Разница между искусственным интеллектом и машинным обучением и глубоким обучением
Искусственный интеллект (ИИ) является отраслью информатики, которая используется для создания интеллектуальных машин. Машины, которые действуют как люди, похожи на некоторые виды деятельности, выполняемые машиной ИИ, которая заключается в распознавании речи, обучении, планировании, решении проблем и т. Д. ИИ была основана в 1956 году как академическая дисциплина.
Искусственный интеллект относится к человеческому интеллекту или имитирует поведение человека с помощью машин. Искусственный интеллект в основном делится на три категории, которые являются Узким ИИ, что означает, что вещь обучена выполнять определенную задачу определенным образом. Второй - это искусственный общий интеллект (AGI), что означает, что это искусственный интеллект человеческого уровня и способность выполнять широкий спектр задач, возложенных на него. Третья категория - сверхинтеллектуальный искусственный интеллект, который на шаг впереди. Это ИИ, который намного умнее человеческого мозга во всех областях, таких как творчество, мудрость, навыки и т. Д. Проще говоря, это означает, что машина перехитрит человека.
Машинное обучение (ML) называется подмножеством искусственного интеллекта (AI). Это позволяет компьютеру справляться с ситуациями посредством обучения, анализа, наблюдения и опыта. Все машинное обучение считается искусственным интеллектом, но весь ИИ не считается машинным обучением. Он считается одним из лучших инструментов искусственного интеллекта, который подходит для бизнеса.
Машинное обучение основано на том принципе, что машины учатся сами, используя данные из различных ресурсов. Машинное обучение позволяет машинам делать прогнозы на основе распознавания сложных шаблонов данных и наборов, а ML отличается от программы с жестким кодом, которая требует специальных инструкций для выполнения задачи. Он обладает способностью изменять себя, когда подвергается все большему и большему динамическому обучению машинным данным, и не требует вмешательства человека для внесения определенных изменений.
Глубокое обучение (DL) называется подмножеством машинного обучения. Обычно это относится к глубокой искусственной нейронной сети, и это наборы алгоритмов, которые являются чрезвычайно точными для таких задач, как распознавание звука, распознавание изображений и т. Д. Также определяется глубокое обучение, поскольку оно позволяет компьютеру учиться без программирования.,
Глубокий - это технический термин, который относится к слою нейронной сети. Поверхностная сеть с одним скрытым слоем и глубокая сеть с несколькими слоями. Эти уровни позволяют сети получать данные.
Сравнение лицом к лицу между искусственным интеллектом и машинным обучением и глубоким обучением (Инфографика)
Ниже приведены 6 основных различий между искусственным интеллектом и машинным обучением и глубоким обучением. 
Ключевые различия между искусственным интеллектом и машинным обучением и глубоким обучением
Искусственный интеллект против машинного обучения против глубокого обучения - популярный выбор на рынке; давайте обсудим некоторые основные различия между искусственным интеллектом и машинным обучением и глубоким обучением
- Искусственный интеллект имеет разные типы, такие как реактивные машины, система только реагирует, не имеет памяти, как стиральная машина. Машинное обучение позволяет машине принимать решения на основе прошлых данных. Глубокое обучение позволяет машине принимать решение с помощью искусственных нейронных сетей.
- Тип искусственного интеллекта имеет ограниченный объем памяти. Машинное обучение в основном работает с меньшим количеством обучающих данных. Глубокое обучение в основном требует большого количества обучающих данных.
- У искусственного интеллекта есть другой тип - теория разума, которая означает, что система способна понимать человеческие эмоции и корректировать поведение в соответствии с человеческим пониманием. Машинное обучение работает на бюджетных системах. Глубокое обучение требует высококлассных систем для работы.
- Искусственный интеллект используется для создания системы, подобной самосознанию, это означает, что система осознает себя и понимает свои состояния, предсказывает чувства других людей и действует соответственно. Большинство функций машинного обучения необходимо определить заранее и закодировать вручную. При глубоком обучении машина изучает особенности на основе предоставленных данных.
- Искусственный интеллект в основном работает над всей проблемой. В машинном обучении проблема делится на части и решается ими индивидуально, а затем объединяется. В глубоком обучении проблема решается в сквозной манере.
- Искусственный интеллект очень долго тестирует приложения. Машинное обучение занимает больше времени, чем глубокое обучение. Глубокое обучение требует меньше времени, чтобы проверить процесс.
- Искусственный интеллект определил правила. У машинного обучения есть четкие правила, чтобы сказать, почему решение было принято или принято. При глубоком обучении система принимает решения, основываясь на собственной логике, и иногда это трудно интерпретировать.
- Искусственный интеллект в будущем будет использовать для выявления преступлений до того, как они совершатся, и помощников искусственного интеллекта. Машинное обучение будет использоваться в будущем для повышения эффективности здравоохранения и обеспечит лучшие маркетинговые методы. Глубокое обучение в будущем будет использовано для повышения персонализации и сверхинтеллектуальных личных помощников.
Искусственный интеллект против машинного обучения и сравнительная таблица глубокого обучения
Ниже приведено 6 лучших сравнений между искусственным интеллектом и машинным обучением и глубоким обучением.
| Основа сравнения между искусственным интеллектом и машинным обучением и глубоким обучением | Искусственный интеллект | Машинное обучение | Глубокое обучение |
| Определение | Искусственный интеллект - это человеческий интеллект, демонстрируемый машинами | Это подход для достижения ИИ | Это техника для реализации ML. |
| Подмножество | Искусственный интеллект не является подмножеством машины или глубокого обучения | Машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта | Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения. |
| программирование | Искусственный интеллект требует полного программирования, чтобы сделать систему | Машинное обучение не требует каких-либо сложных алгоритмов кода | Глубокое обучение не требует программирования для достижения целей |
| Сложный | Искусственный более сложен, так как нужно знать все | Машинное обучение менее сложное, чем AI | Глубокое обучение менее сложно, чем машинное обучение. |
| существование | Пришел в 1956 году | Это пришло около 1980-х годов | Пришло около 2000 |
| Примеры | Amazon Echo | Уточнение результатов поиска | Автоматический перевод |
Вывод - искусственный интеллект против машинного обучения против глубокого обучения
Искусственный интеллект против машинного обучения против глубокого обучения - все они связаны друг с другом, и мотив состоит в том, чтобы быстрее и быстрее достичь цели. Как мы уже обсуждали, машинное обучение - это подмножество искусственного интеллекта, а глубокое обучение - это подмножество машинного обучения. Искусственный интеллект - это более широкая картина и ключевая вещь для достижения различных целей в мире компьютеров и информационных технологий. Сверху мы можем увидеть разницу между искусственным интеллектом и машинным обучением и глубоким обучением, а также их будущим использованием. Итак, сегодняшний и будущий мир состоят из искусственного интеллекта и его компонентов, таких как машинное обучение и глубокое обучение, а также других компонентов.
Рекомендуемые статьи
Это было руководством к разнице между искусственным интеллектом и машинным обучением и глубоким обучением. Здесь мы также обсудим ключевые различия между искусственным интеллектом и машинным обучением и глубоким обучением с помощью инфографики и сравнительной таблицы. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше.
- Контролируемое обучение против глубокого обучения
- Data Scientist и Machine Learning - лучшее сравнение
- Искусственный интеллект против бизнес-аналитики
- Машинное обучение против статистики
- Компании по искусственному интеллекту