Inteligență artificială vs învățare automată vs învățare profundă: o nouă etică a progresului

AI vs ML vs DL: Fiecare tehnologie nouă sau inovație aduce cu ea o multitudine de oportunități de angajare. În perioada de Covid-19, am văzut că tehnologia evoluează constant și, odată cu ea, o multitudine de noi perspective.

În această circumstanță, învățarea automată a mașinilor și inteligența artificială sunt folosite pentru a realiza o mare cantitate de muncă. Inteligența artificială va elimina 20% până la 30% din forța de muncă în următorii câțiva ani.

Mașinile înlocuiesc rapid oamenii, iar acest număr crește rapid. Deși mașinile nu vor putea înlocui în întregime oamenii, ele ne vor simplifica foarte mult munca.

Multe corporații mari și mari lucrează la aceste noi tehnologii cu o viteză vertiginoasă. Corporațiile multinaționale precum Tesla, Microsoft și Google au îmbrățișat rapid aceste tehnologii și le dezvoltă în mod constant.

AI vs ML vs DL ar putea fi încă un mister pentru tine. Astăzi, vom afla diferențele dintre aceste trei elemente și ne vom strădui să obținem o înțelegere aprofundată a fiecăruia.

Inteligență umană avansată vs inteligență artificială – AI vs ML vs DL

Inteligența artificială (IA) este un termen despre care se desfășoară în zilele noastre.

Permite unui computer sau unei mașini să gândească și să ia decizii pe cont propriu. Pare neplauzibil ca o mașină să poată judeca singură dacă te gândești la toate odată.

Cu toate acestea, dacă analizăm învățarea automată, inteligența computațională și o varietate de alte subiecte, putem vedea că este realizabil.

Inteligența artificială avansează fără îndoială într-un ritm vertiginos. Inteligența artificială va fi o industrie de 3 miliarde de dolari până la începutul anului 2022, potrivit Inc.

Combinarea inteligenței artificiale și a capacităților umane va oferi beneficii incredibile, pe care am început deja să le observăm. Inteligența artificială, atunci când este folosită corect, va fi extrem de benefică pentru umanitate. Multe dintre sarcinile noastre vor fi îndeplinite rapid și fără efort ca urmare a acestui fapt.

Inteligența artificială (IA) este o capacitate care poate înțelege și reproduce mintea umană și capacitățile acesteia.

Inteligența artificială le permite oamenilor de știință să ofere roboților capacitatea de a raționa. Scopul fundamental al inteligenței artificiale este de a rezolva rapid probleme mari și dificile.

Învățarea automată este o aplicație mare, cu multe concepte și subcategorii mici în cadrul acesteia. Aceste subcategorii sunt cercetate de dezvoltatori care lucrează la ele în special pentru a putea fi utilizate în mod corespunzător.

Avantajele AI

Cu ritmul cu care se dezvoltă inteligența artificială, este rezonabil să presupunem că inteligența artificială va fi folosită în aproape orice afacere.

Scopul fundamental al inteligenței artificiale este să învețe o mașină să gândească și, mai important, să gândească inteligent.

Inteligență artificială (AI)

Inteligența artificială include învățarea automată. A început să fie folosit. De exemplu, dacă efectuați o căutare pe Google, veți observa că veți începe să primiți reclame pentru aceleași bunuri după o perioadă de timp.

Te-ai întrebat vreodată de ce și cum se întâmplă așa ceva? Învățarea automată este folosită pentru a atinge aceste obiective.

Numai învățarea automată este utilizată pentru a genera rezultatele căutării și reclamele pe care le vedeți. În esență, Machine Learning conectează datele și experiențele anterioare pentru a vă oferi informații relevante pentru viitor.

Modelul, Predicția, Intrarea și Experiența trecută sunt cele patru elemente care fac posibilă învățarea automată.

Învățarea automată ia datele brute ca intrare principală, le analizează și vă afișează informații utile. În învățarea automată, sunt utilizați în principal trei algoritmi:

Algoritm pentru învățare supravegheată – AI vs ML vs DL

În acest algoritm, computerului i se oferă un set de date, iar computerul generează apoi o ieșire utilizând acel set de date.

Dacă doriți să demonstrați cum arată un mango folosind învățarea automată, va trebui să utilizați o tehnică de învățare supravegheată.

Trebuie să creați un set de date care să ilustreze aspectul mango, precum și culoarea acestuia și alte caracteristici. În plus, trebuie furnizat un set de date pe etichetă în care trebuie stabilit numele mango-ului.

Ca rezultat, ori de câte ori algoritmul întâlnește acest tip de date, va presupune că este mango.

Algoritm pentru învățare nesupravegheată

De asemenea, va trebui să pregătiți câteva seturi de date în avans dacă doriți să furnizați, de exemplu, datele de cricket și fotbal de pe computer.

În cele din urmă, vrei să știi câte mingi de fotbal și de cricket sunt în incintă. Veți face acest lucru spunând computerului să salveze datele din mingea mare separat de datele din mingea mică.

Avantajele Machine Learning

Putem lua decizii mai bune cu ajutorul acestuia și, de asemenea, ne permite să automatizăm locurile de muncă. Îl putem folosi pentru a transforma datele existente în analize și reprezentări grafice.

Obținem rezultate bune în acest sens, iar funcții precum funcționalitatea multi-varietă sunt accesibile și. În general, este o tehnologie utilă.

Invatare profunda

Învățarea profundă este un domeniu de învățare automată care se încadrează sub umbrela inteligenței artificiale.

Este partea din învățarea automată care se uită la algoritmul computerului și îmbunătățește rezultatele.

Deep Learning este folosit pentru o varietate de lucruri, inclusiv Chat Bots, Virtual Assistants și Face Recognition, printre alte sarcini dificile.

Inteligența artificială (IA) este o disciplină vastă în care pot fi îndeplinite chiar și sarcini aparent dificile. Învățarea profundă este un subset al acesteia, care se concentrează pe un anumit subiect și acoperă sarcini precum recunoașterea facială și chatboții.

Avantajele Deep Learning

Recunoașterea feței, chatbot-urile și asistenții virtuali: cât de utili sunt acestea? Asta nu-ți va face munca mult mai ușoară? În mod similar, economisește aceeași cantitate de timp și personal pentru tine ca și pentru tine.

Termina

Apropo, AI vs ML vs DL, toate acestea sună la fel. Cu toate acestea, după ce veți înțelege pe deplin aceste noțiuni, veți observa că ele au diferențe semnificative și sunt complet distincte unele de altele.

Fiecare concept are propriul său set de algoritmi și procese pe care se bazează pentru a funcționa.

Inteligența artificială se va extinde într-un ritm și mai rapid în mediul nostru digital în schimbare rapidă. Toată lumea așteaptă cu nerăbdare descoperirile viitoare.