Разница между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением

Опубликовано: 2022-03-25

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение штурмом захватили современный мир.

Предприятия по всему миру используют эти концепции для создания умных, ценных машин, которые могут облегчить жизнь.

Искусственный интеллект ( ИИ ) — это «умный» способ создания интеллектуальных машин, машинное обучение ( МО ) — это часть ИИ, помогающая создавать приложения на основе ИИ, а глубокое обучение ( ГО ) — опять же часть машинного обучения, которое обучает модель со сложными алгоритмами и огромными объемами данных.

Они играют жизненно важную роль в отраслях, ориентированных на предоставление пользователям уникальных возможностей.

Поскольку они связаны, большинство людей путают искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение. Но эти термины не совпадают.

В этой статье вы поймете сходства и различия между этими технологиями.

Итак, начинаем копать.

ИИ против машинного обучения против глубокого обучения: что это такое?

ИИ, машинное обучение и глубокое обучение в чем-то похожи, но не по объему, рабочему процессу и взаимозаменяемости.

Давайте обсудим их один за другим, чтобы понять, что они из себя представляют, и их повседневное применение в настоящей жизни.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Вы не можете определить Интеллект как набор навыков. Это процесс самостоятельного изучения новых вещей с умом и скоростью. Человек использует интеллект, чтобы учиться на основе образования, обучения, опыта работы и многого другого.

Перенос человеческого интеллекта в машину — это то, что мы называем искусственным интеллектом (ИИ). Многие ИТ-отрасли используют ИИ для разработки саморазвивающихся машин, которые действуют как люди. Машины ИИ учатся на человеческом поведении и выполняют задачи в соответствии со сложными алгоритмами.

Проще говоря, он разработан в компьютерной системе для управления другими компьютерными системами. В 1940-х годах появились первые цифровые компьютеры, а в 1950-х появилась возможность искусственного интеллекта.

В настоящее время искусственный интеллект используется в прогнозировании погоды, обработке изображений, поисковой оптимизации, медицине, робототехнике, логистике, онлайн-поиске и многом другом. Исходя из текущей функциональности, искусственный интеллект классифицируется на четыре типа:

  • Реактивные машины ИИ
  • ИИ с ограниченной памятью
  • Теория разума ИИ
  • Самосознающий ИИ

Пример: когда вы разговариваете с Siri или Alexa, вы получаете частые ответы и отклики. Это происходит только из-за ИИ внутри машины. Он прислушивается к вашим словам, интерпретирует их, понимает и немедленно реагирует.

Другими приложениями являются беспилотные автомобили, роботы с искусственным интеллектом, машинный перевод, распознавание речи и многое другое.

Что такое машинное обучение (ML)?

Прежде чем копаться в машинном обучении, вы должны понять концепцию интеллектуального анализа данных. Интеллектуальный анализ данных позволяет получать полезную информацию с помощью методов математического анализа для выявления тенденций и закономерностей внутри данных.

Организации могут использовать множество данных для улучшения методов машинного обучения. Машинное обучение позволяет найти новый путь или алгоритм на основе данных. Это изучение техники автоматического извлечения данных для более тщательного принятия бизнес-решений.

Это помогает в проектировании и разработке машины, которая может извлекать определенные данные из базы данных, чтобы давать ценные результаты без использования какого-либо кода. Таким образом, машинное обучение дает лучший способ делать прогнозы на основе информации.

Итак, ML учится на данных и алгоритмах, чтобы понять, как выполнять задачу. Это подмножество ИИ.

Пример: в повседневной жизни, когда вы открываете любую платформу, которую вы часто используете, например Instagram, вы можете увидеть рекомендации по продуктам. Веб-сайты отслеживают ваше поведение на основе предыдущего поиска или покупки, ML получает данные и показывает вам продукты на основе того же шаблона.

Многие отрасли используют машинное обучение для обнаружения, исправления и диагностики аномального поведения приложений в режиме реального времени. Он имеет множество применений в различных отраслях, начиная от небольших приложений для распознавания лиц и заканчивая крупными отраслями по переработке поисковых систем.

Что такое глубокое обучение

Если мы сравниваем искусственный интеллект с человеческим интеллектом, то глубокое обучение — это нейроны внутри человеческого мозга. Это гораздо сложнее, чем машинное обучение, поскольку использует глубокие нейронные сети.

Здесь машины используют технику нескольких слоев для обучения. Сеть состоит из входного слоя для приема входных данных из данных и скрытого слоя для поиска скрытых функций. Наконец, выходной слой предоставляет окончательную информацию.

Другими словами, глубокое обучение использует простую технику, называемую последовательным обучением. Многие отрасли используют технику глубокого обучения для создания новых идей и продуктов. Глубокое обучение отличается от машинного обучения с точки зрения воздействия и масштабов.

ИИ — это настоящее и будущее нашего растущего мира. Глубокое обучение позволяет применять практические приложения, расширяя общее использование ИИ. Благодаря глубокому обучению кажутся возможными многие сложные задачи, такие как беспилотные автомобили, лучшие рекомендации фильмов, здравоохранение и многое другое.

Пример: когда вы думаете о беспилотном автомобиле, вам должно быть интересно, как он едет по дороге без помощи человека. Глубокое обучение предоставляет человеческий опыт в понимании структуры дороги, пешеходов, ограничений скорости в различных сценариях и многого другого.

Благодаря большому объему данных и эффективным расчетам автомобиль едет сам по себе, а это означает, что он лучше принимает решения.

ИИ против машинного обучения против глубокого обучения: как они работают?

Теперь вы знаете, что такое AI, ML и Deep Learning по отдельности. Давайте сравним их по тому, как они работают.

Как работает ИИ?

Думайте об искусственном интеллекте как о способе решать проблемы, отвечать на вопросы, предлагать что-то или предсказывать что-то.

Системы, использующие концепции ИИ, работают путем консолидации больших наборов данных с помощью итеративных и интеллектуальных алгоритмов и анализа данных для изучения особенностей и закономерностей. Он продолжает тестировать и определять свою производительность, обрабатывая данные, и делает его умнее, чтобы развивать больше опыта.

Системы искусственного интеллекта могут выполнять тысячи и миллионы задач с невероятной скоростью без перерыва. Поэтому они быстро учатся эффективно выполнять задачу. ИИ направлен на создание компьютерных систем, имитирующих человеческое поведение, чтобы думать как люди и решать сложные вопросы.

Для этого системы ИИ используют различные процессы, методы и технологии. Вот различные компоненты систем ИИ:

  • Нейронные сети: это похоже на большую сеть нейронов в человеческом мозгу. Это позволяет системам ИИ использовать большие наборы данных, анализировать их, находить закономерности и решать проблемы.
  • Когнитивные вычисления: они имитируют то, как человеческий мозг думает при выполнении задач, чтобы облегчить общение между машинами и людьми.
  • Машинное обучение: это подмножество ИИ, которое позволяет компьютерным системам, приложениям и программам автоматически обучаться и разрабатывать результаты на основе опыта. Это позволяет ИИ обнаруживать закономерности и раскрывать информацию из данных для улучшения результатов.
  • Глубокое обучение: это подмножество машинного обучения, которое позволяет ИИ обрабатывать данные, учиться и совершенствоваться с помощью нейронных сетей ИИ.
  • Компьютерное зрение: системы ИИ могут анализировать и интерпретировать содержимое изображения с помощью глубокого обучения и распознавания образов. Компьютерное зрение позволяет системам ИИ идентифицировать компоненты визуальных данных.

Например, капчи обучают, прося вас идентифицировать велосипеды, автомобили, светофоры и т. д.

  • Естественный язык обработки (NLP): он позволяет системам распознавать, анализировать, интерпретировать и изучать человеческий язык в устной и письменной форме. Он используется в системах, которые общаются с людьми.

Итак, чтобы система ИИ работала, она должна иметь все эти возможности. Наряду с этим для систем ИИ требуются некоторые технологии:

  • Более крупные и доступные наборы данных, поскольку на них процветает ИИ
  • Интеллектуальная обработка данных с помощью передовых алгоритмов для одновременного анализа данных на высокой скорости и понимания сложных проблем и прогнозирования событий.
  • Интерфейсы прикладного программирования (API) для добавления функций ИИ в систему или приложение и повышения их интеллектуальности.
  • Графические процессоры (GPU) для обеспечения мощности систем ИИ для выполнения тяжелых вычислений для обработки и интерпретации данных.

Как работает машинное обучение?

Машинное обучение использует большой объем данных, используя различные методы и алгоритмы для анализа, обучения и прогнозирования будущего. Это включает в себя много сложного кода и математики, которые выполняют некоторые математические функции.

Он исследует данные и выявляет закономерности, чтобы учиться и совершенствоваться на основе своего предыдущего опыта. Он учит системы ИИ думать, как люди. Машинное обучение помогает автоматизировать задачи, которые выполняются с помощью набора правил и шаблонов, определяемых данными. Таким образом, предприятия могут использовать системы искусственного интеллекта для выполнения задач на высокой скорости. ML использует два основных метода:

  • Неконтролируемое обучение: помогает найти известные закономерности в собранных данных.
  • Контролируемое обучение: оно позволяет собирать данные или получать результаты из прошлых развертываний машинного обучения.

Как работает глубокое обучение?

Он начинается с разработки модели глубокого обучения для постоянного наблюдения и анализа данных, включающих логическую структуру, аналогичную тому, как люди делают выводы.

Для завершения этого анализа системы глубокого обучения используют многоуровневую алгоритмическую структуру, известную как искусственная нейронная сеть, которая может имитировать человеческий мозг. Это позволяет системам быть более способными выполнять задачи, чем традиционные системы.

Однако модель глубокого обучения необходимо постоянно обучать, чтобы она развивалась и расширяла свои возможности, чтобы она могла делать правильные выводы.

ИИ против машинного обучения против глубокого обучения: приложения

Чтобы полностью понять, как работают AI, ML и глубокое обучение, важно знать, как и где они применяются.

Системы ИИ используются для различных целей, таких как рассуждение и решение проблем, планирование, обучение, представление знаний, обработка естественного языка, общий интеллект, социальный интеллект, восприятие и многое другое.

Например, ИИ используется в онлайн-рекламе, поисковых системах, таких как Google и т. д.

Давайте рассмотрим это подробно.

Интернет, электронная коммерция и маркетинг

  • Поисковые системы. Поисковые системы, такие как Google, используют ИИ для отображения результатов.
  • Системы рекомендаций: он также используется рекомендательными системами, такими как YouTube, Netflix и Amazon, чтобы рекомендовать контент на основе предпочтений или рейтингов пользователей.

ИИ используется для создания списков воспроизведения, показа видео, рекомендации продуктов и услуг и многого другого.

  • Социальные сети: такие сайты, как Facebook, Instagram, Twitter и т. д., используют ИИ для отображения релевантных сообщений, с которыми вы можете взаимодействовать, автоматически переводят языки, удаляют ненавистный контент и т. д.
  • Реклама: ИИ используется для целевой веб-рекламы, чтобы убедить людей нажимать на рекламу и увеличить время, проводимое на сайтах, за счет отображения привлекательного контента. ИИ может прогнозировать персонализированные предложения и поведение клиентов, анализируя их цифровые подписи.
  • Чат- боты: чат-боты используются для управления устройствами, общения с клиентами и т. д.

Например, Amazon Echo может преобразовывать человеческую речь в подходящие действия.

  • Виртуальные помощники. Виртуальные помощники, такие как Amazon Alexa, используют искусственный интеллект для обработки естественного языка и помощи пользователям в их запросах.
  • Перевод: ИИ может автоматически переводить текстовые документы и разговорные языки.

Пример : Гугл переводчик.

Другие варианты использования включают фильтрацию спама, маркировку изображений, распознавание лиц и многое другое.

Игры

Игровая индустрия активно использует ИИ для создания продвинутых видеоигр, в том числе некоторых из них со сверхчеловеческими способностями.

Пример: похожие на шахматы Deep Blue и AlphaGo. Последний однажды победил Ли Седоля, который является чемпионом мира по ГО.

Социально-экономический

ИИ используется для решения социальных и экономических проблем, таких как бездомность, бедность и т. д.

Пример: исследователи из Стэнфордского университета использовали искусственный интеллект для выявления бедных районов путем анализа спутниковых изображений.

Кибербезопасность

Внедряя ИИ и его подполя машинного обучения и глубокого обучения, компании, занимающиеся безопасностью, могут создавать решения для защиты систем, сетей, приложений и данных. Применяется для:

  • Безопасность приложений для противодействия атакам, таким как межсайтовый скриптинг, SQL-инъекция, подделка на стороне сервера, распределенный отказ в обслуживании и т. д.
  • Защита сети за счет выявления большего количества атак и улучшения систем обнаружения вторжений
  • Анализ поведения пользователей для выявления скомпрометированных приложений, рисков и мошенничества
  • Защита конечных точек путем изучения общего поведения угроз и их предотвращения для предотвращения таких атак, как программы-вымогатели.

сельское хозяйство

ИИ, машинное обучение и глубокое обучение помогают сельскому хозяйству определять области, требующие орошения, удобрения и обработки для повышения урожайности. С его помощью агрономы могут проводить исследования и прогнозировать время созревания урожая, следить за влажностью почвы, автоматизировать теплицы, выявлять вредителей и управлять сельскохозяйственными машинами.

Финансы

Искусственные нейронные сети используются в финансовых учреждениях для обнаружения требований и сборов, выходящих за рамки нормы, и деятельности по расследованию.

Банки могут использовать ИИ для предотвращения мошенничества, чтобы противодействовать неправомерному использованию дебетовых карт, организовывать такие операции, как ведение бухгалтерского учета, управлять недвижимостью, инвестировать в акции, отслеживать поведенческие модели и немедленно реагировать на изменения. ИИ также используется в приложениях для онлайн-торговли.

Пример: Zest Automated Machine Learning (ZAML) от ZestFinance — это платформа для кредитного андеррайтинга. Он использует AI и ML для анализа данных и присваивает людям кредитные баллы.

Образование

Репетиторы с искусственным интеллектом могут помочь учащимся учиться, избавляя их от стресса и беспокойства. Это также может помочь преподавателям прогнозировать поведение на раннем этапе в виртуальной среде обучения (VLE), такой как Moodle. Это особенно полезно во время таких сценариев, как текущая пандемия.

Здравоохранение

ИИ применяется в здравоохранении для оценки электрокардиограммы или компьютерной томографии для выявления рисков для здоровья пациентов. Это также помогает регулировать дозировку и выбирать наиболее подходящие методы лечения таких заболеваний, как рак.

Искусственные нейронные сети поддерживают клинические решения для медицинской диагностики, например, технология обработки понятий, используемая в программном обеспечении EMR. ИИ также может помочь в:

  • Анализ медицинских записей
  • Управление лекарствами
  • Планирование лечения
  • Консультация
  • Клиническая подготовка
  • Создание наркотиков
  • Прогнозирование результатов

Вариант использования: Ганноверский проект искусственного интеллекта от Microsoft помогает врачам выбрать наиболее эффективное лечение рака из более чем 800 вакцин и лекарств.

Правительство

Правительственные организации из таких стран, как Китай, используют ИИ для массового наблюдения. Точно так же его можно использовать для управления светофорами с помощью камер для мониторинга плотности дорожного движения и регулировки времени сигнала.

Например, в Индии дорожная сигнализация, управляемая искусственным интеллектом, развернута для очистки и управления трафиком в городе Бангалор.

Кроме того, многие страны используют ИИ в своих военных приложениях для улучшения связи, управления, контроля, датчиков, функциональной совместимости и интеграции. Он также используется для сбора и анализа разведданных, логистики, автономных транспортных средств, киберопераций и многого другого.

Другие приложения ИИ находятся в:

  • Исследование космоса для анализа обширных данных для исследований
  • Биохимия для определения трехмерной структуры белков
  • Создание и автоматизация контента.

Пример: Wordsmith — это платформа для создания естественного языка и преобразования данных в осмысленные идеи.

  • Автоматизируйте связанные с законом задачи и поиск,
  • Управление безопасностью и здоровьем на рабочем месте
  • Человеческие ресурсы для проверки и ранжирования резюме
  • Поиск работы путем оценки данных, связанных с навыками работы и заработной платой
  • Обслуживание клиентов с виртуальными помощниками
  • Гостеприимство для автоматизации задач, общения с гостями, анализа тенденций и прогнозирования потребностей потребителей.
  • Производство автомобилей, датчиков, игр и игрушек и многого другого

ИИ против машинного обучения против глубокого обучения: различия

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение коррелируют друг с другом. По сути, глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, а машинное обучение — подмножество искусственного интеллекта.

Так что дело здесь не в «различии», а в том, в какой области они могут применяться.

Давайте посмотрим, чем они отличаются.

Искусственный интеллект против машинного обучения

Параметр ИИ МЛ
Концепция Это более масштабная концепция создания умных машин для имитации человеческого мышления и поведения. Это подмножество искусственного интеллекта, помогающее машинам учиться, анализируя данные без явного программирования.
Цель Он направлен на создание более интеллектуальных систем с человеческими способностями мышления для решения сложных вопросов.
Он обеспокоен увеличением показателей успеха.		 Он направлен на то, чтобы позволить машинам анализировать данные, чтобы обеспечить точный результат.
Он обеспокоен шаблонами и точностью
Что они делают ИИ позволяет системе выполнять задачи так же, как это делал бы человек, но без ошибок и с большей скоростью. Машины постоянно учатся улучшать и выполнять задачу, чтобы она могла обеспечить большую точность.
Подмножества Его подмножествами являются глубокое обучение и машинное обучение. Его подмножество — глубокое обучение
Типы Он бывает трех типов: общий ИИ, сильный ИИ и слабый ИИ. Его типы: обучение с подкреплением, контролируемое и неконтролируемое.
Процесс Он включает в себя рассуждения, обучение и самокоррекцию. Он включает в себя обучение, а также самокоррекцию новых данных.
Типы данных Работает с неструктурированными, полуструктурированными и структурированными данными. Работает с полуструктурированными и структурированными данными.
Сфера Его область применения шире.
Системы ИИ могут выполнять несколько задач вместо машинного обучения, которое обучено конкретным задачам.		 Его возможности ограничены по сравнению с ИИ.
Машины машинного обучения выполняют определенные задачи, для которых они обучены
Заявление Его приложения — чат-боты, роботы, системы рекомендаций, игры, социальные сети и многое другое. Основными приложениями являются онлайн-рекомендации, предложения друзей в Facebook, поиск в Google и т. д.

Машинное обучение против глубокого обучения

Параметр МЛ Глубокое обучение
Зависимость от данных Хотя машинное обучение работает с огромными объемами данных, оно также принимает и меньшие объемы данных. Его алгоритмы хорошо работают с большими объемами данных. Следовательно, если вы хотите получить большую точность, вы должны предоставить больше данных и позволить им постоянно учиться.
Время исполнения Его алгоритмы требуют меньше времени на обучение, чем DL, но требуют больше времени для тестирования модели. Для обучения модели требуется больше времени, но меньше для тестирования модели.
Аппаратная зависимость Модели машинного обучения не нуждаются в большом количестве данных; следовательно, они работают на недорогих машинах. Модели глубокого обучения требуют огромных данных для эффективной работы; следовательно, они подходят только для высокопроизводительных машин с графическими процессорами.
Разработка функций Модели ML требуют, чтобы вы разработали экстрактор признаков для каждой проблемы, чтобы двигаться дальше. Поскольку DL — это расширенная форма ML, для решения проблем не требуются средства извлечения признаков. Вместо этого DL самостоятельно изучает высокоуровневые функции и идеи из собранных данных.
Решение проблем Традиционные модели машинного обучения разбивают проблему на более мелкие части и решают каждую часть отдельно. Как только он решает все части, он генерирует окончательный результат. Модели DL используют сквозной подход для решения проблемы, используя входные данные для данной проблемы.
Интерпретация результатов Легко интерпретировать результаты проблемы с использованием моделей ML наряду с полным анализом процесса и причин. Может быть сложно анализировать результаты проблемы с моделями DL. Хотя вы можете получить лучшие результаты для проблемы с DL, чем с традиционным ML, вы не можете понять, почему и как получился результат.
Данные Для этого требуются структурированные и полуструктурированные данные. Для этого требуются как структурированные, так и неструктурированные данные, поскольку он опирается на искусственные нейронные сети.
Лучшее для Подходит для решения простых и немного сложных задач. Подходит для решения сложных задач.

Вывод

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение — это современные методы создания умных машин и решения сложных задач. Они используются везде, от бизнеса до дома, облегчая жизнь.

DL относится к ML, а ML — к AI, поэтому здесь дело не в разнице, а в сфере применения каждой технологии.