Rozdíl mezi umělou inteligencí a strojovým učením versus hluboké učení
Umělá inteligence (AI) je odvětví informatiky, které se používá k vytváření inteligentních strojů. Stroje, které fungují jako lidé, jako některé z činností prováděných strojem AI, kterým je rozpoznávání řeči, učení, plánování a řešení problémů atd. AI byla založena v roce 1956 jako akademická disciplína.
Umělá inteligence označuje lidskou inteligenci nebo napodobuje lidské chování strojů. Umělá inteligence je hlavně rozdělena do tří kategorií, které jsou úzká umělá inteligence, což znamená, že věc je vyškolena, aby určitým způsobem plnila určitý úkol. Druhým je umělá obecná inteligence (AGI), což znamená, že se jedná o umělou inteligenci na lidské úrovni a schopnost plnit širokou škálu úkolů, které jí byly přiděleny. Třetí kategorií je Super inteligentní umělá inteligence, která je o krok napřed. Je to umělá inteligence, která je v každé oblasti chytřejší než lidské mozky, jako je kreativita, moudrost, dovednosti atd. Zjednodušeně to znamená strojem přemožit lidi.
Strojové učení (ML) se označuje jako podskupina umělé inteligence (AI). Umožňuje počítači zvládat situace prostřednictvím školení, analýzy, pozorování a zkušeností. Veškeré strojové učení se počítá jako umělá inteligence, ale všechny umělé inteligence se nepočítají jako strojové učení. Je považován za jeden z nejlepších nástrojů umělé inteligence, který je vhodný pro podnikání.
Strojové učení je založeno na principu, že stroje se učí samy pomocí sběru dat z různých zdrojů. Strojové učení umožňuje strojům provádět předpovědi na základě rozpoznávání komplexních datových vzorců a sad a ML se liší od softwarového programu s pevným kódováním, který vyžaduje specifické pokyny pro dokončení úkolu. Má schopnost se sám změnit, když je vystaven stále více a více učení strojového vybavení, které samo o sobě dynamicky vyžaduje a nevyžaduje žádné lidské zásahy pro provedení určitých změn.
Hluboké učení (DL) se označuje jako podmnožina strojového učení. Obecně se jedná o hlubokou umělou neuronovou síť a jedná se o sady algoritmů, které jsou extrémně přesné pro problémy, jako je rozpoznávání zvuku, rozpoznávání obrazu atd. Hluboké učení je také definováno, protože umožňuje počítači učit se, aniž by k tomu bylo naprogramováno. .
Deep je technický pojem, který odkazuje na vrstvu neuronové sítě. Povrchní síť, která má jednu skrytou vrstvu a hluboká síť, má více vrstev. Tyto vrstvy umožňují síti získat datové funkce.
Srovnání mezi hlavami mezi umělou inteligencí a strojovým učením vs. hlubokým učením (infografika)
Níže je uveden šest největších rozdílů mezi umělou inteligencí a strojovým učením vs. hlubokým učením 
Klíčové rozdíly mezi umělou inteligencí a strojovým učením versus hluboké učení
Umělá inteligence vs Machine Learning vs Deep Learning jsou populární volby na trhu; pojďme diskutovat o některých hlavních rozdílech mezi umělou inteligencí vs. strojovým učením vs. hlubokým učením
- Umělá inteligence má různé typy jako reaktivní stroje, systém pouze reaguje, nemá paměť jako pračka. Strojové učení umožňuje stroji rozhodovat na základě minulých dat. Hluboké učení umožňuje stroji přijímat rozhodnutí pomocí umělých neuronových sítí.
- Typ umělé inteligence má omezené množství paměti. Strojové učení pracuje hlavně na menším množství údajů o školení. Hluboké učení vyžaduje hlavně velké množství údajů o školení.
- Umělá inteligence má jiný typ, je teorie mysli, což znamená, že systém je schopen pochopit lidské emoce a upravit chování podle lidského porozumění. Strojové učení pracuje na nízkých koncových systémech. Hluboké učení vyžaduje, aby fungovaly špičkové systémy.
- Umělá inteligence se používá k tomu, aby systém učinil jako sebeuvědomění, to znamená, že si systém uvědomuje samy sebe a rozumí svým stavům, předpovídá pocity ostatních národů a podle toho jedná. Většina funkcí strojového učení musí být identifikována předem a ručně kódována. Při hlubokém učení se stroj učí funkce z dat, která jsou poskytována.
- Umělá inteligence pracuje hlavně na celém problému. Při strojovém učení je problém rozdělen na části a řešeny jednotlivě a poté je vše zkombinováno. V hlubokém učení je problém vyřešen způsobem od začátku do konce.
- Umělá inteligence trvá velmi dlouho, než se testují aplikace. Strojové učení trvá déle než hluboké učení. Hluboké učení trvá kratší dobu, než se proces otestuje.
- Umělá inteligence má definovaná pravidla. Strojové učení má jasná pravidla, která říkají, proč bylo rozhodnutí učiněno nebo přijato. Při hlubokém učení systém přijímá rozhodnutí na základě své vlastní logiky a někdy je obtížné jej interpretovat.
- Umělá inteligence v budoucnu použije při odhalování trestných činů dříve, než k nim dojde, a pomocníků lidské umělé inteligence. Strojové učení bude v budoucnu použito ke zvýšení efektivity ve zdravotnictví a poskytne lepší marketingové techniky. Hluboké učení se v budoucnu využije při zvyšování personalizace a hyperinteligentních osobních asistentů.
Tabulka umělé inteligence vs strojové učení vs. srovnávací tabulka hlubokého učení
Níže je 6 nejvyšších srovnání mezi umělou inteligencí a strojovým učením vs hlubokým učením
| Základ srovnání mezi umělou inteligencí vs. strojovým učením vs. hlubokým učením | Umělá inteligence | Strojové učení | Hluboké učení |
| Definice | Umělá inteligence je lidská inteligence vystavená stroji | Je to přístup k dosažení AI | Jedná se o techniku implementace ML. |
| Podmnožina | Umělá inteligence není podmnožinou stroje nebo hlubokého učení | Strojové učení je podmnožinou umělé inteligence | Hluboké učení je podmnožinou strojového učení. |
| Programování | Umělá inteligence vyžaduje úplnou programovací věc k vytvoření systému | Strojové učení nevyžaduje žádné algoritmy pevného kódu | Hluboké učení nevyžaduje žádné programování k dosažení věcí |
| Komplex | Umělý je složitější, protože člověk musí vědět všechno | Strojové učení je méně složité než AI | Hluboké učení je méně složité než strojové učení. |
| Existence | To přišlo v roce 1956 | Přišlo to kolem osmdesátých let | Přišlo to kolem roku 2000 |
| Příklady | Amazon Echo | Vylepšování výsledků vyhledávače | Automatický překlad. |
Závěr - umělá inteligence vs. strojové učení vs. hluboké učení
Umělá inteligence vs strojové učení vs. hluboké učení, všechny jsou ve vzájemném vztahu a motivem je dosáhnout věcí rychleji a rychleji. Jak jsme již diskutovali, Strojové učení je podmnožinou AI a hluboké učení je podmnožinou strojového učení. Umělá inteligence je větší obrázek a klíčová věc k dosažení různých věcí ve světě počítačových a informačních technologií. Z výše uvedeného můžeme vidět, jaký je rozdíl mezi umělou inteligencí a strojovým učením vs hlubokým učením a jejich budoucím využitím. Dnešní a budoucí svět je tedy umělou inteligencí a jejími součástmi, jako je strojové učení a hluboké učení a další součásti.
Doporučené články
Toto byl průvodce největším rozdílem mezi umělou inteligencí a strojovým učením vs. hlubokým učením. Zde diskutujeme také klíčové rozdíly mezi umělou inteligencí a strojovým učením versus hluboké učení s infografiky a srovnávací tabulkou. Další informace naleznete také v následujících článcích.
- Dozorované učení vs Hluboké učení
- Data Scientist vs Machine Learning - nejlepší srovnání
- Umělá inteligence vs Business Intelligence
- Strojové učení vs statistika
- Umělé zpravodajské společnosti