Különbség a mesterséges intelligencia vs. gépi tanulás és mély tanulás között
A mesterséges intelligencia (AI) a számítástechnika ága, amelyet intelligens gépek létrehozására használnak. Az emberekhez hasonló gépek, mint például az AI-gépen végzett tevékenységek, például beszédfelismerés, tanulás, tervezés és problémamegoldás stb. Az AI-t 1956-ban alapították, mint egyetemi tudományágot.
A mesterséges intelligencia az emberi intelligenciára utal, vagy a gépek által az emberi viselkedést utánozza. A mesterséges intelligencia elsősorban három kategóriába van osztva, amelyek keskeny AI, ami azt jelenti, hogy a dolgot arra képezik, hogy egy adott feladatot egy bizonyos módon végezzen. A második a mesterséges általános intelligencia (AGI), ami azt jelenti, hogy ez emberi szintű mesterséges intelligencia és képessége a rá ruházott feladatok széles skálájának végrehajtására. A harmadik kategória a szuper intelligens mesterséges intelligencia, amely egy lépéssel előre. Az AI sokkal okosabb, mint az emberi agy, minden olyan területen, mint a kreativitás, a bölcsesség, a készségek stb. Egyszerűen fogalmazva: azt jelenti, hogy a gép túlméretezi az embereket.
A gépi tanulást (ML) a mesterséges intelligencia (AI) részhalmazának nevezik. Ez lehetővé teszi a számítógép számára, hogy kezelje a helyzeteket képzés, elemzés, megfigyelés és tapasztalat útján. Az összes gépi tanulás mesterséges intelligenciának számít, de az összes AI nem számít gépi tanulásnak. Ezt a mesterséges intelligencia egyik legjobb eszközének tekintik, amely alkalmas az üzleti életre.
A gépi tanulás azon az elven alapul, hogy a gépek önmagukban tanulnak, különféle forrásokból származó adatok felhasználásával. A gépi tanulás lehetővé teszi a gépek számára, hogy előrejelzéseket készítsenek a bonyolult adatminták és halmazok felismerése alapján, és az ML különbözik a kemény kódoló szoftvertől, amely a feladat elvégzéséhez különleges utasításokat igényel. Az a képesség, hogy megváltoztassa magát, amikor egyre több adatgép-tanulásnak van kitéve önmagában dinamikusan, és nem igényel emberi beavatkozást bizonyos változtatások végrehajtásához.
A mély tanulást (DL) a gépi tanulás részhalmazának nevezik. Általában egy mély mesterséges idegi hálózatra hivatkoznak, és ezek az algoritmuskészletek, amelyek rendkívül pontosak olyan problémákra, mint a hangfelismerés, a képfelismerés stb. .
A mély a műszaki kifejezés, amely a neurális hálózat rétegére utal. Egy felületes hálózat, amely egyetlen rejtett réteggel rendelkezik, és egy mély hálózat több rétegű. Ezek a rétegek lehetővé teszik a hálózat számára, hogy adatjellemzőket szerezzen.
A fej és fej összehasonlítása a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás és a mély tanulás között (Infographics)
Az alábbiakban bemutatjuk a 6 legfontosabb különbséget a mesterséges intelligencia vs. gépi tanulás és mély tanulás között 
Főbb különbségek a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás és a mély tanulás között
Mesterséges intelligencia vs. gépi tanulás vs mély tanulás népszerű választás a piacon; beszéljünk néhány messzemenő különbségről a mesterséges intelligencia vs. gépi tanulás és mély tanulás között
- A mesterséges intelligencia különböző típusú, például reaktív gépek, a rendszer csak reagál, nincs olyan memória, mint a mosógép. A gépi tanulás lehetővé teszi a gép számára, hogy a múltbeli adatok alapján döntéseket hozzon. A mély tanulás lehetővé teszi a gép számára, hogy mesterséges idegi hálózatok segítségével hozza meg a döntést.
- A mesterséges intelligencia típusa korlátozott mennyiségű memóriával rendelkezik. A gépi tanulás elsősorban kevesebb képzési adatra vonatkozik. A mély tanulás főként nagy mennyiségű képzési adatot igényel.
- A mesterséges intelligencia más típusú az elme elmélete, amely azt jelenti, hogy a rendszer képes megérteni az emberi érzelmeket és beállítani a viselkedést az emberi megértés szerint. A gépi tanulás alacsony szintű rendszereken működik. A mély tanuláshoz csúcskategóriás rendszerekre van szükség a működéshez.
- A mesterséges intelligencia arra szolgál, hogy a rendszert öntudatává tegyék, tehát azt jelenti, hogy a rendszer tudatában van önmagának és megérti állapotát, előrejelzi a többi nép érzését és ennek megfelelő cselekedetét. A gépi tanulás legtöbb funkcióját előre meg kell határozni és kézzel kell kódolni. A mély tanulás során a gép a szolgáltatott adatok alapján megtanulja a szolgáltatásokat.
- A mesterséges intelligencia főleg az egész problémán működik. A gépi tanulás során a problémát részekre osztják, és egyenként oldják meg, majd összevonják. A mély tanulás során a problémát végpontokból oldják meg.
- A mesterséges intelligencia nagyon hosszú időt vesz igénybe az alkalmazások tesztelésekor. A gépi tanulás hosszabb időt vesz igénybe, mint a mély tanulás. A mély tanulás kevesebb időt vesz igénybe a folyamat teszteléséhez.
- A mesterséges intelligencia meghatározta a szabályokat. A gépi tanulásnak éles szabályai vannak annak eldöntésére, hogy miért hoztak vagy hoztak döntést. A mély tanulás során a rendszer a saját logikája alapján hozza meg a döntést, és néha nehéz értelmezni.
- A mesterséges intelligencia a jövőben felhasználható a bűncselekmények felderítésére, még mielőtt azok megtörténnének, és az emberi intelligencia segítőinek. A gépi tanulást a jövőben fogják használni az egészségügy hatékonyságának növelése érdekében, és jobb marketingtechnikákat fog biztosítani. A mélyreható tanulást a jövőben a személyre szabás és a hiperintelligens személyes asszisztensek növelésében fogják használni.
Mesterséges intelligencia vs. gépi tanulás vs mély tanulás összehasonlító táblázat
Az alábbiakban a mesterséges intelligencia vs. gépi tanulás vs mély tanulás 6 legfelső összehasonlítása található
| Az összehasonlítás alapja a mesterséges intelligencia vs. gépi tanulás és mély tanulás között | Mesterséges intelligencia | Gépi tanulás | Mély tanulás |
| Meghatározás | A mesterséges intelligencia olyan emberi intelligencia, amelyet gépek mutatnak | Ez egy megközelítés az AI eléréséhez | Ez egy módszer az ML megvalósításához. |
| részhalmaza | A mesterséges intelligencia nem egy gép vagy mély tanulás részhalmaza | A gépi tanulás a mesterséges intelligencia részhalmaza | A mély tanulás a gépi tanulás részhalmaza. |
| Programozás | A mesterséges intelligencia teljes programozást igényel a rendszer létrehozásához | A gépi tanuláshoz semmilyen merev kódú algoritmus nem szükséges | A mély tanuláshoz nem szükséges programozás a dolgok eléréséhez |
| Összetett | A mesterséges bonyolultabb, mivel mindent tudnia kell | A gépi tanulás kevésbé bonyolult, mint az AI | A mély tanulás kevésbé bonyolult, mint a gépi tanulás. |
| Létezés | 1956-ban jött | Az 1980-as évek körül jött | 2000 körül jött |
| Példák | Amazon Echo | A keresőmotor eredményeinek finomítása | Automatikus fordítás. |
Következtetés - Mesterséges intelligencia vs. gépi tanulás vs mély tanulás
A mesterséges intelligencia vs. gépi tanulás vs mély tanulás mind kapcsolódnak egymáshoz, és a cél az, hogy a dolgokat gyorsabban és gyorsabban érjék el. Mint már tárgyaltuk, a gépi tanulás az AI részhalmaza, a mély tanulás pedig a gépi tanulás részhalmaza. A mesterséges intelligencia az a nagyobb kép és lényeges elem, amellyel különféle dolgokat lehet elérni a számítógépes és az információs technológia világában. Felülről láthatjuk, mi a különbség a mesterséges intelligencia vs. gépi tanulás vs mély tanulás és a jövőbeli felhasználás között. Tehát a mai és a jövőbeli világ mesterséges intelligencia és annak alkotóelemei, például a gépi tanulás és a mély tanulás, valamint más alkotóelemek is.
Ajánlott cikkek
Ez útmutatóként szolgál a mesterséges intelligencia vs. gépi tanulás és mély tanulás közötti legnagyobb különbséghez. Itt tárgyaljuk a mesterséges intelligencia vs. gépi tanulás vs mély tanulás főbb különbségeit az infographics és az összehasonlító táblázat segítségével is. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni.
- Felügyelt tanulás vs mély tanulás
- Data Scientist vs Machine Learning - legjobb összehasonlítás
- Mesterséges intelligencia vs üzleti intelligencia
- Gépi tanulás vs statisztika
- Mesterséges intelligencia cégek
