Искусственный интеллект (основной и самый важный раздел науки о данных), Машинное обучение и Глубокое обучение — самые актуальные темы этого столетия.
Их широкая сфера использования изменила аспекты инноваций в каждой области, начиная от здравоохранения, производства, бизнеса, образования, банковского дела, информационных технологий и так далее.
Хотя эти термины широко используются и знакомы, они часто используются взаимозаменяемо. Однако между этими тремя терминами есть огромная разница.
Искусственный интеллект — это комплексная дисциплина, которая охватывает все, что связано с повышением проницательности машин.
Машинное обучение (МО) обычно используется вместе с ИИ. Однако это подмножество ИИ. Машинное обучение намекает на структуру ИИ, которая может самообучаться в зависимости от алгоритма.
Фреймворки, которые со временем становятся все умнее и умнее без вмешательства человека, — это машинное обучение. Глубокое обучение (ГО) — это подмножество машинного обучения (МО), применяемое к огромным наборам данных. Большая часть работ по ИИ включает машинное обучение, поскольку интеллектуальное поведение требует обширных знаний.
Давайте подробно рассмотрим следующее об искусственном интеллекте, машинном обучении и глубоком обучении:
- Значение
- Категория
Значение
Искусственный интеллект
Люди были зациклены на автоматизации с самого начала внедрения технологий. Искусственный интеллект позволяет машинам думать без участия человека.
По сути, это система, объединяющая человеческое понимание машин с помощью набора правил (алгоритмов).
Это смесь «Искусственного», что означает нечто, созданное людьми, и «Интеллекта», что означает способность понимать соответственно.
Другое определение может заключаться в том, что искусственный интеллект — это, по сути, изучение подготовки вашей машины (компьютеров) к отражению человеческого мозга и его мыслительных способностей.
ИИ сосредоточен вокруг трех важных аспектов (навыков): рассуждений, обучения и самокоррекции для достижения максимальной производительности.
Машинное обучение
Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое использует алгоритмы статистического обучения для создания интеллектуальных платформ.
Следовательно, фреймворки ML могут учиться и совершенствоваться без специального программирования.
Машинное обучение — это процесс/мера, позволяющая системе (компьютеру) естественным образом адаптироваться к новым условиям и соответствующим образом совершенствоваться без специального программирования.
Схемы рекомендаций для музыкальных и видеостриминговых сервисов — это экземпляры машинного обучения.
Глубокое обучение
Это подмножество ИИ представляет собой метод, основанный на способе передачи данных человеческим мозгом. Это связано с получением от моделей.
Платформы DL помогают модели ПК направлять информацию через уровни, чтобы предвидеть и упорядочивать информацию. Глубокое обучение измеряет данные так же, как человеческий разум.
Он используется в технологиях, например, беспилотных транспортных средствах. Вычисления DL сосредоточены вокруг механизма шаблонов обработки данных, чтобы предположительно различать шаблоны так же, как это делает наш человеческий мозг, и аналогичным образом характеризует данные.
DL имеет дело с более крупными структурами информации по сравнению с ML, а механизм прогнозирования управляется машинами самостоятельно.
Категория
Искусственный интеллект
УНИ: искусственный узкий интеллект
Искусственный узкий интеллект, также называемый слабым ИИ, — это единственный вид ИИ, существующий в нашей нынешней реальности.
Узкий ИИ ориентирован на достижение цели и запрограммирован на выполнение одной задачи, и очень проницателен в выполнении той конкретной задачи, на которую он запрограммирован.
Примерами ANI являются Siri, автопилот в самолете, чат-боты, беспилотные автомобили и т. д.
Узкие рамки ИИ не обладают сознанием, сознанием и не руководствуются чувствами, как люди.
Учитывая все обстоятельства, они используют данные из определенного набора данных и не выполняют никаких задач, кроме единственной задачи, для которой они предназначены.
AGI: общий искусственный интеллект
Общий искусственный интеллект, также называемый сильным ИИ, представляет собой идею, в которой машины демонстрируют человеческое понимание. При этом машины могут учиться, понимать и действовать таким образом, который непонятен человеку в данных обстоятельствах.
Общего ИИ в настоящее время не существует, но он использовался в многочисленных научно-фантастических голливудских фильмах, в которых люди взаимодействуют с машинами, обладающими сознанием, чувствами и осознанностью.
Используя сильный ИИ, мы можем создавать машины, которые думают, планируют и выполняют многочисленные поручения в неопределённых условиях.
Кроме того, они могут координировать полученную ранее информацию при принятии решений для создания творческих, инновационных и нетрадиционных решений.
ASI: искусственный суперинтеллект
Я уверен, вы помните «Терминатора» Арнольда Шварценеггера, где проницательность машины вытеснила человеческие знания во всех аспектах.
Искусственный сверхинтеллект — это теоретический ИИ, в котором машины будут демонстрировать знания, превосходящие знания самых умных людей.
В этом типе ИИ машины будут обладать более значительным критическим мышлением и динамическими способностями, намного лучшими, чем люди, помимо разнообразных знаний о людях.
Этот тип ИИ полностью повлияет на человечество и может привести к исчезновению человечества с планеты.
Машинное обучение
Контролируемое обучение
В обучении с учителем мы используем алгоритм для изучения отображения от ввода к выводу, где у нас есть входные переменные и выходные переменные.
В конце концов, управляемый алгоритм обучения использует известное расположение входных наборов данных и его известные реакции на данные (выходные данные), чтобы освоить регрессионную модель.
Затем алгоритм обучения подготавливает модель для создания прогноза реакции на новые данные или тестовые наборы данных.
Обучение без учителя
Неконтролируемое обучение используется, когда у нас нет помеченной информации. Изучение данных путем создания шаблонов в наборах данных без привязки к известным результатам является основным направлением обучения без учителя.
Это называется неконтролируемым на том основании, что алгоритмы остаются в полном одиночестве, чтобы группировать несортированные данные, обнаруживая сходства, контрасты и закономерности в данных.
Обучение без учителя обычно представляет собой часть исследовательского анализа данных. Чаще всего он используется для обнаружения групп информации и уменьшения размерности.
Обучение с подкреплением
В общих чертах обучение с подкреплением можно объяснить как обучение путем непрерывного общения с окружающей средой.
Это своего рода алгоритм машинного обучения, в котором агент извлекает выгоду из интерактивной среды экспериментальным путем, постоянно используя информацию из своих прошлых действий и встреч.
Более того, в обучении с подкреплением используются поощрения и наказания. Агенты получают вознаграждение за выполнение правильных действий и наказания за их ошибочное выполнение.
Глубокое обучение
Рекуррентные нейронные сети
Рекуррентные нейронные сети — это разновидность нейронной сети, которая используется в задачах предсказания последовательности и интенсивно используется в области обработки естественного языка.
RNN называются рекуррентными в свете того факта, что они воспроизводят одинаковое назначение для каждого компонента последовательности, а результат зависит от предыдущих алгоритмов.
Другой подход к рассмотрению RNN заключается в том, что у них есть «память», которая улавливает данные о том, что было рассчитано до этого момента.
Рекурсивные нейронные сети
Рекурсивная нейронная сеть – это своего рода глубокая нейронная сеть, созданная путем рекурсивного применения аналогичного расположения весов к организованным входным данным для предоставления организованного прогноза по входным структурам переменного размера путем обхода предоставленной структуры в топологическом порядке. .
RNN больше похожа на иерархическую сеть, где на самом деле входная последовательность не зависит от времени, но входные данные должны подготавливаться постепенно в виде дерева.
Сверточные нейронные сети
Сверточная нейронная сеть — это, по сути, искусственная нейронная сеть, которая наиболее широко используется в области компьютерного зрения для анализа и описания изображений.
Это алгоритм DL, который берет информационное изображение и присваивает веса/смещения различным перспективам или объектам на изображении, чтобы отделить одно от другого.
Скрытые слои CNN обычно включают сверточные слои, объединяющие слои, полностью связанные слои и слои нормализации.
Разделение, основанное на значении и категории, сделает кристально ясными различия в этих трех терминах и насколько важен каждый из них. Всегда можно найти новые и захватывающие идеи, если быть достаточно любопытным, чтобы найти их.
Заключительные слова
Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение составляют наиболее важную часть науки о данных, и любой стремящийся к данным, который рассматривает это как вариант карьеры, должен освоить все эти 3 темы (если не освоить, стать эксперт), чтобы убедиться, что они соответствуют последним тенденциям и инновациям в области науки о данных.
Skillslash может сэкономить ваше время здесь. Они предлагают первоклассные курсы по науке о данных для профессионалов и новичков, а команда поддержки является неотъемлемой частью команды Skillslash, чтобы гарантировать, что их подписчики получат надлежащее руководство и помогут собрать некоторые прибыльные вакансии в области науки о данных в последнее время.
