В связи с тем, что предприятия используют искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение для создания интеллектуальных машин и приложений, эти технологии стали наиболее обсуждаемыми в современном бизнес-секторе. И хотя эти термины преобладают в деловых беседах по всему миру, многим людям сложно их различать.
В этой статье вы узнаете больше об искусственном интеллекте, машинном обучении и глубоком обучении, а также о том, чем они отличаются друг от друга.
Ключевые моменты
· Искусственный интеллект – это концепция или идея создания умных и интеллектуальных машин;
· Машинное обучение является подмножеством ИИ. Вы можете создавать приложения на основе искусственного интеллекта с помощью машинного обучения;
· Глубокое обучение — это направление машинного обучения, которое обучает модель, используя огромные объемы данных и сложные методы;
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект — это, по сути, способность системы правильно считывать данные, учиться на них, а затем применять полученные знания для выполнения задач и достижения конкретных целей посредством адаптации. В целом ИИ неплохо справляется с автоматизацией повторяющихся и рутинных задач. Другими словами, он превосходен в оптимизации.
Что такое машинное обучение?
Система алгоритмов, известная как машинное обучение, принимает входные данные, генерирует выходные данные, проверяет выходные данные, а затем модифицирует первоначальные алгоритмы системы для получения еще более качественных результатов. Такие алгоритмы, как классификация и линейный анализ, которые были доступны некоторое время, используются в машинном обучении.
Что такое глубокое обучение?
Чтобы улучшить решение проблем, машинное обучение изучает результаты своих алгоритмов и модифицирует лежащие в их основе методы. Глубокое обучение соединяет (или слои) алгоритмы машинного обучения таким образом, что позволяет выходному слою одного алгоритма служить входом для другого.
Из-за этого глубокое обучение рассматривается как часть машинного обучения. Используя структуру, известную как нейронная сеть или сеть глубокого обучения, он может связывать результаты алгоритмов машинного обучения.
ИИ VS. Машинное обучение VS. Глубокое обучение
Хотя ИИ, машинное обучение и глубокое обучение — взаимосвязанные понятия, важно понимать их ключевые различия.
Алгоритмы, которые ищут в данных шаблоны и решения, в совокупности называются ИИ. Искусственный интеллект похож на то, как люди решают проблемы. Глубокое обучение или машинное обучение используются в большинстве инициатив ИИ.
Тип искусственного интеллекта, называемый машинным обучением, использует данные и алгоритм для решения одной или нескольких проблем.
Чтобы учиться и делать прогнозы с использованием неструктурированных данных, глубокое обучение использует нейронные сети, продвинутый вид машинного обучения.
Примеры ИИ включают:
· Роботы, используемые в производстве;
· Цифровые помощники, которые могут запомнить ваш выбор;
· Умная бытовая техника, которая может понимать, что вы говорите, и предоставлять контекст;
· Защитное оборудование, способное идентифицировать и классифицировать лица;
Примеры машинного обучения включают:
· Распознавание изображений;
· Программное обеспечение и средства распознавания речи;
· Инструменты прогнозного анализа;
· Программное обеспечение для перевода;
Примеры глубокого обучения включают:
· автоматизированная идентификация заболеваний по данным МРТ;
· Исследование моделей доступных в настоящее время фармацевтических товаров с целью поиска новых лекарств;
· Системы, дающие рекомендации, подобные тем, которые используют Netflix и Amazon;
· Продукты, использующие распознавание объектов для автоматического окрашивания фотографий;
Случаи использования
Приложения для ИИ чрезвычайно разнообразны. Везде, где есть возможность автоматизировать рутинную деятельность, предприятия используют ИИ. Он особенно популярен для создания беспилотных автомобилей, программ, которые автоматически анализируют большие тексты, такие как юридические документы, и робототехники, которая работает на складах электронной коммерции.
Когда программное обеспечение может учиться на ранее собранных данных, многие его части становятся более эффективными. Машинное обучение помогает компаниям учиться на информации со скоростью, с которой люди никогда не справятся.
Алгоритмы машинного обучения используются поисковыми системами в Интернете для связывания терминов с определенными веб-страницами. Этот метод также используется для выявления спама в электронной почте и его удаления.
Когда доступно много данных, компании используют Глубокое обучение, чтобы выводы, сделанные на основе одной точки данных, могли быть использованы для выводов, сделанных на основе других.
Глубокое обучение — наиболее распространенная технология, используемая в программном обеспечении для обработки естественного языка. Подумайте о любом гаджете, который обрабатывает аудиофайлы или звук в реальном времени, например Siri. В программе есть сети глубокого обучения, которые постепенно обрабатывают то, что вы говорите, и связывают это с конкретными результатами.
