Różnica między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim
Artificial Intelligence (AI) to dziedzina informatyki, która służy do tworzenia inteligentnych maszyn. Maszyny, które zachowują się jak ludzie, przypominają niektóre czynności wykonywane przez maszynę AI, tj. Rozpoznawanie mowy, uczenie się, planowanie i rozwiązywanie problemów itp. AI została założona w 1956 roku jako dyscyplina akademicka.
Sztuczna inteligencja odnosi się do ludzkiej inteligencji lub naśladuje ludzkie zachowanie maszyn. Sztuczna inteligencja dzieli się głównie na trzy kategorie, które są wąską sztuczną inteligencją, co oznacza, że przedmiot jest wyszkolony do wykonywania określonego zadania w określony sposób. Drugi to sztuczna inteligencja ogólna (AGI), co oznacza, że jest to sztuczna inteligencja na poziomie ludzkim i zdolność do wykonywania szerokiego zakresu powierzonych jej zadań. Trzecią kategorią jest Super inteligentna sztuczna inteligencja, która jest o krok do przodu. Jest to sztuczna inteligencja, która jest znacznie mądrzejsza niż ludzki mózg w każdej dziedzinie, takiej jak kreatywność, mądrość, umiejętności itp. Mówiąc prościej, oznacza to, że maszyna przechytrza ludzi.
Uczenie maszynowe (ML) jest określane jako podzbiór sztucznej inteligencji (AI). Pozwala komputerowi poradzić sobie z sytuacjami poprzez szkolenie, analizę, obserwację i doświadczenie. Całe uczenie maszynowe liczy się jako sztuczna inteligencja, ale cała sztuczna inteligencja nie liczy się jako uczenie maszynowe. Jest uważany za jedno z najlepszych narzędzi sztucznej inteligencji, które jest odpowiednie dla biznesu.
Uczenie maszynowe opiera się na zasadzie, że maszyny uczą się same za pomocą pobierania danych z różnych zasobów. Uczenie maszynowe pozwala maszynom na przewidywanie w oparciu o rozpoznanie złożonych wzorców danych i zestawów, a ML różni się od oprogramowania do kodowania na stałe, które wymaga szczegółowych instrukcji do wykonania zadania. Ma zdolność do samodzielnej zmiany, gdy jest narażona na coraz większą dynamikę uczenia maszynowego danych i nie wymaga interwencji człowieka w celu wprowadzenia pewnych zmian.
Głębokie uczenie się (DL) jest określane jako podzbiór uczenia maszynowego. Na ogół odnosi się do głębokiej sztucznej sieci neuronowej, a są to zestawy algorytmów, które są niezwykle dokładne w przypadku problemów takich jak rozpoznawanie dźwięku, rozpoznawanie obrazu itp. Głębokie uczenie się jest również zdefiniowane, ponieważ umożliwia komputerowi uczenie się bez zaprogramowania tego. .
Głębokie to termin techniczny odnoszący się do warstwy sieci neuronowej. Powierzchowna sieć, która ma jedną ukrytą warstwę, a sieć, która jest głęboka, ma wiele warstw. Warstwy te pozwalają sieci na uzyskanie funkcji danych.
Porównanie między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem się (infografiki)
Poniżej znajduje się 6 najważniejszych różnic między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim 
Kluczowe różnice między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim
Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe a uczenie się głębokie to popularne wybory na rynku; omówmy niektóre z głównych różnic między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim
- Sztuczna inteligencja ma różne typy, takie jak maszyny reaktywne, system reaguje tylko, nie ma pamięci jak pralka. Uczenie maszynowe umożliwia maszynie podejmowanie decyzji na podstawie danych z przeszłości. Głębokie uczenie się umożliwia maszynie podejmowanie decyzji za pomocą sztucznych sieci neuronowych.
- Typ sztucznej inteligencji ma ograniczoną ilość pamięci. Uczenie maszynowe działa głównie na mniejszej ilości danych szkoleniowych. Głębokie uczenie się wymaga głównie dużej ilości danych treningowych.
- Sztuczna inteligencja ma inny typ teorii umysłu, co oznacza, że system jest w stanie zrozumieć ludzkie emocje i dostosować zachowanie zgodnie z ludzkim rozumieniem. Uczenie maszynowe działa w systemach niskiej klasy. Głębokie uczenie się wymaga wysokiej klasy systemów do pracy.
- Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do tego, aby system przypominał samoświadomość, oznacza to, że system jest świadomy siebie i rozumie jego stany, przewidując, że inni ludzie będą się odpowiednio czuć i działać. Większość funkcji uczenia maszynowego należy wcześniej zidentyfikować i ręcznie zakodować. W głębokim uczeniu maszyna uczy się funkcji na podstawie dostarczonych danych.
- Sztuczna inteligencja działa głównie na cały problem. W uczeniu maszynowym problem dzieli się na części i rozwiązuje je indywidualnie, a następnie łączy je wszystkie. W głębokim uczeniu się problem rozwiązuje się od końca do końca.
- Sztuczna inteligencja zajmuje bardzo dużo czasu, aby przetestować aplikacje. Uczenie maszynowe zajmuje więcej czasu niż uczenie się głębokie. Głębokie uczenie się zajmuje mniej czasu na przetestowanie tego procesu.
- Sztuczna inteligencja określiła zasady. W uczeniu maszynowym obowiązują surowe reguły określające, dlaczego podjęto decyzję. W głębokim uczeniu system podejmuje decyzję w oparciu o własną logikę, a czasem trudno ją interpretować.
- Sztuczna inteligencja w przyszłości będzie wykorzystywana w wykrywaniu zbrodni, zanim się to zdarzy, oraz pomocników ludzkiej sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe będzie w przyszłości wykorzystywane do zwiększania wydajności opieki zdrowotnej i zapewni lepsze techniki marketingowe. Głębokie uczenie się w przyszłości zostanie wykorzystane w celu zwiększenia personalizacji i hiper-inteligentnych asystentów osobistych.
Tabela porównawcza sztucznej inteligencji a uczenie maszynowe a uczenie głębokie
Poniżej znajduje się 6 najwyższe porównanie między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim
| Podstawa porównania między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim | Sztuczna inteligencja | Nauczanie maszynowe | Głęboka nauka |
| Definicja | Sztuczna inteligencja to ludzka inteligencja wykazywana przez maszyny | Jest to podejście do osiągnięcia sztucznej inteligencji | Jest to technika implementacji ML. |
| Podzbiór | Sztuczna inteligencja nie jest podzbiorem maszyny ani głębokiego uczenia się | Uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji | Głębokie uczenie się jest podzbiorem uczenia maszynowego. |
| Programowanie | Sztuczna inteligencja wymaga pełnego programowania do stworzenia systemu | Uczenie maszynowe nie wymaga żadnych algorytmów twardego kodu | Głębokie uczenie się nie wymaga żadnego programowania do osiągnięcia celu |
| Złożony | Sztuczne jest bardziej złożone, ponieważ trzeba wszystko wiedzieć | Uczenie maszynowe jest mniej złożone niż sztuczna inteligencja | Głębokie uczenie się jest mniej złożone niż uczenie maszynowe. |
| Istnienie | Przyszedł w 1956 roku | Przyszło około lat osiemdziesiątych | Przyszedł około 2000 roku |
| Przykłady | Amazon Echo | Ulepszanie wyników wyszukiwania | Automatyczne tłumaczenie. |
Wniosek - sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe a uczenie głębokie
Sztuczna inteligencja kontra uczenie maszynowe i głębokie uczenie się są ze sobą powiązane, a celem jest szybsze i szybsze osiąganie celów. Jak już wspomniano, uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji, a uczenie głębokie jest podzbiorem uczenia maszynowego. Sztuczna inteligencja jest szerszym obrazem i podstawową rzeczą do osiągnięcia różnych rzeczy w świecie technologii komputerowej i informatycznej. Z góry możemy zobaczyć, jaka jest różnica między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim, a także ich przyszłym wykorzystaniem. Tak więc dzisiejszy i przyszły świat ma sztuczną inteligencję i jej elementy, takie jak uczenie maszynowe i głębokie uczenie się, a także inne elementy.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po najważniejszej różnicy między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim. Tutaj omawiamy również kluczowe różnice między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem się z infografikami i tabelą porównawczą. Możesz także zapoznać się z poniższymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej.
- Uczenie nadzorowane a uczenie głębokie
- Data Scientist vs Machine Learning - najlepsze porównanie
- Sztuczna inteligencja a inteligencja biznesowa
- Uczenie maszynowe a statystyki
- Firmy sztucznej inteligencji