인공 지능 대 기계 학습 대 딥 러닝: 새로운 발전 윤리

AI vs ML vs DL: 모든 새로운 기술이나 혁신은 수많은 직업 기회를 가져옵니다. Covid-19 기간 동안 우리는 기술이 끊임없이 발전하고 있으며 그에 따라 수많은 새로운 전망이 있음을 보았습니다.

이러한 상황에서 자동 머신 러닝과 인공 지능을 사용하여 많은 노동을 수행합니다. 인공 지능은 앞으로 몇 년 안에 인력의 20~30%를 제거할 것입니다.

기계가 인간을 빠르게 대체하고 있으며 그 숫자는 빠르게 증가하고 있습니다. 기계가 사람을 완전히 대체할 수는 없지만 우리의 작업을 크게 단순화할 것입니다.

많은 대기업과 대기업이 이러한 새로운 기술에 대해 엄청난 속도로 작업하고 있습니다. Tesla, Microsoft, Google과 같은 다국적 기업은 이러한 기술을 빠르게 수용하고 지속적으로 개발하고 있습니다.

AI 대 ML 대 DL은 여전히 ​​당신에게 미스터리일 수 있습니다. 오늘은 이 세 가지 항목의 차이점에 대해 알아보고 각각에 대해 철저히 이해하려고 노력할 것입니다.

고급 인간 지능 대 인공 지능 – AI 대 ML 대 DL

인공지능(AI)은 요즘 유행하는 용어입니다.

컴퓨터나 기계가 스스로 생각하고 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 한 번에 모든 것을 생각한다면 기계가 스스로 판단할 수 있다는 것은 믿기지 않는 것처럼 보입니다.

그러나 기계 학습, 컴퓨터 지능 및 기타 다양한 주제를 살펴보면 가능하다는 것을 알 수 있습니다.

인공 지능은 의심할 여지 없이 엄청난 속도로 발전하고 있습니다. Inc.에 따르면 인공 지능은 2022년 초까지 30억 달러 규모의 산업이 될 것입니다.

인공 지능과 인간 능력을 결합하면 우리가 이미 관찰하기 시작한 놀라운 이점을 제공할 것입니다. 인공 지능을 올바르게 사용하면 인류에게 매우 유익할 것입니다. 그 결과 많은 작업이 빠르고 쉽게 완료됩니다.

인공 지능(AI)은 인간의 마음과 그 능력을 이해하고 재현할 수 있는 능력입니다.

인공 지능을 통해 과학자들은 로봇에게 추론할 수 있는 능력을 부여할 수 있습니다. 인공 지능의 기본 목표는 크고 어려운 문제를 신속하게 해결하는 것입니다.

기계 학습은 그 안에 많은 작은 개념과 하위 범주가 있는 대규모 앱입니다. 이러한 하위 범주는 적절하게 사용할 수 있도록 특히 작업 중인 개발자가 연구하고 있습니다.

AI의 장점

인공 지능이 발전하는 속도로 인해 인공 지능이 거의 모든 비즈니스에 사용될 것이라고 가정하는 것이 합리적입니다.

인공 지능의 근본적인 목표는 기계가 생각하고 더 중요하게는 지능적으로 생각하도록 가르치는 것입니다.

인공 지능(AI)

인공 지능에는 기계 학습이 포함됩니다. 사용되기 시작했습니다. 예를 들어, Google 검색을 수행하면 일정 기간 후에 동일한 상품에 대한 광고를 수신하기 시작한다는 것을 알 수 있습니다.

왜 그리고 어떻게 이런 일이 발생하는지 궁금해 한 적이 있습니까? 머신 러닝은 이러한 목표를 달성하는 데 사용됩니다.

기계 학습만이 검색 결과와 표시되는 광고를 생성하는 데 사용됩니다. 기본적으로 머신 러닝은 데이터와 이전 경험을 연결하여 미래에 대한 관련 정보를 제공합니다.

패턴, 예측, 입력 및 과거 경험은 머신 러닝을 실현 가능하게 만드는 4가지 요소입니다.

기계 학습은 원시 데이터를 주요 입력으로 사용하여 분석하고 유용한 정보를 표시합니다. 기계 학습에는 주로 세 가지 알고리즘이 사용됩니다.

지도 학습을 위한 알고리즘 – AI 대 ML 대 DL

이 알고리즘에서는 컴퓨터에 데이터 세트가 제공되고 컴퓨터는 해당 데이터 세트를 사용하여 출력을 생성합니다.

기계 학습을 사용하여 망고가 어떻게 생겼는지 보여주고 싶다면 지도 학습 기술을 사용해야 합니다.

망고의 모양과 색상 및 기타 특성을 나타내는 데이터세트를 만들어야 합니다. 또한 망고의 이름이 설정되어야 하는 레이블 데이터 세트를 제공해야 합니다.

결과적으로 알고리즘은 해당 유형의 데이터를 만날 때마다 망고라고 가정합니다.

비지도 학습을 위한 알고리즘

예를 들어 컴퓨터 크리켓 및 축구 데이터를 제공하려면 일부 데이터 세트를 미리 준비해야 합니다.

마지막으로 구내에 축구공과 크리켓 공이 몇 개 있는지 알고 싶습니다. 큰 공의 데이터를 작은 공의 데이터와 별도로 저장하도록 컴퓨터에 지시하여 이를 수행합니다.

머신러닝의 장점

우리는 그것의 도움으로 더 나은 결정을 내릴 수 있고 또한 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 사용하여 기존 데이터를 분석 및 그래픽 표현으로 변환할 수 있습니다.

우리는 이것에서 좋은 결과를 얻었고 다양한 기능과 같은 기능에도 액세스할 수 있습니다. 일반적으로 유용한 기술입니다.

딥러닝

딥 러닝은 인공 지능의 우산에 속하는 기계 학습 분야입니다.

컴퓨터의 알고리즘을 살펴보고 결과를 개선하는 것은 기계 학습의 일부입니다.

딥 러닝은 챗봇, 가상 비서, 얼굴 인식 등 어려운 작업에 다양하게 활용됩니다.

인공 지능(AI)은 겉보기에 어려운 작업도 수행할 수 있는 광대한 분야입니다. 딥 러닝은 특정 주제에 초점을 맞추고 안면 인식 및 챗봇과 같은 작업을 다루는 하위 집합입니다.

딥러닝의 장점

얼굴 인식, 챗봇, 가상 비서: 얼마나 유용한가요? 그러면 작업이 훨씬 쉬워지지 않습니까? 유사하게, 그것은 당신을 위한 것과 같은 양의 시간과 인력을 절약합니다.

마무리

그건 그렇고, AI vs ML vs DL, 이것들은 모두 똑같이 들립니다. 그러나 이러한 개념을 완전히 이해한 후에는 상당한 차이가 있고 서로 완전히 다르다는 것을 알게 될 것입니다.

각 개념에는 기능에 의존하는 고유한 알고리즘 및 프로세스 세트가 있습니다.

급변하는 디지털 환경에서 인공지능은 더욱 빠른 속도로 확장될 것입니다. 모두가 다가오는 결과를 기대하고 있습니다.