Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение: в чем разница?

Что такое машинное обучение? Что такое искусственный интеллект? Что такое глубокое обучение? Является ли глубокое обучение формой ИИ? Что я должен изучить в первую очередь, AI или ML? Эта статья поможет вам ответить на все эти вопросы.

Компании ищут квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения, чтобы создавать приложения, которые отличают их от конкурентов. Организации и ИТ-рекрутеры должны понимать ключевые различия между ИИ, глубоким обучением и машинным обучением, прежде чем проводить собеседования с кандидатами на соответствующие должности.

Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект - это процесс создания умных человекоподобных машин. Машины с искусственным интеллектом стремятся думать и действовать как люди. Машины собирают человеческий интеллект, обрабатывая и преобразовывая данные в своей системе. Большинство машин с искусственным интеллектом нацелены на решение сложных задач, таких как инновации в области здравоохранения, безопасное вождение, чистая энергия и охрана дикой природы.
Искусственный интеллект - это общий термин, который включает, среди прочего, обработку естественного языка, машинное обучение, глубокое обучение, машинное зрение и робототехнику. Прочтите этот пост, чтобы узнать больше о лучших языках программирования для разработки ИИ.

Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое помогает создавать приложения на основе ИИ, тогда как глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, которое создает эффективные модели с использованием больших объемов данных.

Например, умный динамик Amazon Echo - это продукт на основе искусственного интеллекта, который использует обработку естественного языка для преобразования голосовых команд пользователей в машиночитаемый формат. Amazon Echo использует Alexa, голосовой пользовательский интерфейс, чтобы получать ответы на запросы пользователей и возвращать положительный голосовой результат.

Какие существуют типы искусственного интеллекта?
Существует четыре различных типа искусственного интеллекта.

Реактивные машины
Реактивные машины используют входные данные для получения неких выходных данных, но не сохраняют эти входные данные и не выполняют никаких обучающих функций. Эти машины не имеют памяти и постоянно нуждаются в входных данных для вывода. Примеры включают шахматные программы на компьютерах, механизм рекомендаций Netflix и спам-фильтры.

Ограниченная память
Машины с ограниченной памятью сохраняют данные с течением времени и используют эти данные для прогнозирования. Такие машины создают прогностические модели на основе входных данных. Среда ИИ в машинах с ограниченной памятью обновляет старую модель прогнозирования вместо новых данных. Примеры включают беспилотные автомобили.

Теория разума
На данный момент нет теории применения разума. Карты Google как приложение теории разума будут отвечать разумным образом. Например, приложение ответит «успокойся, пожалуйста» разгневанному пользователю, требующему указаний, прежде чем давать указания.

На данный момент нет самосознательных машин с искусственным интеллектом. Мы все еще находимся в нескольких годах от создания машин, которые могут думать и действовать как люди. Самосознающая система ИИ будет иметь собственный полный доступ и понимание. Этот тип ИИ будет точной копией человеческого интеллекта.

Что такое машинное обучение?
Машинное обучение использует статистические алгоритмы для создания прогностических моделей на основе прошлых знаний и выводов. Приложения машинного обучения обрабатывают большие объемы данных и извлекают уроки из того, что правильно, а что нет, чтобы создать надежную базу данных. Типичным примером машинного обучения является чат-бот, используемый для оказания помощи существующим и потенциальным клиентам в Интернете. Когда пользователь вводит запрос в чат-бот, чат-бот распознает ключевое слово и извлекает ответ из базы данных.

Каковы различные категории машинного обучения?
Есть три разных категории машинного обучения.

Контролируемое обучение
Обучение с учителем использует помеченные данные для создания обученных моделей машинного обучения. В контролируемом обучении существующие наборы входных данных и выходных ответов создают модели классификации и обучения. Общие примеры контролируемых алгоритмов машинного обучения включают логистическую регрессию, линейную регрессию, наивный байесовский алгоритм, деревья решений и машины опорных векторов. Эти алгоритмы помогают создавать приложения для классификации изображений, обнаружения мошенничества и

Неконтролируемое обучение
Обучение без учителя - это тип машинного обучения, при котором модели обучаются с использованием немаркированного набора данных и могут работать с этими данными без какого-либо контроля. Общие примеры неконтролируемых алгоритмов машинного обучения включают иерархическую кластеризацию, обнаружение аномалий и кластеризацию k-средних. Эти алгоритмы помогают создавать системы рекомендаций и приложения для обнаружения мошенничества.

Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением - это процесс обучения методом проб и ошибок. Усиленное обучение использует систему вознаграждений и штрафов для разработки моделей машинного обучения. Взаимодействие с данными происходит в исследовательской манере путем создания успешных действий посредством критической обратной связи. Общие примеры алгоритмов обучения с подкреплением включают Q-обучение и глубокое Q-обучение нейронных сетей. Эти алгоритмы используются, среди прочего, в многоагентных системах, теории игр, теории управления, оптимизации на основе моделирования и групповом интеллекте.

Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение относится к процессу создания алгоритмов, вдохновленных человеческим мозгом. Подобно человеческому мозгу, глубокое обучение создает нейронные сети, фильтрующие информацию через разные слои. Например, Google переводчик использует большую нейронную сеть под названием Google Neural Machine Translation или GNMT. GNMT использует модель кодера-декодера и архитектуру преобразователя, чтобы преобразовать один язык в машиночитаемый формат и получить перевод.

Каковы различные типы сетевой архитектуры глубокого обучения?
Существует три типа сетевой архитектуры глубокого обучения.

Сверточная нейронная сеть
Сверточная нейронная сеть (CNN) — это тип алгоритма глубокого обучения, который классифицирует входные изображения или данные на основе весов/смещений. Этот алгоритм вдохновлен структурой зрительной коры человеческого мозга. CNN широко используется в технологии распознавания лиц.

Рекуррентная нейронная сеть
Рекуррентная нейронная сеть строит последовательные модели на основе прошлых данных. Каждая последовательность имеет некоторую память о предыдущем выводе, который она объединяет с последним вводом для получения наилучшего результата. Голосовой поиск Google использует рекуррентную нейронную сеть.

Рекурсивная нейронная сеть
Рекурсивная нейронная сеть использует древовидную структуру для обработки данных во времени. Сеть RNN строит прогностические модели для применения к последовательным данным для получения благоприятных результатов. Древовидные структуры разбивают большие фрагменты данных на небольшие иерархии, четко определяющие связанные наборы данных.

Подводя итог
Глубокое обучение и машинное обучение - это подмножества ИИ, где ИИ - это общий термин. Каждая из этих технологий может создавать интеллектуальные приложения. Компании могут использовать машинное обучение, глубокое обучение и искусственный интеллект для нескольких проектов. Однако, прежде чем выбрать правильную технологию и нанять подходящих кандидатов, убедитесь, что вы учитываете размер проекта и ресурсы, которые компания может выделить для проекта.