圾邮件,或者图片是否包含猫。

无监督学习算法从未标记的数据中学习。 这些算法试图在数据中找到模式。 例如,它们可用于将数据点聚类成组。 强化学习算法通过反复试验来学习,就像人类一样。 它们通常用于国际象棋或围棋等游戏中,以学习如何更好地玩游戏。

机器学习是一种强大的工具,可以用来解决许多问题。 但是,重要的是要记住,机器学习算法的好坏取决于所提供的数据。 如果数据质量很差,算法将无法从中学习,也无法产生良好的结果。

什么是深度学习?

深度学习已被用于在许多领域取得最先进的成果,包括计算机视觉、自然语言处理和机器人技术。 有许多不同类型的深度学习算法,包括卷积神经网络、循环神经网络和自动编码器。

深度学习是一个相对较新的领域,并且在不断发展。 新的架构和技术一直在开发。

尽管存在这些挑战,但深度学习是一个具有很大潜力的令人兴奋的领域。 它已经取得了一些惊人的成果,并将在未来继续这样做。

AI与机器学习和深度学习之间的区别-

1. 人工智能、机器学习和深度学习都是用于描述教计算机做出决策或执行任务的各种方法的术语。

2. 人工智能是最广泛的类别,包括任何教计算机做出决定或执行任务的方法。

3. 机器学习是人工智能的一个子集,专注于使用数学算法从数据中学习,而无需明确编程。

4. 深度学习是机器学习的一个子集,专注于使用神经网络从数据中学习。

5. 人工智能、机器学习和深度学习都有相同的目标,即教计算机做出决策或执行任务,但它们的方法不同。

6. 人工智能是最广泛的类别,包括任何教计算机做出决定或执行任务的方法。

7. 机器学习是人工智能的一个子集,专注于使用数学算法从数据中学习,而无需明确编程。

8. 深度学习是机器学习的一个子集,专注于使用神经网络从数据中学习。

9. 人工智能、机器学习和深度学习都有相同的目标,即教计算机做出决策或执行任务,但它们的方法不同。

10. 人工智能是最广泛的类别,包括任何教计算机做决定或执行任务的方法。 机器学习是人工智能的一个子集,专注于使用数学算法从数据中学习,而无需明确编程。 深度学习是机器学习的一个子集,专注于使用神经网络从数据中学习。

11. 人工智能、机器学习和深度学习都有相同的目标,即教计算机做出决策或执行任务,但它们的方法不同。

12. 人工智能是最广泛的类别,包括任何教计算机做出决定或执行任务的方法。

13. 机器学习是人工智能的一个子集,专注于使用数学算法从数据中学习,而无需明确编程。

14. 深度学习是机器学习的一个子集,专注于使用神经网络从数据中学习。

15. 人工智能、机器学习和深度学习都有相同的目标,即教计算机做出决策或执行任务,但它们的方法不同。

结论-人工智能 vs 机器学习 vs 深度学习

人工智能、机器学习和深度学习都是经常互换使用的术语。 然而,它们实际上是完全不同的。 ai 是三者中最通用的,指的是任何可以自行学习的计算机系统。 机器学习是人工智能的一个子集,涉及教计算机通过示例进行学习。 深度学习是一种机器学习,它使用人工神经网络来模拟人脑的工作。

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吉滕德拉·瓦斯瓦尼(Jitendra Vaswani)

Jitendra Vaswani 是一名数字营销从业者和国际主题演讲者,目前过着数字游牧的生活方式,也是网络营销博客的创始人 BloggersIdeas.com & 数字营销公司DigiExe. 在他 8 年多的数字营销专业知识中,Jitendra 一直是营销顾问、培训师、演讲者和“Inside A Hustler's Brain : In Pursuit of Financial Freedom”的作者,该书在全球已售出超过 20,000 份,并为“International增长黑客书 2 的畅销书作者”。 迄今为止,他已经培训了 10000 多名数字营销专业人员,并一直在全球范围内举办数字营销研讨会。 他的最终目标是帮助人们通过数字化建立业务,让他们意识到,如果你保持动力,梦想就会成真。 投资者 图像站 新闻智能波 . 看看他的投资组合( 吉腾德拉)。 找到他 LinkedIn, Twitter,& Facebook.

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