Rozdiel medzi umelou inteligenciou a strojovým učením vs. hlbokým učením
Artificial Intelligence (AI) je odvetvie informatiky, ktoré sa používa na vytváranie inteligentných strojov. Stroje, ktoré fungujú ako ľudia, majú radi niektoré z činností vykonávaných strojom AI, ktorým je rozpoznávanie reči, učenie, plánovanie a riešenie problémov atď. AI bola založená v roku 1956 ako akademická disciplína.
Umelá inteligencia sa týka ľudskej inteligencie alebo napodobňuje ľudské správanie strojov. Umelá inteligencia je rozdelená hlavne do troch kategórií, ktoré sú úzke AI, čo znamená, že táto vec je vyškolená na vykonávanie určitej úlohy určitým spôsobom. Druhou je umelá všeobecná inteligencia (AGI), čo znamená, že ide o umelú inteligenciu na úrovni človeka a schopnosť vykonávať širokú škálu úloh, ktoré sú jej pridelené. Treťou kategóriou je Super inteligentná umelá inteligencia, ktorá je o krok vpred. Je to AI, ktorá je omnoho inteligentnejšia ako ľudské mozgy vo všetkých oblastiach, ako je kreativita, múdrosť, zručnosti atď. Jednoducho to znamená strojovo prekabátiť ľudí.
Strojové učenie (ML) sa označuje ako podskupina umelej inteligencie (AI). Umožňuje počítaču zvládnuť situácie prostredníctvom školení, analýzy, pozorovania a skúseností. Celé strojové učenie sa počíta ako umelá inteligencia, ale všetky AI sa nepočítajú ako strojové učenie. Je považovaný za jeden z najlepších nástrojov umelej inteligencie, ktorý je vhodný pre podnikanie.
Strojové učenie je založené na princípe, že stroje sa učia samy osebe pomocou získavania údajov z rôznych zdrojov. Strojové učenie umožňuje strojom robiť predpovede na základe rozpoznávania zložitých vzorcov údajov a množín a ML sa líši od softvérového programu s pevným kódovaním, ktorý vyžaduje osobitné pokyny na dokončenie úlohy. Má schopnosť sa sám zmeniť, keď je sám o sebe dynamickejší a stále si vyžaduje učenie dátového stroja a nevyžaduje určité ľudské zásahy na vykonanie určitých zmien.
Hlboké vzdelávanie (DL) sa označuje ako podmnožina strojového učenia. Všeobecne sa hovorí o hlbokej umelej neurónovej sieti a jedná sa o súbory algoritmov, ktoré sú extrémne presné pre problémy, ako je rozpoznávanie zvuku, rozpoznávanie obrazu, atď. Hlboké učenie je tiež definované, pretože umožňuje počítaču učiť sa bez toho, aby bol na to naprogramovaný.,
Deep je technický pojem, ktorý odkazuje na vrstvu neurónovej siete. Povrchná sieť s jednou skrytou vrstvou a hlboká sieť má viacero vrstiev. Tieto vrstvy umožňujú sieti získavať dátové funkcie.
Porovnanie medzi hlavami medzi umelou inteligenciou a strojovým učením verzus hlboké vzdelávanie (infografika)
Nižšie je uvedený šesť najlepších rozdielov medzi umelou inteligenciou a strojovým učením verzus hlbokým učením 
Kľúčové rozdiely medzi umelou inteligenciou a strojovým učením verzus hlboké vzdelávanie
Umelé spravodajstvo verzus strojové učenie vs hlboké učenie sú populárne voľby na trhu; diskutujme o niektorých hlavných rozdieloch medzi umelou inteligenciou a strojovým učením verzus hlbokým učením
- Umelá inteligencia má rôzne typy, ako reaktívne stroje, systém iba reaguje, nemá pamäť ako práčka. Strojové učenie umožňuje stroju robiť rozhodnutia na základe minulých údajov. Hlboké učenie umožňuje stroju prijímať rozhodnutia pomocou umelých neurónových sietí.
- Typ umelej inteligencie má obmedzené množstvo pamäte. Strojové učenie pracuje hlavne na menšom množstve údajov o školení. Hlboké vzdelávanie vyžaduje hlavne veľké množstvo údajov o školení.
- Umelá inteligencia má iný typ, je teória mysle, čo znamená, že systém je schopný porozumieť ľudským emóciám a prispôsobiť správanie podľa ľudského chápania. Strojové učenie funguje na low-end systémoch. Hlboké vzdelávanie potrebuje na fungovanie špičkové systémy.
- Umelá inteligencia sa používa na vytvorenie systému ako sebavedomie, to znamená, že si systém uvedomuje samých seba a rozumie svojim stavom, predpovedá pocity iných národov a podľa toho koná. Väčšina funkcií strojového učenia musí byť identifikovaná vopred a ručne kódovaná. Pri hlbokom učení sa stroj naučí funkcie z údajov, ktoré poskytuje.
- Umelá inteligencia pracuje hlavne na celom probléme. V strojovom učení je problém rozdelený na časti a riešený jednotlivo a potom ich všetko kombinuje. Pri hlbokom učení je problém vyriešený spôsobom end-to-end.
- Umelá inteligencia trvá veľmi dlho, kým sa otestujú aplikácie. Strojové učenie trvá dlhšie ako hlboké učenie. Hĺbkové učenie trvá menej času na testovanie procesu.
- Umelá inteligencia má definované pravidlá. Strojové učenie má ostré pravidlá, ktoré hovoria o tom, prečo bolo rozhodnutie prijaté alebo prijaté. Pri hlbokom učení sa systém rozhoduje na základe vlastnej logiky a niekedy je ťažké ho interpretovať.
- Umelá inteligencia sa v budúcnosti použije na odhaľovanie trestných činov skôr, ako k nim dôjde, a pomocníkov ľudskej inteligencie. Strojové vzdelávanie sa v budúcnosti využije na zvýšenie efektívnosti zdravotnej starostlivosti a poskytne lepšie marketingové techniky. Hlboké vzdelávanie sa v budúcnosti využije pri zvyšovaní personalizácie a hyperinteligentných osobných asistentoch.
Tabuľka umelej inteligencie vs. strojového učenia vs. porovnávacej tabuľky hlbokého učenia
Nižšie je 6. najvyššie porovnanie medzi umelou inteligenciou a strojovým učením vs hlbokým učením
| Základ porovnania medzi umelou inteligenciou vs strojovým učením vs hlbokým učením | Umela inteligencia | Strojové učenie | Hlboké učenie |
| definícia | Umelá inteligencia je ľudská inteligencia vystavená strojmi | Je to prístup na dosiahnutie AI | Je to technika na implementáciu ML. |
| podmnožina | Umelá inteligencia nie je podmnožinou stroja alebo hlbokého učenia | Strojové učenie je podmnožinou umelej inteligencie | Hlboké učenie je podmnožinou strojového učenia. |
| programovanie | Umelá inteligencia vyžaduje na vytvorenie systému úplnú programovaciu vec | Strojové učenie nevyžaduje žiadne algoritmy pevného kódu | Hlboké vzdelávanie nevyžaduje na dosiahnutie vecí žiadne programovanie |
| komplexné | Umelé je zložitejšie, pretože človek musí vedieť všetko | Strojové učenie je menej zložité ako AI | Hlboké vzdelávanie je menej zložité ako strojové učenie. |
| existencie | Prišiel v roku 1956 | Prišlo to okolo roku 1980 | Prišlo to okolo roku 2000 |
| Príklady | Amazon Echo | Upresnenie výsledku vyhľadávacieho nástroja | Automatický preklad. |
Záver - Umelá inteligencia vs. strojové učenie vs hlboké učenie
Umelé spravodajstvo verzus strojové učenie verzus hlboké učenie sú navzájom prepojené a motívom je dosiahnuť veci rýchlejšie a rýchlo. Ako sme už diskutovali, strojové učenie je podmnožinou AI a Deep learning je podmnožinou strojového učenia. Artificial Intelligence je väčší obrázok a základná vec na dosiahnutie rôznych vecí vo svete počítačových a informačných technológií. Zhora vieme, aký je rozdiel medzi umelou inteligenciou vs strojovým učením verzus hlbokým učením a ich budúcim využitím. Dnešným a budúcim svetom je teda umelá inteligencia a jej komponenty, ako je strojové učenie a hlboké vzdelávanie a ďalšie komponenty.
Odporúčané články
Toto bol návod na najväčší rozdiel medzi umelou inteligenciou a strojovým učením verzus hlbokým učením. Ďalej diskutujeme o kľúčových rozdieloch medzi umeleckou inteligenciou a strojovým učením a hlbokým učením sa s infografikou a porovnávacou tabuľkou. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch.
- Dozorované učenie vs hlboké učenie
- Data Scientist vs Machine Learning - najlepšie porovnanie
- Umelé spravodajstvo vs Business Intelligence
- Strojové učenie vs štatistika
- Spoločnosti umelého spravodajstva