Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe a uczenie głębokie: nowa etyka zaawansowania

AI vs ML vs DL: Każda nowa technologia lub innowacja niesie ze sobą mnóstwo możliwości zatrudnienia. W okresie Covid-19 widzieliśmy, że technologia stale się rozwija, a wraz z nią mnóstwo nowych perspektyw.

W tej sytuacji automatyczne uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja są wykorzystywane do wykonywania ogromnej ilości pracy. Sztuczna inteligencja wyeliminuje 20% do 30% siły roboczej w ciągu najbliższych kilku lat.

Maszyny szybko wypierają ludzi, a liczba ta gwałtownie rośnie. Choć maszyny nie będą w stanie całkowicie zastąpić ludzi, to znacznie ułatwią nam pracę.

Wiele dużych i dużych korporacji pracuje nad tymi nowymi technologiami z zawrotną prędkością. Międzynarodowe korporacje, takie jak Tesla, Microsoft i Google, szybko przyjęły te technologie i stale je rozwijają.

AI vs ML vs DL może nadal być dla Ciebie tajemnicą. Dzisiaj poznamy różnice między tymi trzema elementami i postaramy się dokładnie je zrozumieć.

Zaawansowana ludzka inteligencja kontra sztuczna inteligencja – AI kontra ML kontra DL

Sztuczna inteligencja (AI) to termin, o którym mówi się w dzisiejszych czasach.

Pozwala komputerowi lub maszynie na samodzielne myślenie i podejmowanie decyzji. Wydaje się nieprawdopodobne, że maszyna może sama dokonywać osądów, jeśli pomyślimy o tym wszystkim naraz.

Jeśli jednak przyjrzymy się uczeniu maszynowemu, inteligencji obliczeniowej i wielu innym tematom, zobaczymy, że jest to wykonalne.

Sztuczna inteligencja rozwija się bezsprzecznie w zawrotnym tempie. Według Inc. sztuczna inteligencja będzie przemysłem wartym 3 miliardy dolarów na początku 2022 roku.

Połączenie Sztucznej Inteligencji i Ludzkich Możliwości zapewni niesamowite korzyści, które już zaczęliśmy obserwować. Sztuczna inteligencja, jeśli zostanie właściwie użyta, będzie niezwykle korzystna dla ludzkości. Dzięki temu wiele z naszych zadań zostanie wykonanych szybko i bez wysiłku.

Sztuczna inteligencja (AI) to zdolność, która może zrozumieć i odtworzyć ludzki umysł i jego możliwości.

Sztuczna inteligencja pozwala naukowcom dać robotom zdolność rozumowania. Podstawowym celem sztucznej inteligencji jest szybkie rozwiązywanie dużych, trudnych problemów.

Uczenie maszynowe to duża aplikacja z wieloma małymi pojęciami i podkategoriami. Te podkategorie są badane przez programistów, którzy nad nimi pracują, szczególnie po to, aby można było z nich odpowiednio korzystać.

Zalety AI

Przy tempie, w jakim rozwija się sztuczna inteligencja, rozsądnie jest zakładać, że sztuczna inteligencja znajdzie zastosowanie w niemal każdym biznesie.

Podstawowym celem sztucznej inteligencji jest nauczenie maszyny myślenia i, co ważniejsze, inteligentnego myślenia.

Sztuczna inteligencja (AI)

Sztuczna inteligencja obejmuje uczenie maszynowe. Zaczęto go używać. Na przykład, jeśli przeprowadzisz wyszukiwanie w Google, zauważysz, że po pewnym czasie zaczniesz otrzymywać reklamy tego samego towaru.

Czy zastanawiałeś się kiedyś, dlaczego i jak coś takiego się dzieje? Do osiągnięcia tych celów wykorzystywane jest uczenie maszynowe.

Tylko uczenie maszynowe służy do generowania wyników wyszukiwania i reklam, które widzisz. Zasadniczo uczenie maszynowe łączy dane i wcześniejsze doświadczenia, aby zapewnić odpowiednie informacje na przyszłość.

Wzorzec, przewidywanie, dane wejściowe i doświadczenia z przeszłości to cztery elementy, które umożliwiają uczenie maszynowe.

Uczenie maszynowe bierze surowe dane jako główne dane wejściowe, analizuje je i wyświetla przydatne informacje. W uczeniu maszynowym stosuje się przede wszystkim trzy algorytmy:

Algorytm do nadzorowanego uczenia się – AI vs ML vs DL

W tym algorytmie komputer otrzymuje zestaw danych, a następnie komputer generuje dane wyjściowe wykorzystując ten zestaw danych.

Jeśli chcesz zademonstrować, jak wygląda mango za pomocą uczenia maszynowego, musisz zastosować technikę nadzorowanego uczenia się.

Musisz utworzyć zestaw danych, który przedstawia wygląd mango, a także jego kolor i inne cechy. Ponadto należy podać zestaw danych etykiety, w którym należy ustalić nazwę mango.

W rezultacie za każdym razem, gdy algorytm napotka tego typu dane, założy, że to mango.

Algorytm uczenia nienadzorowanego

Będziesz także musiał wcześniej przygotować kilka zestawów danych, jeśli chcesz na przykład podać komputerowi dane dotyczące krykieta i piłki nożnej.

Na koniec chcesz wiedzieć, ile piłek nożnych i piłek do krykieta znajduje się na terenie obiektu. Zrobisz to, mówiąc komputerowi, aby zapisywał dane z dużej kuli oddzielnie od danych z małej kuli.

Zalety uczenia maszynowego

Z jego pomocą możemy podejmować lepsze decyzje, a także automatyzować pracę. Możemy go wykorzystać do przekształcenia istniejących danych w analityczne i graficzne reprezentacje.

Uzyskujemy w tym dobre wyniki, a funkcje, takie jak funkcjonalność wielu odmian, są również dostępne. Ogólnie jest to przydatna technologia.

Głęboka nauka

Głębokie uczenie to dziedzina uczenia maszynowego, która wchodzi w zakres sztucznej inteligencji.

To część uczenia maszynowego, która analizuje algorytm komputera i poprawia wyniki.

Głębokie uczenie jest używane do różnych rzeczy, w tym do czatów, wirtualnych asystentów i rozpoznawania twarzy, a także do innych trudnych zadań.

Sztuczna inteligencja (AI) to rozległa dyscyplina, w której można wykonać nawet pozornie trudne zadania. Głębokie uczenie to podzbiór tego, który koncentruje się na określonym temacie i obejmuje zadania, takie jak rozpoznawanie twarzy i chatboty.

Zalety głębokiego uczenia

Rozpoznawanie twarzy, chatboty i wirtualni asystenci: jak bardzo są przydatne? Czy to nie ułatwi ci pracy? Oszczędza to również dla Ciebie taką samą ilość czasu i personelu, jak dla Ciebie.

Dokończyć

Nawiasem mówiąc, AI vs ML vs DL, wszystkie brzmią tak samo. Jednak po całkowitym zrozumieniu tych pojęć zauważysz, że różnią się one znacznie i są całkowicie różne od siebie.

Każda koncepcja ma swój własny zestaw algorytmów i procesów, na których opiera się, aby funkcjonować.

Sztuczna inteligencja będzie się rozwijać w jeszcze szybszym tempie w naszym szybko zmieniającym się środowisku cyfrowym. Wszyscy nie mogą się doczekać nadchodzących odkryć.