Штучний інтелект проти машинного навчання проти глибокого навчання - 6 Відмінностей

• Різниця між штучним інтелектом та машинним навчанням проти глибокого навчання

Різниця між штучним інтелектом та машинним навчанням проти глибокого навчання

Штучний інтелект (AI) - галузь інформатики, яка використовується для створення інтелектуальних машин. Машини, які діють як люди, подібно до деяких заходів, що виконуються машиною ШІ, це розпізнавання мови, навчання, планування та вирішення проблем тощо. AI була заснована в 1956 році як навчальна дисципліна.

Штучний інтелект означає людський інтелект або імітує поведінку людини машинами. Штучний інтелект в основному поділяється на три категорії, які є Вузьким AI, а це означає, що річ навчена виконувати певне завдання певним чином. Другий - це штучний загальний інтелект (AGI), що означає, що це штучний інтелект на рівні людини та здатність виконувати широке коло завдань, покладених на нього. Третя категорія - Супер інтелектуальний штучний інтелект, який на крок попереду. Це ШІ, який є розумнішим, ніж людський мозок у будь-якій галузі, як творчість, мудрість, навички тощо. Простіше кажучи, це означає, що машина перехитрить людей.

Машинне навчання (ML) називається підмножиною Штучного інтелекту (AI). Це дозволяє комп'ютеру вирішувати ситуації за допомогою навчання, аналізу, спостереження та досвіду. Все машинне навчання вважається штучним інтелектом, але все AI не вважається машинним навчанням. Вважається одним з найкращих інструментів штучного інтелекту, який підходить для бізнесу.

Машинне навчання засноване на принципі, що машини навчаються самостійно за допомогою взяття даних з різних ресурсів. Машинне навчання дозволяє машинам робити прогнози на основі розпізнавання складних шаблонів даних та наборів, і ML відрізняється від програмного забезпечення жорсткого кодування, яке вимагає конкретних інструкцій для виконання завдання. Він має можливість змінювати себе, коли він піддається все більшій кількості машинного навчання даних сам по собі динамічним і не потребує втручання людини для внесення певних змін.

Глибоке навчання (DL) називається підмножиною машинного навчання. Як правило, це відноситься до глибокої штучної нейронної мережі, і це набори алгоритмів, які є надзвичайно точними для таких проблем, як розпізнавання звуку, розпізнавання зображень тощо. Також глибоке навчання також визначається, оскільки це дозволяє комп'ютеру вчитися, не будучи запрограмованим на це. .

Глибокий - це технічний термін, що відноситься до шару нейронної мережі. Поверхнева мережа, яка має один прихований шар, а мережа, яка є глибокою, має кілька шарів. Ці шари дозволяють мережі набувати функцій передачі даних.

Порівняння «штучний інтелект» проти машинного навчання проти глибокого навчання (інфографіка)

Нижче наведено найкращі 6 різниць між штучним інтелектом та машинним навчанням проти глибокого навчання

Ключові відмінності між штучним інтелектом та машинним навчанням та глибоким навчанням

Штучний інтелект проти машинного навчання проти глибокого навчання - це популярний вибір на ринку; обговоримо деякі основні відмінності між штучним інтелектом та машинним навчанням та глибоким навчанням

1. Штучний інтелект має різні типи, як реактивні машини, система лише реагує, не має пам'яті, як пральна машина. Машинне навчання дозволяє машині приймати рішення на основі даних минулого. Глибоке навчання дозволяє машині приймати рішення за допомогою штучних нейронних мереж.
2. Тип штучного інтелекту має обмежену кількість пам'яті. Машинне навчання в основному працює на меншій кількості навчальних даних. Глибоке навчання в основному вимагає великої кількості даних про навчання.
3. Штучний інтелект має інший тип - це теорія розуму, яка означає, що система здатна розуміти людські емоції та коригувати поведінку відповідно до людського розуміння. Машинне навчання працює в системах низького класу. Глибоке навчання потребує високих класів для роботи.
4. Штучний інтелект використовується для того, щоб зробити систему подібною до самосвідомості, це означає, що система усвідомлює себе і розуміє свої стани, прогнозуючи, що інші народи відчувають себе та діють відповідно. Більшість особливостей машинного навчання потрібно визначити заздалегідь та закодувати вручну. При глибокому навчанні машина засвоює функції з даних, які вона надає.
5. Штучний інтелект переважно працює над усією проблемою. У машинному навчанні проблема поділяється на частини і вирішується їх індивідуально, а потім поєднує все це. У процесі глибокого навчання проблема вирішується в кінці кінців.
6. Штучний інтелект займає дуже багато часу для тестування програм. Машинне навчання займає більше часу, ніж глибоке навчання. Глибоке навчання потребує менше часу для тестування процесу.
7. Штучний інтелект має визначені правила. Машинне навчання має чіткі правила, щоб пояснити, чому рішення було прийнято чи прийнято. У процесі глибокого навчання система приймає рішення, спираючись на власну логіку, і іноді її важко інтерпретувати.
8. Штучний інтелект у майбутньому використовуватиметься для виявлення злочинів до того, як вони відбудуться, та помічників у сфері ІІ людини. У майбутньому машинне навчання буде використовуватися для підвищення ефективності охорони здоров’я, і це забезпечить кращі маркетингові методи. Глибоке навчання в майбутньому буде використовуватися для посилення персоналізації та гіперінтелектуальних особистих асистентів.

Таблиця порівняння штучного інтелекту проти машинного навчання проти глибокого навчання

Нижче наведено 6 найвищих порівнянь між штучним інтелектом та машинним навчанням та глибоким навчанням

Основа порівняння між штучним інтелектом та машинним навчанням та глибоким навчанням	Штучний інтелект	Машинне навчання	Глибоке навчання
Визначення	Штучний інтелект - це інтелект людини, виставлений машинами	Це підхід до досягнення ШІ	Це техніка реалізації МЛ.
Підмножина	Штучний інтелект - це не підмножина машини або глибокого навчання	Машинне навчання - це підмножина Штучного інтелекту	Глибоке навчання - це підмножина машинного навчання.
Програмування	Штучний інтелект вимагає повного програмування для створення системи	Машинне навчання не вимагає алгоритмів жорсткого коду	Глибоке навчання не потребує програмування для досягнення речей
Складні	Штучний складніший, оскільки треба знати все	Машинне навчання менш складне, ніж AI	Глибоке навчання менш складне, ніж машинне навчання.
Існування	Це прийшло в 1956 році	Це прийшло близько 1980-х	Це прийшло близько 2000 року
Приклади	Amazon Echo	Уточнення результатів пошукової системи	Автоматичний переклад

Висновок - Штучний інтелект проти машинного навчання проти поглибленого навчання

Штучний інтелект проти машинного навчання проти глибокого навчання всі пов'язані один з одним, і мотив полягає в тому, щоб досягти речей швидше і швидкими темпами. Як ми вже обговорювали, Машинне навчання - це підмножина ШІ, а глибоке навчання - це підмножина машинного навчання. Штучний інтелект - це більша картина і головна річ для досягнення різних речей у світі комп'ютерних та інформаційних технологій. Зверху ми можемо побачити, в чому різниця між Штучним інтелектом та Машинним навчанням та Поглибленим навчанням та їхнім майбутнім використанням. Отже, сучасний та майбутній світ - це Штучний інтелект та його компоненти, такі як машинне навчання та глибоке навчання та інші компоненти.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом щодо найбільшої різниці між Штучним інтелектом та машинним навчанням та Поглибленим навчанням. Тут ми також обговорюємо ключові відмінності штучного інтелекту проти машинного навчання проти глибокого навчання з інфографікою та таблицею порівняння. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше.

1. Контрольоване навчання проти глибокого навчання
2. Data Scientist проти машинного навчання - найкраще порівняння
3. Штучний інтелект проти Business Intelligence
4. Машинне навчання проти статистики
5. Компанії зі штучного інтелекту