人工智能 vs 機器學習 vs 深度學習：新的進步倫理

AI vs ML vs DL：每一項新技術或創新都會帶來大量的工作機會。 在 Covid-19 期間，我們看到技術在不斷發展，隨之而來的是大量的新前景。

在這種情況下，自動機器學習和人工智能被用來完成大量的勞動。 未來幾年，人工智能將淘汰 20% 到 30% 的勞動力。

機器正在迅速取代人類，而且這個數字還在迅速上升。 雖然機器不能完全取代人，但它們會大大簡化我們的工作。

許多大型和大型公司正在以驚人的速度研究這些新技術。 像特斯拉、微軟和谷歌這樣的跨國公司已經迅速接受了這些技術，並且不斷地開發它們。

AI vs ML vs DL 對你來說可能仍然是個謎。 今天，我們將學習這三個項目之間的差異，並努力對每個項目進行透徹的了解。

高級人類智能 vs 人工智能 – AI vs ML vs DL

人工智能 (AI) 是近來流行的一個術語。

它允許計算機或機器自行思考和做出決定。 如果您同時考慮一下，機器可以自行做出判斷似乎令人難以置信。

但是，如果我們研究機器學習、計算智能和其他各種主題，我們會發現它是可行的。

毫無疑問，人工智能正在以驚人的速度發展。 根據 Inc. 的數據，到 2022 年初，人工智能將成為一個價值 30 億美元的產業。

將人工智能和人類能力相結合將提供令人難以置信的好處，我們已經開始觀察到這一點。 人工智能如果使用得當，將對人類極為有益。 因此，我們的許多任務將快速而輕鬆地完成。

人工智能 (AI) 是一種能夠理解和再現人類思維及其能力的能力。

人工智能使科學家能夠賦予機器人推理的能力。 人工智能的基本目標是快速解決大而難的問題。

機器學習是一個大型應用程序，其中包含許多微小的概念和子類別。 正在研究這些子類別的開發人員正在研究這些子類別，特別是以便可以適當地使用它們。

人工智能的優勢

隨著人工智能的發展速度，可以合理地假設人工智能將用於幾乎所有業務。

人工智能的基本目標是教機器思考，更重要的是，學會智能思考。

人工智能 (AI)

人工智能包括機器學習。 它已經開始使用了。 例如，如果您進行 Google 搜索，您會注意到一段時間後您將開始收到相同商品的廣告。

你有沒有想過為什麼以及如何發生這樣的事情？ 機器學習用於實現這些目標。

只有機器學習用於生成您看到的搜索結果和廣告。 從本質上講，機器學習將數據和先前的經驗聯繫起來，為您提供未來的相關信息。

模式、預測、輸入和過去的經驗是使機器學習可行的四個要素。

機器學習將原始數據作為主要輸入，對其進行分析，並向您顯示有用的信息。 在機器學習中，主要使用三種算法：

監督學習算法——AI vs ML vs DL

在這個算法中，給計算機一個數據集，然後計算機利用該數據集生成一個輸出。

如果您想使用機器學習演示芒果的外觀，您需要使用監督學習技術。

您必須創建一個描述芒果外觀、顏色和其他特徵的數據集。 此外，必須提供一個標籤數據集，其中必須建立芒果的名稱。

因此，每當算法遇到這種類型的數據時，它都會假設它是芒果。

無監督學習算法

例如，如果您想為計算機提供板球和足球數據，您還需要提前準備一些數據集。

最後，您想知道場地中有多少足球和板球。 您將通過告訴計算機將來自大球的數據與來自小球的數據分開保存來做到這一點。

機器學習的優勢

在它的幫助下，我們可以做出更好的決策，它還使我們能夠自動化工作。 我們可以使用它將現有數據轉換為分析和圖形表示。

我們在這方面取得了很好的效果，並且還可以訪問諸如多品種功能之類的功能。 一般來說，它是一項有用的技術。

深度學習

深度學習是屬於人工智能範疇的機器學習領域。

這是機器學習的一部分，它著眼於計算機的算法並改進結果。

深度學習用於各種事情，包括聊天機器人、虛擬助手和人臉識別，以及其他困難任務。

人工智能 (AI) 是一門龐大的學科，即使看似困難的任務也可以在其中完成。 深度學習是其中的一個子集，專注於某個主題，涵蓋面部識別和聊天機器人等任務。

深度學習的優勢

人臉識別、聊天機器人和虛擬助手：它們有多大用處？ 這不會讓你的工作輕鬆很多嗎？ 同樣，它為您節省的時間和人員與為您節省的時間和人員數量相同。

完事

順便說一句，AI vs ML vs DL，這些聽起來都一樣。 但是，當你完全理解了這些概念之後，你會發現它們有很大的不同，並且完全不同。

每個概念都有自己的一套算法和過程，它依賴於這些算法和過程來發揮作用。

在我們瞬息萬變的數字環境中，人工智能將以更快的速度擴展。 每個人都期待著即將到來的調查結果。