Razlika između umjetne inteligencije i strojnog učenja u odnosu na dubinsko učenje

Umjetna inteligencija (AI) je grana informatike, koja se koristi za stvaranje inteligentnih strojeva. Strojevi koji djeluju poput ljudi poput nekih aktivnosti koje obavlja AI stroj, a to su prepoznavanje govora, učenje, planiranje i rješavanje problema itd. AI je osnovan 1956. godine kao akademska disciplina.

Umjetna inteligencija odnosi se na ljudsku inteligenciju ili oponaša ljudsko ponašanje strojeva. Umjetna inteligencija uglavnom je podijeljena u tri kategorije koje su Uske AI, što znači da je ta stvar uvježbana za određeni zadatak na određeni način. Drugi je umjetna opća inteligencija (AGI), što znači da je to umjetna inteligencija na razini čovjeka i sposobnost obavljanja širokog spektra zadataka koji su joj dodijeljeni. Treća kategorija je Super inteligentna umjetna inteligencija, koja je jedan korak ispred. AI je način koji je pametniji od ljudskog mozga na svakom polju poput kreativnosti, mudrosti, vještina itd. Jednostavno rečeno, to znači da stroj nadmašuje ljude.

Strojno učenje (ML) naziva se podskupinom umjetne inteligencije (AI). To omogućava računalu da obrađuje situacije putem treninga, analiza, promatranja i iskustva. Sve strojno učenje računa se kao Umjetna inteligencija, ali sve AI ne broje kao strojno učenje. Smatra se jednim od najboljih alata umjetne inteligencije koji je pogodan za posao.

Strojno učenje temelji se na principu da strojevi uče sami pomoću uzimanja podataka iz različitih resursa. Strojno učenje omogućuje strojevima da daju predviđanja na temelju prepoznavanja složenih obrazaca podataka i skupova, a ML se razlikuje od softverskog programa tvrdog šifriranja koji zahtijeva određene upute za izvršavanje zadatka. Sposobnost je da se mijenja kada je izložena sve većem i više strojnom učenju sama po sebi dinamična i ne zahtijeva nikakvu ljudsku intervenciju za unošenje određenih promjena.

Duboko učenje (DL) naziva se podskupom strojnog učenja. Općenito se odnosi na duboku umjetnu neuronsku mrežu i to su skupovi algoritama koji su izuzetno precizni za probleme poput prepoznavanja zvuka, prepoznavanja slike itd. Također je definirano i duboko učenje jer omogućava računalu da uči bez da ga programira.,

Dubina je tehnički pojam koji se odnosi na sloj neuronske mreže. Površna mreža koja ima samo jedan skriveni sloj, a mreža duboka ima više slojeva. Ovi slojevi omogućuju mreži da stekne podatkovne značajke.

Usporedba između umjetne inteligencije i strojnog učenja vs dubinskog učenja (Infographics)

Ispod je top 6 razlike između umjetne inteligencije i strojnog učenja protiv dubokog učenja

Ključne razlike između umjetne inteligencije i strojnog učenja vs dubokog učenja

Umjetna inteligencija vs Strojno učenje vs Duboko učenje popularni su izbori na tržištu; neka nam govori o nekim glavnim razlikama između umjetne inteligencije i strojnog učenja protiv dubokog učenja

  1. Umjetna inteligencija ima različite vrste poput reaktivnih strojeva, sustav samo reagira, nema memorije poput perilice rublja. Strojno učenje omogućuje računalu da donosi odluke na temelju prošlih podataka. Duboko učenje omogućuje računalu da donese odluku uz pomoć umjetnih neuronskih mreža.
  2. Tip umjetne inteligencije ima ograničenu količinu memorije. Strojno učenje uglavnom radi na manjoj količini podataka o obuci. Duboko učenje uglavnom zahtijeva veliku količinu podataka o treningu.
  3. Umjetna inteligencija ima drugu vrstu teorije uma, što znači da je sustav sposoban razumjeti ljudske emocije i prilagoditi ponašanje prema ljudskom razumijevanju. Strojno učenje djeluje na niskobudžetnim sustavima. Duboko učenje treba za rad vrhunskih sustava.
  4. Umjetna inteligencija koristi se za stvaranje sustava poput samosvijesti, to znači da je sustav svjestan sebe i razumio svoja stanja, predviđajući da se drugi narodi osjećaju i ponašaju se u skladu s tim. Većina značajki strojnog učenja potrebno je unaprijed prepoznati i ručno kodirati. U Dubokom učenju uređaj uči značajke iz podataka koje mu pruža.
  5. Umjetna inteligencija uglavnom djeluje na čitav problem. Kod strojnog učenja problem se dijeli na dijelove i rješava ih pojedinačno, a zatim ih sve kombinira. U dubokom učenju problem se rješava na kraju.
  6. Umjetna inteligencija zahtijeva jako dugo vremena za testiranje aplikacija. Strojno učenje iziskuje duže vrijeme od dubokog učenja. Duboko učenje treba manje vremena za testiranje procesa.
  7. Umjetna inteligencija ima definirana pravila. Strojno učenje ima precizna pravila koja objašnjavaju zašto je odluka donesena ili donesena. U dubokom učenju sustav donosi odluku na temelju vlastite logike i ponekad ga je teško protumačiti.
  8. Umjetna inteligencija ubuduće će koristiti za otkrivanje zločina prije nego što se dogodi i ljudskim AI pomagačima. U budućnosti će se koristiti strojno učenje u povećanju učinkovitosti zdravstvene zaštite i pružit će bolje marketinške tehnike. Duboko učenje u budućnosti koristit će se za povećanje personalizacije i hiperinteligentnih osobnih asistenata.

Usporedna tablica umjetne inteligencije i strojnog učenja vs dubinskog učenja

Ispod je 6 vrhovnih usporedbi između umjetne inteligencije i strojnog učenja protiv dubokog učenja

Osnova usporedbe između umjetne inteligencije i strojnog učenja s dubokim učenjem Umjetna inteligencija Strojno učenje Duboko učenje
definicijaUmjetna inteligencija je ljudska inteligencija koju izlažu strojeviTo je pristup za postizanje AITo je tehnika za provedbu ML-a.
podsetUmjetna inteligencija nije podskup strojeva ili dubokog učenjaStrojno učenje je podskup umjetne inteligencijeDuboko učenje je podskup strojnog učenja.
ProgramiranjeUmjetna inteligencija zahtijeva potpuno programiranje da bi napravila sustavStrojno učenje ne zahtijeva nikakve algoritme tvrdog kodaDuboko učenje ne zahtijeva nikakvo programiranje da bi se postigle stvari
KompleksUmjetno je složenije jer se mora znati sveStrojno učenje je manje složeno od AI-jaDuboko učenje manje je složeno od strojnog učenja.
PostojanjeDošlo je 1956. godineDošlo je oko 1980-ihDošlo je oko 2000
PrimjeriAmazonski odjekPoboljšanje rezultata na tražilicamaAutomatski prijevod

Zaključak - Umjetna inteligencija vs strojno učenje vs dubinsko učenje

Umjetna inteligencija i strojno učenje vs Deep Learning svi su povezani jedni s drugima i motiv je da stvari postignete brže i brže. Kao što smo već raspravljali, Strojno učenje je podskup AI-ja, a Duboko učenje je podskup strojnog učenja. Umjetna inteligencija je veća slika i temeljna stvar za postizanje različitih stvari u svijetu računalnih i informacijskih tehnologija. Odobreno je da vidimo koja je razlika između umjetne inteligencije i strojnog učenja protiv dubokog učenja i njihove buduće upotrebe. Dakle, današnji i budući svijet umjetne je inteligencije i njezinih komponenti poput strojnog učenja i dubokog učenja kao i drugih komponenti.

Preporučeni članci

Ovo je bio vodič za najbolju razliku između umjetne inteligencije i strojnog učenja protiv dubokog učenja. Ovdje također raspravljamo o umjetnoj inteligenciji vs strojnom učenju vs dubinskom učenju, o ključnim razlikama s infografikom i tablici usporedbe. Da biste saznali više, možete pogledati i sljedeće članke.

  1. Nadzirano učenje vs Duboko učenje
  2. Data Scientist vs Strojno učenje - najbolja usporedba
  3. Umjetna inteligencija vs poslovna inteligencija
  4. Strojno učenje vs statistika
  5. Tvrtke za umjetnu inteligenciju

Kategorija:

Veliki podaci