人工知能vs機械学習vsディープラーニング：新しい進歩倫理
公開: 2022-04-12AI vs ML vs DL：すべての新しいテクノロジーやイノベーションは、多くの雇用機会をもたらします。 Covid-19の期間中、テクノロジーは絶えず進化しており、それに伴い、多くの新しい展望があります。
このような状況では、自動機械学習と人工知能を使用して多大な労力を費やしています。 人工知能は、今後数年間で労働力の20％から30％を排除します。
機械は急速に人間に取って代わり、この数は急速に増加しています。 機械は人を完全に置き換えることはできませんが、私たちの仕事を大幅に簡素化します。
多くの大企業や大企業が、これらの新しいテクノロジーに驚異的なスピードで取り組んでいます。 テスラ、マイクロソフト、グーグルなどの多国籍企業は、これらのテクノロジーを迅速に採用し、絶えず開発しています。
AI対ML対DLはまだあなたにとって謎かもしれません。 今日は、これら3つの項目の違いを学び、それぞれを完全に理解するよう努めます。
高度なヒューマンインテリジェンスvs人工知能– AI vs ML vs DL
人工知能（AI）は、最近流行している用語です。
これにより、コンピューターまたはマシンが独自に考えて決定を下すことができます。 一度に考えてみれば、機械が自力で判断できるとは思えない。
ただし、機械学習、計算知能、およびその他のさまざまなトピックを調べると、それが実行可能であることがわかります。
人工知能は間違いなく驚異的なペースで進歩しています。 Incによると、人工知能は2022年の初めまでに30億ドルの産業になるでしょう。
人工知能と人間の能力を組み合わせることは、私たちがすでに観察し始めている信じられないほどの利益を提供します。 人工知能は、正しく使用されると、人類にとって非常に有益です。 この結果、私たちのタスクの多くは迅速かつ簡単に完了します。
人工知能（AI）は、人間の心とその能力を理解して再現できる能力です。
人工知能により、科学者はロボットに推論する能力を与えることができます。 人工知能の基本的な目標は、大きくて難しい問題をすばやく解決することです。
機械学習は、多くの小さな概念とサブカテゴリを含む大きなアプリです。 これらのサブカテゴリは、適切に使用できるように、特にそれらに取り組んでいる開発者によって研究されています。
AIの利点
人工知能が開発されている速度で、人工知能がほとんどすべてのビジネスで使用されると仮定することは合理的です。
人工知能の基本的な目標は、機械に思考を教え、さらに重要なことに、知的に思考することを教えることです。
人工知能（AI）
人工知能には機械学習が含まれます。 使い始めました。 たとえば、Google検索を実行すると、一定期間後に同じ商品の広告が表示されるようになります。
なぜ、どのようにこのようなことが起こるのか疑問に思ったことはありますか？ 機械学習は、これらの目標を達成するために使用されます。
機械学習のみを使用して、表示される検索結果と広告を生成します。 基本的に、機械学習はデータと以前の経験を結び付けて、将来に関連する情報を提供します。
パターン、予測、入力、過去の経験は、機械学習を実現可能にする4つの要素です。
機械学習は、生データを主要な入力として受け取り、それを分析して、有用な情報を表示します。 機械学習では、主に3つのアルゴリズムが使用されます。
教師あり学習のアルゴリズム– AI vs ML vs DL
このアルゴリズムでは、コンピューターにデータセットが与えられ、コンピューターはそのデータセットを利用して出力を生成します。
機械学習を使用してマンゴーがどのように見えるかを示したい場合は、教師あり学習手法を利用する必要があります。
マンゴーの外観、色、その他の特性を表すデータセットを作成する必要があります。 さらに、マンゴーの名前を確立する必要があるラベルデータセットを提供する必要があります。
その結果、アルゴリズムがそのタイプのデータに遭遇するたびに、それはマンゴーであると見なされます。
教師なし学習のアルゴリズム
たとえば、コンピュータのクリケットやサッカーのデータをフィードする場合は、事前にいくつかのデータセットを準備する必要があります。
最後に、敷地内にサッカーボールとクリケットボールがいくつあるかを知りたいと思います。 これを行うには、小さなボールのデータとは別に、大きなボールのデータを保存するようにコンピューターに指示します。
機械学習の利点
私たちはその支援によりより良い決定を下すことができ、それはまた私たちが仕事を自動化することを可能にします。 これを使用して、既存のデータを分析およびグラフィック表現に変換できます。
これで良い結果が得られ、さまざまな機能などの機能にもアクセスできます。 一般的に、それは有用な技術です。
ディープラーニング
ディープラーニングは、人工知能の傘下にある機械学習の分野です。
コンピューターのアルゴリズムを調べて結果を改善するのは、機械学習の一部です。
ディープラーニングは、チャットボット、仮想アシスタント、顔認識など、さまざまな困難なタスクに使用されます。
人工知能（AI）は、一見難しいタスクでも実行できる広大な分野です。 ディープラーニングはこのサブセットであり、特定のトピックに焦点を当て、顔認識やチャットボットなどのタスクをカバーします。
ディープラーニングの利点
顔認識、チャットボット、仮想アシスタント：それらはどれほど便利ですか？ それはあなたの仕事をずっと楽にしてくれるのではないですか？ 同様に、それはあなたのためにそれがするのと同じ量の時間と人員をあなたのために節約します。
終わらせる
ちなみに、AI対ML対DL、これらはすべて同じように聞こえます。 ただし、これらの概念を完全に理解すると、それらには大きな違いがあり、互いに完全に異なることに気付くでしょう。
各概念には、機能するために依存する独自のアルゴリズムとプロセスのセットがあります。
人工知能は、急速に変化するデジタル環境でさらに速い速度で拡大します。 誰もが今後の発見を楽しみにしています。