Razlika med umetno inteligenco in strojnim učenjem nad globinskim učenjem
Umetna inteligenca (AI) je veja računalništva, ki se uporablja za ustvarjanje inteligentnih strojev. Stroji, ki delujejo kot ljudje, kot nekatere dejavnosti, ki jih izvaja AI stroj, in sicer prepoznavanje govora, učenje, načrtovanje in reševanje problemov itd. AI je bil ustanovljen leta 1956 kot akademska disciplina.
Umetna inteligenca se nanaša na človeško inteligenco ali posnema človeško vedenje s stroji. Umetna inteligenca je v glavnem razdeljena v tri kategorije, ki so Ozki AI, kar pomeni, da je stvar usposobljena za izvajanje določene naloge na določen način. Drugi je umetna splošna inteligenca (AGI), kar pomeni, da gre za umetno inteligenco na ravni človeka in sposobnost opravljanja širokega spektra nalog, ki so ji dodeljene. Tretja kategorija je Super inteligentna umetna inteligenca, ki je korak naprej. AI je način pametnejši od človeških možganov na vseh področjih, kot so ustvarjalnost, modrost, spretnosti itd. Preprosto povedano, to pomeni, da človek preseneti človeka.
Strojno učenje (ML) se imenuje podskupina umetne inteligence (AI). Računalniku omogoča reševanje situacij z usposabljanjem, analizami, opazovanjem in izkušnjami. Vse strojno učenje šteje kot umetna inteligenca, vendar se vsi AI ne štejejo za strojno učenje. Velja za eno najboljših orodij umetne inteligence, ki je primerno za poslovanje.
Strojno učenje temelji na načelu, da se stroji učijo sami s pomočjo zajemanja podatkov iz različnih virov. Strojno učenje omogoča strojem, da oblikujejo napovedi na podlagi prepoznavanja zapletenih podatkovnih vzorcev in naborov, ML pa se razlikuje od programske opreme za trdo kodiranje, ki zahteva izpolnitev posebnih navodil. Sposobnost se je spremeniti, ko je izpostavljena vse več in več podatkovnemu strojnemu učenju sama po sebi dinamična in za določeno spremembo ne potrebuje človeškega posredovanja.
Globoko učenje (DL) se imenuje podskupina strojnega učenja. Na splošno se nanaša na globoko umetno nevronsko mrežo in to so nabor algoritmov, ki so izredno natančni za težave, kot so prepoznavanje zvoka, prepoznavanje slike itd. Opredeljeno je tudi globoko učenje, saj računalniku omogoča učenje, ne da bi bilo za to programirano. .
Globoko je tehnični izraz, ki se nanaša na plast nevronske mreže. Površno omrežje z enim skritim slojem in globoko omrežje ima več plasti. Te plasti omogočajo omrežju, da pridobi podatkovne funkcije.
Primerjava med umetno inteligenco in strojnim učenjem proti poglobljenemu učenju (Infographics)
Spodaj je zgornjih 6 razlik med umetno inteligenco in strojnim učenjem nad globinskim učenjem 
Ključne razlike med umetno inteligenco in strojnim učenjem nad globinskim učenjem
Umetna inteligenca proti strojnemu učenju proti globokemu učenju so priljubljena izbira na trgu; pogovorimo se o nekaterih glavnih razlikah med umetno inteligenco in strojnim učenjem v primerjavi s poglobljenim učenjem
- Umetna inteligenca ima različne vrste, kot so reaktivni stroji, sistem samo reagira, nima spomina kot pralni stroj. Strojno učenje omogoča, da stroj sprejema odločitve na podlagi preteklih podatkov. Globoko učenje omogoča, da stroj sprejema odločitve s pomočjo umetnih nevronskih mrež.
- Tip umetne inteligence ima omejeno količino pomnilnika. Strojno učenje večinoma deluje na manjši količini podatkov o usposabljanju. Globoko učenje zahteva predvsem veliko podatkov o vadbi.
- Umetna inteligenca ima tudi drugo vrsto teorije uma, kar pomeni, da je sistem sposoben razumeti človeška čustva in prilagoditi vedenje glede na človekovo razumevanje. Strojno učenje deluje na sistemih nizkega cenovnega razreda. Za poglobljeno učenje potrebujejo sisteme višjega cenovnega razreda.
- Umetna inteligenca se uporablja za oblikovanje sistema kot samozavedanje, pomeni, da se sistem zaveda sebe in razume svoje stanje, napoveduje, da se bodo drugi ljudje počutili in ravnali v skladu s tem. Večino funkcij strojnega učenja je treba vnaprej določiti in ročno kodirati. V globinskem učenju stroj nauči lastnosti iz podatkov, ki jih posreduje.
- Umetna inteligenca večinoma deluje na celoten problem. Pri strojnem učenju težavo razdelimo na dele in jih rešujemo posamično in nato vse skupaj kombiniramo. V globokem učenju se problem reši od konca do konca.
- Umetna inteligenca traja zelo dolgo, da preizkusi aplikacije. Strojno učenje traja dlje časa kot globoko učenje. Globoko učenje traja manj časa za preizkus postopka.
- Umetna inteligenca ima določena pravila. Strojno učenje ima jasna pravila, ki pojasnjujejo, zakaj je bila odločitev sprejeta ali sprejeta. Pri globokem učenju sistem sprejema odločitev na podlagi svoje logike in včasih je težko razlagati.
- Umetna inteligenca bo v prihodnosti uporabila pri odkrivanju zločinov, preden se zgodijo, in človeških pomagačih AI. Strojno učenje se bo v prihodnosti uporabljalo za povečanje učinkovitosti v zdravstvu in bo zagotavljalo boljše tržne tehnike. Globoko učenje v prihodnosti bo uporabljeno pri povečanju personalizacije in hiperinteligentnih osebnih asistentov.
Primerjalna tabela umetne inteligence proti strojnemu učenju proti poglobljenemu učenju
Spodaj je 6 najboljših primerjav med umetno inteligenco in strojnim učenjem nad globinskim učenjem
| Osnova primerjave med umetno inteligenco in strojnim učenjem z globinskim učenjem | Umetna inteligenca | Strojno učenje | Globoko učenje |
| Opredelitev | Umetna inteligenca je človeška inteligenca, ki jo razstavljajo stroji | To je pristop za doseganje AI | To je tehnika izvajanja ML. |
| Podmnožica | Umetna inteligenca ni podvrsta strojnega ali globokega učenja | Strojno učenje je podvrsta Umetne inteligence | Globoko učenje je podvrsta strojnega učenja. |
| Programiranje | Za izdelavo sistema je potrebna umetna inteligenca | Strojno učenje ne zahteva nobenih algoritmov trde kode | Globoko učenje za dosego stvari ne zahteva nobenega programiranja |
| Kompleksno | Umetno je bolj zapleteno, saj mora vse vedeti | Strojno učenje je manj kompleksno kot AI | Globoko učenje je manj kompleksno kot strojno učenje. |
| Obstoj | Prišel je leta 1956 | Prišlo je okoli osemdesetih let prejšnjega stoletja | Prišlo je okoli leta 2000 |
| Primeri | Amazonski odmev | Izboljšanje rezultatov iskalnika | Samodejno prevajanje |
Zaključek - Umetna inteligenca proti strojnemu učenju proti poglobljenemu učenju
Umetna inteligenca proti strojnemu učenju in poglobljenemu učenju so vse povezane med seboj in motiv je, da stvari dosežemo hitreje in hitreje. Kot smo že razpravljali, je strojno učenje podvrsta AI, poglobljeno učenje pa je podmnoža strojnega učenja. Umetna inteligenca je večja slika in bistvena stvar, da dosežemo različne stvari v svetu računalništva in informacijske tehnologije. Zgoraj lahko vidimo, kakšna je razlika med umetno inteligenco in strojnim učenjem nad globinskim učenjem in njihovo prihodnjo uporabo. Tako je današnji in prihodnji svet umetne inteligence in njenih komponent, kot sta strojno učenje in globoko učenje ter druge komponente.
Priporočeni članki
To je vodilo za največjo razliko med umetno inteligenco in strojnim učenjem nad globinskim učenjem. Tukaj razpravljamo tudi o ključnih razlikah med umetno grafiko in primerjalno tabelo Umetna inteligenca proti strojnemu učenju v primerjavi z globinskim učenjem. Če želite izvedeti več, si lahko ogledate tudi naslednje članke.
- Nadzorovano učenje vs poglobljeno učenje
- Data Scientist vs Strojno učenje - Najboljša primerjava
- Umetna inteligenca vs poslovna inteligenca
- Strojno učenje v primerjavi s statistiko
- Podjetja za umetno inteligenco