Diferența dintre inteligența artificială față de învățarea automată față de învățarea profundă
Inteligența artificială (AI) este ramura informaticii, care este folosită pentru a crea mașini inteligente. Mașinile care acționează ca oamenii ca unele dintre activitățile desfășurate de mașina AI care este recunoașterea vorbirii, învățarea, planificarea și rezolvarea problemelor etc. AI a fost fondată în 1956 ca disciplină academică.
Inteligența artificială se referă la inteligența umană sau imită comportamentul uman de către mașini. Inteligența artificială este împărțită în principal în trei categorii care sunt AI înguste, ceea ce înseamnă că acel lucru este instruit pentru a îndeplini o anumită sarcină într-un anumit mod. Al doilea este inteligența artificială generală (AGI), ceea ce înseamnă că aceasta este inteligența artificială la nivel uman și capacitatea de a îndeplini o gamă largă de sarcini care îi sunt atribuite. A treia categorie este inteligența artificială super inteligentă, care este cu un pas înainte. AI-ul este mult mai inteligent decât creierul uman în toate domeniile cum ar fi creativitatea, înțelepciunea, abilitățile, etc. În termeni simpli, înseamnă mașini umane inteligente.
Învățarea automată (ML) este denumită subsetul de inteligență artificială (AI). Permite unui computer să se ocupe de situații prin instruire, analiză, observație și experiență. Toată învățarea mașină contează ca inteligență artificială, dar toată AI nu contează ca învățare automată. Este considerat unul dintre cele mai bune instrumente de inteligență artificială care este potrivit pentru afaceri.
Învățarea automată se bazează pe principiul potrivit căruia mașinile învață singure cu ajutorul preluării datelor din diverse resurse. Învățarea automată permite mașinilor să facă predicții bazate pe recunoașterea modelelor și seturilor de date complexe, iar ML este diferit de programul software cu codare hard care necesită instrucțiuni specifice pentru finalizarea sarcinilor. Are capacitatea de a se schimba singur atunci când este expus la din ce în ce mai multe învățări de mașini de date de la sine dinamice și nu necesită nicio intervenție umană pentru a face anumite schimbări.
Învățarea profundă (DL) este denumită subsetul învățării automate. În general se face referire la o rețea neurală artificială profundă, iar acestea sunt seturile de algoritmi care sunt extrem de exacte pentru problemele precum recunoașterea sunetului, recunoașterea imaginii etc. .
Adânc este termenul tehnic care se referă la stratul rețelei neuronale. O rețea superficială care are un singur strat ascuns și o rețea profundă are mai multe straturi. Aceste straturi permit unei rețele să achiziționeze caracteristici de date.
Comparația dintre capete în cap între inteligența artificială și învățarea mașinii împotriva învățării profunde (infografie)
Mai jos se află prima 6 diferență între Inteligența Artificială și Învățarea Mașină față de Învățarea Profundă 
Diferențele cheie între inteligența artificială și învățarea automată față de învățarea profundă
Inteligența artificială împotriva învățării automate și învățarea profundă sunt alegeri populare pe piață; haideți să discutăm unele dintre diferențele majore dintre inteligența artificială și învățarea automată față de învățarea profundă
- Inteligența artificială are diferite tipuri precum mașinile reactive, sistemul reacționează doar, nu are memoria ca mașina de spălat. Învățarea automată permite unei mașini să ia decizii pe baza datelor din trecut. Învățarea profundă permite unei mașini să ia decizia cu ajutorul rețelelor neuronale artificiale.
- Tipul de inteligență artificială are o cantitate limitată de memorie. Învățarea automată funcționează în principal la o cantitate mai mică de date de instruire. Învățarea profundă necesită în principal o cantitate mare de date de instruire.
- Inteligența artificială are un alt tip este teoria minții, ceea ce înseamnă că un sistem este capabil să înțeleagă emoțiile umane și să ajusteze comportamentul în funcție de înțelegerea umană. Învățarea automată funcționează pe sisteme de ultimă generație. Învățarea profundă are nevoie de sisteme performante pentru a funcționa.
- Inteligența artificială este folosită pentru a face sistemul ca conștiința de sine, înseamnă că sistemul este conștient de sine și înțelege stările sale, prezicând alte popoare să se simtă și să acționeze în consecință. Cele mai multe caracteristici ale învățării automate trebuie identificate în avans și codate manual. În învățarea profundă, mașina învață caracteristicile din datele pe care le oferă.
- Inteligența artificială lucrează în principal la toată problema. În învățarea mașinii, problema este împărțită în părți și rezolvate individual și apoi combinate pe toate. În învățarea profundă, problema este rezolvată într-o manieră de la capăt la capăt.
- Inteligența artificială durează foarte mult timp pentru a testa aplicațiile. Învățarea automată durează mai mult timp decât învățarea profundă. Învățarea profundă durează mai puțin timp pentru a testa procesul.
- Inteligența artificială are reguli definite. Învățarea automată are reguli clare pentru a spune de ce a fost luată sau luată decizia. În învățarea profundă, sistemul ia decizia bazată pe propria logică și uneori este dificil de interpretat.
- Inteligența artificială în viitor se va folosi în detectarea crimelor înainte de a se întâmpla și ajutoarele AI umane. Învățarea automată va fi utilizată în viitor pentru creșterea eficienței în îngrijirea sănătății și va oferi tehnici de marketing mai bune. În viitor, învățarea profundă va fi folosită în creșterea personalizării și a asistenților personali hiperinteligenți.
Inteligență artificială vs Învățare automată față de Tabelul de comparare a învățării profunde
Mai jos este 6 cea mai înaltă comparație între Inteligența Artificială vs Învățământul Mașinilor și Învățarea Profundă
| Baza de comparație între inteligența artificială vs învățarea mașinii și învățarea profundă | Inteligență artificială | Învățare automată | Invatare profunda |
| Definiție | Inteligența artificială este inteligența umană expusă de mașini | Este o abordare pentru realizarea AI | Este o tehnică de implementare a ML. |
| subsetul | Inteligența artificială nu este subsetul unei mașini sau a unei învățări profunde | Învățarea automată este subsetul inteligenței artificiale | Învățarea profundă este un subset de învățare automată. |
| Programare | Inteligența artificială necesită o programare completă pentru a face sistemul | Învățarea automată nu necesită algoritmi de cod dur | Învățarea profundă nu necesită nicio programare pentru a realiza lucrurile |
| Complex | Artificialul este mai complex, deoarece cineva trebuie să știe totul | Învățarea automată este mai puțin complexă decât AI | Învățarea profundă este mai puțin complexă decât învățarea automată. |
| Existenţă | A venit în 1956 | A venit în jurul anilor 1980 | A venit în jurul anului 2000 |
| Exemple | Amazon Echo | Rafinarea rezultatului motorului de căutare | Traducere automată. |
Concluzie - Inteligență artificială vs învățare automată vs învățare profundă
Inteligența artificială împotriva învățării prin mașină și învățarea profundă, toate sunt legate între ele, iar motivul este de a realiza lucrurile mai rapid și în ritm rapid. Așa cum am discutat deja, învățarea prin mașini este un subset de AI și învățarea profundă este subsetul învățării automate. Inteligența artificială este imaginea și elementul de bază pentru a realiza diverse lucruri în lumea computerelor și a tehnologiei informației. De sus putem vedea care este diferența dintre Inteligența Artificială vs Învățarea Mașinilor și Învățarea Profundă și utilizarea lor viitoare. Deci, lumea de astăzi și cea viitoare este de inteligență artificială și componentele sale precum învățarea automată și învățarea profundă și alte componente.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru diferența de vârf între Inteligența Artificială vs Învățarea Mașină și Învățarea Profundă. Aici vom discuta, de asemenea, despre diferențele cheie despre inteligența artificială împotriva mașinării și învățarea în profunzime cu infografie și tabelul de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe.
- Învățare supravegheată vs. învățare profundă
- Data Scientist vs Machine Learning - Top Comarison
- Informații artificiale și informații de afaceri
- Învățare automată vs statistici
- Companii de informații artificiale