人工智能 vs 机器学习 vs 深度学习：新的进步伦理

AI vs ML vs DL：每一项新技术或创新都会带来大量的工作机会。 在 Covid-19 期间，我们看到技术在不断发展，随之而来的是大量的新前景。

在这种情况下，自动机器学习和人工智能被用来完成大量的劳动。 未来几年，人工智能将淘汰 20% 到 30% 的劳动力。

机器正在迅速取代人类，而且这个数字还在迅速上升。 虽然机器不能完全取代人，但它们会大大简化我们的工作。

许多大型和大型公司正在以惊人的速度研究这些新技术。 像特斯拉、微软和谷歌这样的跨国公司已经迅速接受了这些技术，并且不断地开发它们。

AI vs ML vs DL 对你来说可能仍然是个谜。 今天，我们将学习这三个项目之间的差异，并努力对每个项目进行透彻的了解。

高级人类智能 vs 人工智能 – AI vs ML vs DL

人工智能 (AI) 是近来流行的一个术语。

它允许计算机或机器自行思考和做出决定。 如果您同时考虑一下，机器可以自行做出判断似乎令人难以置信。

但是，如果我们研究机器学习、计算智能和其他各种主题，我们会发现它是可行的。

毫无疑问，人工智能正在以惊人的速度发展。 根据 Inc. 的数据，到 2022 年初，人工智能将成为一个价值 30 亿美元的产业。

将人工智能和人类能力相结合将提供令人难以置信的好处，我们已经开始观察到这一点。 人工智能如果使用得当，将对人类极为有益。 因此，我们的许多任务将快速而轻松地完成。

人工智能 (AI) 是一种能够理解和再现人类思维及其能力的能力。

人工智能使科学家能够赋予机器人推理的能力。 人工智能的基本目标是快速解决大而难的问题。

机器学习是一个大型应用程序，其中包含许多微小的概念和子类别。 正在研究这些子类别的开发人员正在研究这些子类别，特别是以便可以适当地使用它们。

人工智能的优势

随着人工智能的发展速度，可以合理地假设人工智能将用于几乎所有业务。

人工智能的基本目标是教机器思考，更重要的是，学会智能思考。

人工智能 (AI)

人工智能包括机器学习。 它已经开始使用了。 例如，如果您进行 Google 搜索，您会注意到一段时间后您将开始收到相同商品的广告。

你有没有想过为什么以及如何发生这样的事情？ 机器学习用于实现这些目标。

只有机器学习用于生成您看到的搜索结果和广告。 从本质上讲，机器学习将数据和先前的经验联系起来，为您提供未来的相关信息。

模式、预测、输入和过去的经验是使机器学习可行的四个要素。

机器学习将原始数据作为主要输入，对其进行分析，并向您显示有用的信息。 在机器学习中，主要使用三种算法：

监督学习算法——AI vs ML vs DL

在这个算法中，给计算机一个数据集，然后计算机利用该数据集生成一个输出。

如果您想使用机器学习演示芒果的外观，您需要使用监督学习技术。

您必须创建一个描述芒果外观、颜色和其他特征的数据集。 此外，必须提供一个标签数据集，其中必须建立芒果的名称。

因此，每当算法遇到这种类型的数据时，它都会假设它是芒果。

无监督学习算法

例如，如果您想为计算机提供板球和足球数据，您还需要提前准备一些数据集。

最后，您想知道场地中有多少足球和板球。 您将通过告诉计算机将来自大球的数据与来自小球的数据分开保存来做到这一点。

机器学习的优势

在它的帮助下，我们可以做出更好的决策，它还使我们能够自动化工作。 我们可以使用它将现有数据转换为分析和图形表示。

我们在这方面取得了很好的效果，并且还可以访问诸如多品种功能之类的功能。 一般来说，它是一项有用的技术。

深度学习

深度学习是属于人工智能范畴的机器学习领域。

这是机器学习的一部分，它着眼于计算机的算法并改进结果。

深度学习用于各种事情，包括聊天机器人、虚拟助手和人脸识别，以及其他困难任务。

人工智能 (AI) 是一门庞大的学科，即使看似困难的任务也可以在其中完成。 深度学习是其中的一个子集，专注于某个主题，涵盖面部识别和聊天机器人等任务。

深度学习的优势

人脸识别、聊天机器人和虚拟助手：它们有多大用处？ 这不会让你的工作轻松很多吗？ 同样，它为您节省的时间和人员与为您节省的时间和人员数量相同。

完事

顺便说一句，AI vs ML vs DL，这些听起来都一样。 但是，当你完全理解了这些概念之后，你会发现它们有很大的不同，并且完全不同。

每个概念都有自己的一套算法和过程，它依赖于这些算法和过程来发挥作用。

在我们瞬息万变的数字环境中，人工智能将以更快的速度扩展。 每个人都期待着即将到来的调查结果。