Искусственный интеллект (AI) vs машинное обучение (ML) vs глубокое обучение (DL)
Искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) - это три модных слова, которые за последние годы взорвали технологический мир. Хотя они часто используются взаимозаменяемо, эти термины не являются синонимами. В этом блоге мы рассмотрим различия между AI, ML и DL и предоставим некоторые примеры, как каждый из них используется в реальном мире.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект - это широкий термин, используемый для описания способности машин имитировать человеческий интеллект. Другими словами, AI включает разработку алгоритмов, которые позволяют машинам выполнять задачи, которые обычно требуют человекоподобного интеллекта, такие как решение проблем, рассуждения и обучение.
AI - это широкое поле, которое охватывает любую машину или систему, которая может выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как рассуждение, решение проблем и обучение. AI можно дополнительно классифицировать на две категории:
1. Узкий или слабый AI: это системы, которые предназначены для выполнения конкретных задач, таких как распознавание речи или классификация изображений. Эти системы обучаются на определенном наборе данных и могут выполнять только те задачи, для которых они были разработаны.
2. Общий или сильный AI: это системы, которые могут выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек. Такой тип AI еще не существует и является предметом постоянных исследований.
AI имеет множество реальных применений, таких как в области здравоохранения, где он может быть использован для анализа медицинских записей и диагностики заболеваний, а также в автомобильной промышленности, где он может быть использован для разработки самоуправляемых автомобилей.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение - это подмножество AI, которое включает в себя разработку алгоритмов, которые позволяют машинам учиться на основе данных. Другими словами, ML включает в себя обучение машин распознавать шаблоны в данных, а затем использовать эти шаблоны для прогнозирования новых данных.
ML - это подмножество AI, которое включает в себя разработку алгоритмов, которые позволяют машинам учиться на основе данных. Алгоритмы ML разработаны для улучшения своей производительности со временем, за счет обучения на новых данных. ML можно дополнительно классифицировать на три категории:
- Обучение с учителем: это включает обучение модели ML на размеченном наборе данных, где известен правильный вывод, чтобы делать прогнозы на новых, неизвестных данных.
- Обучение без учителя: это включает обучение модели ML на неразмеченном наборе данных, где правильный вывод неизвестен, чтобы обнаруживать шаблоны и связи в данных.
- Обучение с подкреплением: это включает обучение модели ML на основе опыта, полученного через проб и ошибок, получая обратную связь в виде вознаграждений или наказаний.
ML имеет множество реальных применений, таких как в финансовой отрасли, где он может использоваться для обнаружения мошенничества, и в маркетинговой отрасли, где он может использоваться для персонализации рекламы.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, которое включает в себя разработку нейронных сетей. Нейронные сети - это алгоритмы, которые разработаны для имитации структуры человеческого мозга, с множеством слоев взаимосвязанных узлов.
Глубокое обучение включает в себя обучение этих нейронных сетей на больших объемах данных, позволяя им учиться сложным шаблонам и делать точные прогнозы. Глубокое обучение особенно полезно в областях, таких как распознавание изображений и речи, где данные являются сложными и трудными для анализа с использованием традиционных алгоритмов машинного обучения.
Алгоритмы глубокого обучения разработаны для имитации работы человеческого мозга с использованием множества слоев взаимосвязанных узлов для обучения на данных. Глубокое обучение особенно подходит для таких задач, как распознавание изображений, речи и обработка естественного языка.
Глубокое обучение было важным инструментом в разработке систем искусственного интеллекта, способных выполнять задачи, которые ранее считались невозможными для машин, таких как обыгрывание человеческих игроков в играх, таких как Го и Шахматы, или распознавание объектов на изображениях с точностью, близкой к человеческой.
В заключение, AI, ML и DL - это связанные, но отличающиеся друг от друга технологии, которые преобразуют нашу жизнь и работу. AI - самый широкий термин, охватывающий любую машину, которая может имитировать человеческий интеллект, в то время как ML - это подмножество AI, которое включает в себя разработку алгоритмов, которые позволяют машинам учиться на основе данных. DL - это подмножество ML, которое включает использование нейронных сетей для изучения сложных шаблонов и точных прогнозов. Понимая различия между этими технологиями, мы можем лучше оценить их реальные применения и влияние на общество. Технические вопросы по науке о данных могут помочь вам лучше понять эту обширную тему.
Глубокое обучение имеет множество реальных применений, таких как в автомобильной промышленности, где оно может быть использовано для разработки самоуправляемых автомобилей, и в здравоохранении, где оно может быть использовано для анализа медицинских изображений.
Различия между AI, ML и DL
Хотя AI, ML и DL связаны друг с другом, между ними есть некоторые ключевые различия.
- Область применения
AI - это самый широкий термин из трех, охватывающий любую машину, которая может имитировать человеческий интеллект. ML - это подмножество AI с фокусом на машинах, которые могут учиться на основе данных. DL - это подмножество ML, с фокусом на нейронных сетях. - Обучение
AI и ML могут оба включать различные типы обучения, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Однако DL сфокусировано исключительно на использовании нейронных сетей, которые могут учиться через процесс обратного распространения ошибки. - Сложность
AI может быть как простым, так и сложным, в зависимости от задачи, которую он предназначен решать. Алгоритмы ML могут быть более сложными, чем традиционные алгоритмы, но они обычно менее сложны, чем алгоритмы DL. Алгоритмы глубокого обучения могут быть крайне сложными, с множеством слоев взаимосвязанных узлов, что делает их хорошо подходящими для задач, связанных с высоко сложными данными, такими как распознавание изображений и речи. - Производительность
AI и ML могут быть использованы для решения широкого спектра задач, но их производительность часто ограничивается качеством данных и используемым алгоритмом. DL, с другой стороны, показал себя крайне эффективным в решении сложных задач, часто превосходя традиционные алгоритмы машинного обучения. - Требования к данным
Алгоритмы ML требуют большого количества данных для обучения и точных прогнозов. Алгоритмы DL требуют еще большего количества данных, и данные должны быть высоко структурированными, чтобы работать эффективно. - Требования к вычислительной мощности
Алгоритмы DL требуют огромных объемов вычислительной мощности для обучения, что делает их вычислительно дорогостоящими. Алгоритмы ML требуют менее вычислительной мощности, чем DL, но все же могут быть вычислительно требовательными. - Интерпретируемость
Алгоритмы ML обычно более интерпретируемы, чем алгоритмы DL, что означает, что легче понять, как они пришли к своим прогнозам или решениям. Алгоритмы DL могут быть более непрозрачными, что затрудняет понимание, как они пришли к своим выводам. - Приложения
AI имеет множество приложений, включая распознавание речи, обработку естественного языка, компьютерное зрение и робототехнику. ML используется во многих приложениях, включая обнаружение мошенничества, системы рекомендаций и распознавание изображений. DL используется в приложениях, таких как автономное вождение, распознавание речи и распознавание изображений и видео. - Время обучения:
Алгоритмы DL требуют больше времени для обучения, чем алгоритмы ML из-за большого количества данных и вычислительной мощности, необходимой для работы. Алгоритмы ML могут быть обучены относительно быстро.
Примеры использования в реальном мире
Рассмотрим некоторые примеры использования AI, ML и DL в настоящее время.
Искусственный интеллект:
- Siri и другие голосовые помощники, которые используют обработку естественного языка и машинное обучение для понимания и ответа на запросы пользователей.
- Чат-боты, которые используют AI для имитации разговора человека и предоставления поддержки или помощи клиентам.
- Автопилот Tesla, который использует комбинацию датчиков, компьютерного зрения и алгоритмов глубокого обучения для обеспечения полуавтономного вождения.
Машинное обучение:
- Системы обнаружения мошенничества, которые используют алгоритмы машинного обучения для анализа данных о транзакциях и выявления потенциально мошеннической деятельности.
- Системы рекомендаций продуктов, используемые интернет-магазинами, которые используют машинное обучение для анализа пользовательских данных и предоставления персонализированных рекомендаций.
- Фильтры спама, используемые провайдерами электронной почты, которые используют машинное обучение для анализа содержимого электронной почты и выявления и фильтрации спам-сообщений.
Глубокое обучение:
- Системы распознавания лиц, которые используют алгоритмы глубокого обучения для анализа черт лица и идентификации людей.
- Системы распознавания изображений, используемые в автономных транспортных средствах, которые используют глубокое обучение для анализа видеопотоков с камер и идентификации объектов и препятствий в окружающей среде транспортного средства.
- Системы обработки естественного языка, которые используют глубокое обучение для анализа и понимания человеческого языка и выполнения задач, таких как перевод языка или анализ тональности.
Эти примеры демонстрируют разнообразие областей применения AI, ML и DL в различных отраслях, включая транспорт, электронную коммерцию, безопасность и обслуживание клиентов. Они также показывают, как эти технологии используются для автоматизации и оптимизации сложных процессов и задач, которые ранее выполнялись исключительно людьми.
В заключение
AI, ML и DL - это три связанные, но отличающиеся технологии, которые трансформируют наш образ жизни и работы. AI - это самый широкий термин, охватывающий любую машину, способную имитировать человеческий интеллект, в то время как ML - это подмножество AI, которое включает разработку алгоритмов, позволяющих машинам учиться на основе данных. DL - это подмножество ML, которое включает использование нейронных сетей для обучения сложным шаблонам и точных прогнозов.
Они имеют различия в требованиях к данным, сложности, интерпретируемости, вычислительной мощности и областях применения. Понимание этих различий может помочь организациям выбрать правильную технологию для своих конкретных потребностей и оптимизировать производительность их систем искусственного интеллекта.
Оригинальная статья (eng): www.datasciencecentral.com
