الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: أخلاقيات التقدم الجديدة

AI vs ML vs DL: كل تقنية أو ابتكار جديد يجلب معه عددًا كبيرًا من فرص العمل. في فترة Covid-19 ، رأينا أن التكنولوجيا تتطور باستمرار ، ومعها ، عدد كبير من الآفاق الجديدة.

في هذا الظرف ، يتم استخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لإنجاز قدر كبير من العمل. سيؤدي الذكاء الاصطناعي إلى القضاء على 20٪ إلى 30٪ من القوى العاملة في السنوات القليلة المقبلة.

تعمل الآلات على إزاحة البشر بسرعة ، وهذا العدد آخذ في الارتفاع بسرعة. على الرغم من أن الآلات لن تكون قادرة على استبدال الأشخاص بالكامل ، إلا أنها ستعمل على تبسيط عملنا بشكل كبير.

تعمل العديد من الشركات الكبيرة والكبيرة على هذه التقنيات الجديدة بسرعة فائقة. تبنت الشركات متعددة الجنسيات مثل Tesla و Microsoft و Google هذه التقنيات بسرعة وتقوم بتطويرها باستمرار.

قد تظل AI vs ML vs DL لغزا بالنسبة لك. اليوم ، سنتعلم الاختلافات بين هذه العناصر الثلاثة وسنسعى جاهدين للحصول على فهم شامل لكل منها.

الذكاء البشري المتقدم مقابل الذكاء الاصطناعي - AI مقابل ML مقابل DL

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مصطلح يتم تداوله في هذه الأيام.

يسمح للكمبيوتر أو الجهاز بالتفكير واتخاذ القرارات من تلقاء نفسه. يبدو من غير المعقول أن تتمكن الآلة من إصدار الأحكام من تلقاء نفسها إذا فكرت في الأمر كله مرة واحدة.

ومع ذلك ، إذا نظرنا إلى التعلم الآلي والذكاء الحسابي ومجموعة متنوعة من الموضوعات الأخرى ، يمكننا أن نرى أنه قابل للتنفيذ.

لا شك أن الذكاء الاصطناعي يتقدم بوتيرة سريعة. سيكون الذكاء الاصطناعي صناعة بقيمة 3 مليارات دولار بحلول بداية عام 2022 ، وفقًا لشركة إنك.

سيوفر الجمع بين الذكاء الاصطناعي والقدرات البشرية فوائد مذهلة ، بدأنا بالفعل في ملاحظتها. الذكاء الاصطناعي ، عند استخدامه بشكل صحيح ، سيكون مفيدًا للغاية للبشرية. نتيجة لذلك ، سيتم الانتهاء من العديد من مهامنا بسرعة وبدون عناء.

الذكاء الاصطناعي (AI) هو قدرة يمكنها فهم وإعادة إنتاج العقل البشري وقدراته.

يسمح الذكاء الاصطناعي للعلماء بإعطاء الروبوتات القدرة على التفكير. الهدف الأساسي للذكاء الاصطناعي هو حل المشكلات الكبيرة والصعبة بسرعة.

يعد التعلم الآلي تطبيقًا كبيرًا يحتوي على العديد من المفاهيم الصغيرة والفئات الفرعية بداخله. يتم البحث عن هذه الفئات الفرعية من قبل المطورين الذين يعملون عليها بشكل خاص حتى يمكن استخدامها بشكل مناسب.

مزايا الذكاء الاصطناعي

مع المعدل الذي يتم فيه تطوير الذكاء الاصطناعي ، من المعقول افتراض استخدام الذكاء الاصطناعي في كل الأعمال تقريبًا.

الهدف الأساسي للذكاء الاصطناعي هو تعليم الآلة على التفكير ، والأهم من ذلك ، تعليمها بذكاء.

الذكاء الاصطناعي (AI)

يتضمن الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي. لقد بدأ استخدامه. على سبيل المثال ، إذا أجريت بحثًا على Google ، فستلاحظ أنك ستبدأ في تلقي إعلانات عن نفس البضائع بعد فترة زمنية.

هل تساءلت يومًا لماذا وكيف يحدث شيء كهذا؟ يستخدم التعلم الآلي لتحقيق هذه الأهداف.

يتم استخدام التعلم الآلي فقط لإنشاء نتائج البحث والإعلانات التي تراها. بشكل أساسي ، يربط التعلم الآلي البيانات والتجارب السابقة لتزويدك بالمعلومات ذات الصلة بالمستقبل.

النمط والتنبؤ والإدخال والخبرة السابقة هي العناصر الأربعة التي تجعل التعلم الآلي ممكنًا.

يأخذ التعلم الآلي البيانات الأولية كمدخلات رئيسية ، ويحللها ويعرض معلومات مفيدة لك. في التعلم الآلي ، هناك ثلاث خوارزميات يتم استخدامها بشكل أساسي:

خوارزمية التعلم الخاضع للإشراف - الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي مقابل التعلم الآلي

في هذه الخوارزمية ، يُعطى الكمبيوتر مجموعة بيانات ، ثم يُنشئ الكمبيوتر ناتجًا باستخدام مجموعة البيانات تلك.

إذا كنت ترغب في توضيح شكل المانجو باستخدام التعلم الآلي ، فستحتاج إلى استخدام أسلوب التعلم الخاضع للإشراف.

يجب عليك إنشاء مجموعة بيانات تصور مظهر المانجو وكذلك لونها وخصائصها الأخرى. بالإضافة إلى ذلك ، يجب توفير مجموعة بيانات التسمية التي يجب أن يتم فيها تحديد اسم المانجو.

نتيجة لذلك ، كلما واجهت الخوارزمية هذا النوع من البيانات ، فستفترض أنها مانجو.

خوارزمية للتعلم غير الخاضع للإشراف

ستحتاج أيضًا إلى إعداد بعض مجموعات البيانات مسبقًا إذا كنت ترغب في تغذية بيانات الكريكيت وكرة القدم على الكمبيوتر ، على سبيل المثال.

أخيرًا ، تريد معرفة عدد كرات القدم وكرات الكريكيت الموجودة في المبنى. ستقوم بذلك عن طريق إخبار الكمبيوتر بحفظ البيانات من الكرة الكبيرة بشكل منفصل عن البيانات من الكرة الصغيرة.

مزايا التعلم الآلي

يمكننا اتخاذ قرارات أفضل بمساعدتها ، كما تتيح لنا أتمتة الوظائف. يمكننا استخدامه لتحويل البيانات الموجودة إلى تحليلات وتمثيلات رسومية.

نحصل على نتائج جيدة في هذا ، ويمكن الوصول إلى ميزات مثل وظائف متنوعة أيضًا. بشكل عام ، إنها تقنية مفيدة.

تعلم عميق

التعلم العميق هو مجال تعلم آلي يقع تحت مظلة الذكاء الاصطناعي.

إنه جزء من التعلم الآلي الذي ينظر في خوارزمية الكمبيوتر ويحسن النتائج.

يستخدم التعلم العميق لمجموعة متنوعة من الأشياء ، بما في ذلك Chat Bots ، والمساعدات الافتراضية ، والتعرف على الوجوه ، من بين المهام الصعبة الأخرى.

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال واسع يمكن من خلاله إنجاز المهام التي تبدو صعبة. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من هذا تركز على موضوع معين وتغطي مهام مثل التعرف على الوجه وروبوتات الدردشة.

مزايا التعلم العميق

التعرف على الوجوه وروبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين: ما مدى فائدتهم؟ أليس هذا سيجعل عملك أسهل كثيرًا؟ وبالمثل ، فإنه يوفر لك نفس القدر من الوقت والموظفين كما هو الحال بالنسبة لك.

أنهي

بالمناسبة ، AI vs ML vs DL ، كل هذه الأصوات تبدو متشابهة. ومع ذلك ، بعد أن تفهم هذه المفاهيم تمامًا ، ستلاحظ أن لها اختلافات كبيرة وتختلف تمامًا عن بعضها البعض.

لكل مفهوم مجموعته الخاصة من الخوارزميات والعمليات التي يعتمد عليها في العمل.

سوف يتوسع الذكاء الاصطناعي بمعدل أسرع في بيئتنا الرقمية سريعة التغير. الجميع يتطلع إلى النتائج القادمة.