Різниця між AI, Machine Learning і Deep Learning

| | 0 Comments| 4:46 PM
Categories:

Штучний інтелект, машинне навчання та глибоке навчання захопили сучасний світ штурмом.

Компанії по всьому світу використовують ці концепції для створення розумних, цінних машин, які можуть полегшити життя.

Штучний інтелект (AI) — це «розумний» спосіб створення інтелектуальних машин, машинне навчання (ML) — це частина ШІ, яка допомагає створювати додатки на основі ШІ, а Deep Learning (DL) знову є частиною машинного навчання, яке тренує модель зі складними алгоритмами та величезними обсягами даних.

Вони відіграють життєво важливу роль у галузях, які зосереджуються на наданні унікального досвіду користувачам.

Оскільки вони пов’язані, більшість людей плутають штучний інтелект, машинне навчання та глибоке навчання. Але ці терміни не збігаються.

У цій статті ви зрозумієте схожість і відмінності між цими технологіями.

Отже, почнемо копати.

ШІ проти машинного навчання та глибокого навчання: що це таке?

AI, ML і Deep Learning дещо однакові, але не за обсягом, робочою процедурою та функціями взаємозамінності.

Давайте обговоримо їх по черзі, щоб зрозуміти, що вони собою являють і їх повсякденне застосування в теперішньому житті.

Що таке штучний інтелект (AI)?

Ви не можете визначити інтелект як набір навичок. Це процес самостійного вивчення нового з кмітливістю та швидкістю. Людина використовує інтелект, щоб вчитися на основі освіти, навчання, досвіду роботи тощо.

Передача людського інтелекту машині — це те, що ми називаємо штучним інтелектом (ШІ). Багато ІТ-галузей використовують штучний інтелект для розробки машин, що саморозробляються, які діють як люди. Машини зі штучним інтелектом навчаються на поведінці людей і відповідно виконують завдання для вирішення складних алгоритмів.

Простіше кажучи, він розроблений у комп’ютерній системі для керування іншими комп’ютерними системами. У 1940-х роках з’явилися перші цифрові комп’ютери, а в 1950-х з’явилася можливість штучного інтелекту.

Зараз штучний інтелект використовується в прогнозуванні погоди, обробці зображень, пошуковій оптимізації, медицині, робототехніці, логістиці, онлайн-пошуку тощо. Виходячи з поточної функціональності, штучний інтелект класифікується на чотири типи:

  • Реактивні машини ШІ
  • ШІ з обмеженою пам’яттю
  • Теорія розуму ШІ
  • Самосвідомий ШІ

Приклад: коли ви розмовляєте за допомогою Siri або Alexa, ви часто отримуєте відповіді та відповіді. Це лише завдяки штучному інтелекту всередині машини. Він слухає ваші слова, інтерпретує їх, розуміє і негайно реагує.

Інші програми – це безпілотні транспортні засоби, роботи ШІ, машинний переклад, розпізнавання мовлення тощо.

Що таке машинне навчання (ML)?

Перш ніж копати машинне навчання, ви повинні зрозуміти концепцію інтелектуального аналізу даних. Інтелектуальний аналіз даних отримує корисну інформацію за допомогою методів математичного аналізу, щоб виявити тенденції та закономірності всередині даних.

Організації можуть використовувати багато даних для вдосконалення методів машинного навчання. ML надає спосіб знайти новий шлях або алгоритм на основі даних. Це вивчення техніки, яка автоматично витягує дані, щоб більш ретельно приймати бізнес-рішення.

Це допомагає в проектуванні та розробці машини, яка може отримувати певні дані з бази даних, щоб отримати цінні результати без використання будь-якого коду. Таким чином, ML дає кращий спосіб робити прогнози на основі інформації.

Отже, ML вчиться на даних і алгоритмах, щоб зрозуміти, як виконати завдання. Це підмножина ШІ.

Приклад: у вашому повсякденному житті, коли ви відкриваєте будь-яку платформу, якою часто користуєтеся, як-от Instagram, ви можете побачити рекомендації продуктів. Веб-сайти відстежують вашу поведінку на основі попереднього пошуку чи покупки, ML отримує дані та показує вам продукти на основі того самого шаблону.

Багато галузей використовують машинне навчання для виявлення, усунення та діагностики аномальної поведінки програм у режимі реального часу. Він має багато застосувань у різних галузях, починаючи від невеликих програм розпізнавання облич до великих пошукових систем.

Що таке Deep Learning

Якщо ми порівнюємо штучний інтелект з інтелектом людини, то глибоке навчання — це нейрони всередині людського мозку. Це набагато складніше, ніж машинне навчання, оскільки воно використовує глибокі нейронні мережі.

Тут для навчання машини використовують техніку кількох шарів. Мережа складається з вхідного рівня для прийому вхідних даних від даних і прихованого рівня для пошуку прихованих функцій. Нарешті вихідний рівень надає остаточну інформацію.

Іншими словами, Deep Learning використовує просту техніку, яка називається послідовним навчанням. Багато галузей використовують техніку глибокого навчання для створення нових ідей і продуктів. Глибоке навчання відрізняється від машинного навчання з точки зору впливу та масштабу.

ШІ — це сьогодення та майбутнє нашого зростаючого світу. Поглиблене навчання забезпечує практичні застосування, розширюючи загальне використання ШІ. Завдяки глибокому навчанню багато складних завдань здаються можливими, наприклад, безпілотні автомобілі, кращі рекомендації щодо фільмів, охорона здоров’я тощо.

  Як перенести контакти, журнал викликів і повідомлення з одного телефону на інший за допомогою MobileTrans

Приклад: коли ви думаєте про автомобіль без водія, вам, напевно, цікаво, як він їздить дорогою без допомоги людини. Глибоке навчання надає знання, подібні до людини, у розумінні дорожньої структури, пішоходів, обмежень швидкості в різних сценаріях тощо.

Завдяки великому об’єму даних і ефективним обчисленням автомобіль їздить самостійно, а це означає, що він має кращий процес прийняття рішень.

ШІ проти машинного навчання та глибокого навчання: як вони працюють?

Тепер ви знаєте, що таке AI, ML і Deep Learning окремо. Давайте порівняємо їх за тим, як вони працюють.

Як працює ШІ?

Подумайте про штучний інтелект як про спосіб вирішення проблем, відповідей на запитання, щось пропонувати або передбачити.

Системи, що використовують концепції штучного інтелекту, працюють шляхом консолідації великих наборів даних за допомогою ітеративних та інтелектуальних алгоритмів та аналізу даних для вивчення функцій і шаблонів. Він продовжує тестувати та визначати власну ефективність шляхом обробки даних і робить його розумнішим для розвитку додаткового досвіду.

Системи штучного інтелекту можуть виконувати тисячі й мільйони завдань із неймовірною швидкістю без перерви. Тому вони швидко навчаються, щоб бути здатними ефективно виконувати завдання. Штучний інтелект спрямований на створення комп’ютерних систем, які імітують людську поведінку, щоб мислити як люди та вирішувати складні питання.

Для цього системи ШІ використовують різні процеси, техніки та технології. Ось різні компоненти систем ШІ:

  • Нейронні мережі: це як велика мережа нейронів у мозку людини. Це дозволяє системам штучного інтелекту використовувати великі набори даних, аналізувати їх для пошуку закономірностей і вирішення проблем.
  • Когнітивне обчислення: воно імітує спосіб мислення людського мозку під час виконання завдань для полегшення спілкування між машинами та людьми.
  • Машинне навчання: це підмножина штучного інтелекту, яка дозволяє комп’ютерним системам, додаткам і програмам автоматично навчатися та розвивати результати на основі досвіду. Це дозволяє штучному інтелекту виявляти закономірності та виявляти інформацію на основі даних для покращення результатів.
  • Глибоке навчання: це підмножина машинного навчання, яка дозволяє штучному інтелекту обробляти дані, навчатися та вдосконалюватись за допомогою нейронних мереж ШІ.
  • Комп’ютерний зір: системи штучного інтелекту можуть аналізувати та інтерпретувати вміст зображення за допомогою глибокого навчання та розпізнавання образів. Комп’ютерний зір дозволяє системам ШІ ідентифікувати компоненти візуальних даних.

Наприклад, капчі навчаються, просячи вас ідентифікувати велосипеди, автомобілі, світлофори тощо.

  • Природна мова обробки (NLP): вона дозволяє системам розпізнавати, аналізувати, інтерпретувати та вивчати людську мову в усній і письмовій формі. Він використовується в системах, які спілкуються з людьми.

Отже, щоб система ШІ працювала, вона повинна мати всі ці можливості. Крім цього, системи ШІ потребують деяких технологій:

  • Більші, доступні набори даних, оскільки ШІ процвітає на них
  • Інтелектуальна обробка даних за допомогою вдосконалених алгоритмів для одночасного швидкого аналізу даних, розуміння складних проблем і прогнозування подій.
  • Інтерфейси прикладного програмування (API) для додавання функцій штучного інтелекту до системи чи програми та підвищення їх розумності.
  • Блоки графічної обробки (GPU) для забезпечення живлення систем ШІ для виконання важких обчислень для обробки та інтерпретації даних.

Як працює машинне навчання?

Машинне навчання використовує велику кількість даних за допомогою різних методів і алгоритмів для аналізу, навчання та прогнозування майбутнього. Це включає в себе багато складного кодування та математики, які виконують певну математичну функцію.

Він досліджує дані та визначає шаблони, щоб навчатися та вдосконалюватися на основі свого попереднього досвіду. Він вчить системи ШІ думати, як люди. Машинне навчання допомагає автоматизувати завдання, які виконуються за допомогою набору правил і шаблонів, визначених даними. Таким чином, підприємства можуть використовувати системи штучного інтелекту для швидкого виконання завдань. ML використовує дві основні техніки:

  • Навчання без нагляду: допомагає знайти відомі закономірності в зібраних даних
  • Навчання під наглядом: дає змогу збирати дані або створювати результати минулих розгортань машинного навчання.

Як працює глибоке навчання?

Вона починається з розробки моделі глибокого навчання для постійного спостереження та аналізу даних, що включає логічну структуру, подібну до того, як люди роблять висновки.

Для завершення цього аналізу системи глибокого навчання використовують багаторівневу алгоритмічну структуру, відому як штучна нейронна мережа, яка може імітувати людський мозок. Це дозволяє системам бути більш здатними виконувати завдання, ніж традиційні системи.

Однак модель глибокого навчання має постійно розвиватися та покращувати свої можливості, щоб вона могла робити правильні висновки.

AI проти машинного навчання проти глибокого навчання: програми

Щоб повністю зрозуміти, як працюють AI, ML і глибоке навчання, важливо знати, як і де вони застосовуються.

Системи ШІ використовуються для різних цілей, таких як міркування та вирішення проблем, планування, навчання, презентація знань, обробка природної мови, загальний інтелект, соціальний інтелект, сприйняття тощо.

  Що таке постпродакшн або постобробка у фотографії та відеозйомці?

Наприклад, ШІ використовується в онлайн-рекламі, пошукових системах, таких як Google тощо.

Давайте розглянемо це детально.

Інтернет, електронна комерція та маркетинг

  • Пошукові системи. Такі пошукові системи, як Google, використовують AI для відображення результатів.
  • Системи рекомендацій: також використовується такими системами рекомендацій, як YouTube, Netflix і Amazon, щоб рекомендувати вміст на основі переваг або оцінок користувачів.

AI використовується для створення списків відтворення, показу відео, рекомендацій продуктів і послуг тощо.

  • Соціальні медіа: такі сайти, як Facebook, Instagram, Twitter тощо, використовують штучний інтелект, щоб показувати релевантні публікації, якими ви можете взаємодіяти, автоматично перекладати мови, видаляти ненависницький вміст тощо.
  • Оголошення: штучний інтелект використовується для цільової веб-реклами, щоб переконати людей натиснути на рекламу та збільшити час, проведений на сайтах, показуючи привабливий вміст. AI може передбачати персоналізовані пропозиції та поведінку клієнтів, аналізуючи їхні цифрові підписи.
  • Чат-боти: чат-боти використовуються для керування технікою, спілкування з клієнтами тощо.

Наприклад, Amazon Echo може перетворювати людську мову на відповідні дії.

  • Віртуальні помічники: такі віртуальні помічники, як Amazon Alexa, використовують AI для обробки природної мови та допомоги користувачам із їхніми запитами.
  • Переклад: AI може автоматично перекладати текстові документи та розмовні мови.

Приклад: Google Translate.

Інші випадки використання включають фільтрацію спаму, маркування зображень, розпізнавання облич тощо.

Ігри

Ігрова індустрія активно використовує штучний інтелект для створення передових відеоігор, у тому числі деяких із них із надлюдськими можливостями.

Приклад: шаховий Deep Blue і AlphaGo. Останній одного разу переміг Лі Седола, який є чемпіоном світу з ГО.

Соціально-економічний

ШІ використовується для вирішення соціальних та економічних проблем, таких як бездомність, бідність тощо.

Приклад: Дослідники зі Стенфордського університету використовували штучний інтелект, щоб визначити райони бідності, аналізуючи супутникові зображення.

Кібербезпека

Застосовуючи ШІ та його підполя ML і глибоке навчання, охоронні компанії можуть створювати рішення для захисту систем, мереж, програм і даних. Застосовується для:

  • Безпека програм для протидії таким атакам, як міжсайтовий сценарій, впровадження SQL, підробка на стороні сервера, розподілена відмова в обслуговуванні тощо.
  • Захист мережі шляхом визначення більшої кількості атак і вдосконалення систем виявлення вторгнень
  • Аналізуйте поведінку користувачів, щоб виявити зламані програми, ризики та шахрайство
  • Захист кінцевої точки шляхом вивчення типової поведінки загроз і запобігання їм, щоб запобігти таким атакам, як програми-вимагачі.

Сільське господарство

AI, ML і глибоке навчання допомагають сільському господарству визначати території, які потребують зрошення, удобрення та обробки для підвищення врожайності. Він може допомогти агрономам проводити дослідження та прогнозувати час дозрівання врожаю, контролювати вологість ґрунту, автоматизувати теплиці, виявляти шкідників та керувати сільськогосподарськими машинами.

Фінанси

Штучні нейронні мережі використовуються у фінансових установах для виявлення претензій і звинувачень, що виходять за межі норми, і діяльності для розслідування.

Банки можуть використовувати штучний інтелект для запобігання шахрайству, щоб протистояти зловживанням дебетовою карткою, організовувати такі операції, як бухгалтерія, керувати нерухомістю, інвестувати в акції, відстежувати моделі поведінки та негайно реагувати на зміни. ШІ також використовується в додатках для онлайн-торгівлі.

Приклад: Zest Automated Machine Learning (ZAML) від ZestFinance – це платформа для андеррайтингу кредитів. Він використовує AI та ML для аналізу даних і призначає людям кредитні бали.

Освіта

Репетитори зі штучним інтелектом можуть допомогти учням навчатися, усуваючи стрес і тривогу. Це також може допомогти вчителям передбачити поведінку на ранній стадії у віртуальному навчальному середовищі (VLE), як-от Moodle. Це особливо корисно під час таких сценаріїв, як нинішня пандемія.

Охорона здоров’я

ШІ застосовується в охороні здоров’я для оцінки електрокардіограми або комп’ютерної томографії з метою виявлення ризиків для здоров’я пацієнтів. Це також допомагає регулювати дозування та вибирати найбільш відповідні методи лікування таких захворювань, як рак.

Штучні нейронні мережі підтримують клінічні рішення для медичної діагностики, наприклад, технологію обробки концепції, яка використовується в програмному забезпеченні EMR. AI також може допомогти в:

  • Аналіз медичної документації
  • Лікарський менеджмент
  • Планування лікування
  • Консультація
  • Клінічна підготовка
  • Створення ліків
  • Прогнозування результатів

Випадок використання: Ганноверський проект штучного інтелекту Microsoft допомагає лікарям вибрати найефективніше лікування раку з понад 800 вакцин і ліків.

Уряд

Урядові організації таких країн, як Китай, використовують ШІ для масового стеження. Подібним чином його також можна використовувати для керування дорожніми сигналами за допомогою камер для моніторингу щільності руху та налаштування часу сигналу.

Наприклад, в Індії керована штучним інтелектом сигналізація дорожнього руху використовується для очищення та керування трафіком у місті Бенгалуру.

Крім того, багато країн використовують штучний інтелект у своїх військових програмах для покращення зв’язку, командування, засобів контролю, датчиків, сумісності та інтеграції. Він також використовується для збору та аналізу розвідданих, логістики, автономних транспортних засобів, кібероперацій тощо.

  Як виявити приховані камери спостереження за допомогою телефону

Інші сфери застосування ШІ:

  • Дослідження космосу для аналізу великої кількості даних для дослідження
  • Біохімія для визначення тривимірної структури білків
  • Створення та автоматизація контенту.

Приклад: Wordsmith — це платформа для створення природної мови та передачі даних у значущі ідеї.

  • Автоматизація пов’язаних із законодавством завдань і пошуку,
  • Управління технікою безпеки та охорони праці
  • Людські ресурси для перевірки та рейтингу резюме
  • Пошук роботи шляхом оцінки даних, пов’язаних із професійними навичками та зарплатою
  • Обслуговування клієнтів за допомогою віртуальних помічників
  • Гостинність для автоматизації завдань, спілкування з гостями, аналізу тенденцій і прогнозування потреб споживачів.
  • Виробництво автомобілів, датчиків, ігор та іграшок тощо

ШІ проти машинного навчання та глибокого навчання: відмінності

Штучний інтелект, машинне навчання та глибоке навчання корелюють одне з одним. Насправді глибоке навчання є підмножиною машинного навчання, а машинне навчання є підмножиною штучного інтелекту.

Отже, тут справа не в «відмінності», а в масштабі, в якому їх можна застосовувати.

Давайте подивимося, чим вони відрізняються.

Штучний інтелект проти машинного навчання

ParameterAI MLConceptЦе більша концепція для створення розумних машин для моделювання людського мислення та поведінки. Це підмножина штучного інтелекту, яка допомагає машинам навчатися, аналізуючи дані без явного програмування.AimIt спрямована на створення розумніших систем із навичками людського мислення для вирішення складних питань .
Він стурбований збільшенням показників успіху. Він спрямований на те, щоб дозволити машинам аналізувати дані, щоб забезпечити точні результати.
Він стурбований шаблонами та точністю. Що вони роблять. ШІ дозволяє системі виконувати завдання, як це робила б людина, але без помилок і з вищою швидкістю. Машини навчаються постійно вдосконалювати та виконувати завдання, щоб забезпечити більшу точність. ПідмножиниЙого підмножини включають глибоке навчання та машинне навчання. Його підмножина глибоке навчанняТипиВін буває трьох типів – Загальний штучний інтелект, Сильний штучний інтелект і слабкий штучний інтелект. Його типи включають навчання з підкріпленням, контрольоване та неконтрольоване ПроцесВключає міркування, навчання та самовиправленняВін також включає навчання як самокоригування для нових даних.Типи даних.Він має справу з неструктурованими, напівструктурованими та структурованими даними.Він має справу з напівструктурованими та структурованими даними.Сфера його застосування ширша.
Системи штучного інтелекту можуть виконувати кілька завдань замість машинного навчання, яке навчено для конкретних завдань. Його сфера застосування обмежена порівняно з штучним інтелектом.
Машини ML виконують певні завдання, для яких їх навчили. Застосування. Його програми – це чат-боти, роботи, системи рекомендацій, ігри, соціальні медіа та багато іншого. Основними програмами є онлайн-рекомендації, пропозиції друзів у Facebook, пошук у Google тощо.

Машинне навчання проти глибокого навчання

ParameterMLГлибоке навчанняЗалежність від даних. Хоча ML працює з величезними обсягами даних, він також приймає менші обсяги даних. Його алгоритми добре працюють із великими обсягами даних. Отже, якщо ви хочете отримати більшу точність, ви повинні надати більше даних і дозволити їм безперервно навчатися. Час виконання Його алгоритми вимагають менше часу на навчання, ніж DL, але займають більше часу для тестування моделі. Це займає більше часу для навчання моделі, але менше для тестування моделі Моделі .Hardware dependencyML не потребують багато даних; отже, вони працюють на машинах низького класу. Для ефективної роботи моделі DL потрібні величезні дані; отже, вони підходять лише для машин високого класу з графічними процесорами. Моделі ML із розробкою функцій вимагають, щоб ви розробили екстрактор функцій для кожної проблеми, щоб продовжити роботу. Оскільки DL є вдосконаленою формою ML, вона не потребує екстракторів для проблем. Натомість DL вивчає високорівневі функції та ідеї із зібраних даних самостійно. Розв’язання проблем Традиційні моделі ML розбивають проблему на менші частини та вирішують кожну частину окремо. Коли він розв’язує всі частини, він генерує остаточний результат. Моделі DL використовують наскрізний підхід до вирішення проблеми, беручи вхідні дані для даної проблеми. Інтерпретація результату Легко інтерпретувати результати проблеми, використовуючи разом моделі ML з повним аналізом процесу та причин. Аналізувати результати проблеми з моделями DL може бути складно. Хоча ви можете отримати кращі результати для вирішення проблеми за допомогою DL, ніж традиційного ML, ви не можете зрозуміти, чому та як вийшов результат. DataIt вимагає структурованих і напівструктурованих даних. Для нього потрібні як структуровані, так і неструктуровані дані, оскільки він покладається на штучні нейронні мережі. Найкраще підходить для вирішення простих і складних проблем. Підходить для вирішення складних задач.

Висновок

Штучний інтелект, машинне навчання та глибоке навчання — це сучасні методи створення розумних машин і вирішення складних проблем. Вони використовуються всюди, від підприємств до будинків, полегшуючи життя.

DL підпадає під ML, а ML підпадає під AI, тому тут справа не в відмінності, а в масштабі кожної технології.