人工智能、機器學習和深度學習之間的區別

人工智能、機器學習和深度學習已經席捲了現代世界。

全球各地的企業都在使用這些概念來構建可以簡化生活的智能、有價值的機器。

人工智能 ( AI ) 是一種創建智能機器的“智能”方式，機器學習 ( ML ) 是人工智能的一部分，有助於構建人工智能驅動的應用程序，而深度學習 ( DL ) 又是訓練機器學習的一部分具有復雜算法和海量數據量的模型。

它們在專注於為用戶提供獨特體驗的行業中發揮著至關重要的作用。

由於它們是相關的，大多數人會混淆人工智能、機器學習和深度學習。 但這些術語並不相同。

在本文中，您將了解這些技術之間的異同。

所以讓我們開始挖掘吧。

AI vs 機器學習 vs 深度學習：它們是什麼？

AI、ML 和深度學習有些相同，但它們的範圍、工作過程和可互換功能不同。

讓我們一一討論它們，以了解它們是什麼以及它們在當前生活中的日常應用。

什麼是人工智能（AI）？

您不能將智能定義為技能組合。 這是一個以智能和速度自行學習新事物的過程。 人類使用智能從教育、培訓、工作經驗等中學習。

將人類智能轉移到機器上就是我們所說的人工智能 (AI)。 許多 IT 行業使用人工智能來開發像人類一樣的自我開發機器。 人工智能機器從人類行為中學習並相應地執行任務以解決複雜的算法。

簡單來說，就是在一個計算機系統中開發來控制其他計算機系統。 1940 年代，第一台數字計算機問世，而 1950 年代，人工智能的可能性應運而生。

如今，人工智能被用於天氣預報、圖像處理、搜索引擎優化、醫學、機器人、物流、在線搜索等。 根據目前的功能，人工智能分為四種類型：

• 反應式機器 AI
• 有限記憶人工智能
• 心智理論
• 有自我意識的人工智能

示例：當您與 Siri 或 Alexa 交談時，您會得到頻繁的回答和響應。 這只是由於機器內部的人工智能。 它傾聽你的話，解釋它們，理解它們，並立即做出反應。

其他應用包括自動駕駛汽車、人工智能機器人、機器翻譯、語音識別等。

什麼是機器學習 (ML)？

在挖掘機器學習之前，您必須了解數據挖掘的概念。 數據挖掘通過使用數學分析技術來發現數據中的趨勢和模式，從而得出可操作的信息。

組織可以使用大量數據來改進機器學習技術。 ML 提供了一種從基於數據的經驗中尋找新路徑或算法的方法。 它是對自動提取數據以更謹慎地做出業務決策的技術的研究。

它有助於設計和開發一種機器，該機器可以從數據庫中獲取特定數據，從而在不使用任何代碼的情況下提供有價值的結果。 因此，ML 提供了一種更好的方法來根據洞察力進行預測。

因此，ML 從數據和算法中學習以了解如何執行任務。 它是人工智能的子集。

示例：在您的日常生活中，當您打開任何您經常使用的平台（例如 Instagram）時，您都可以看到產品推薦。 網站根據之前的搜索或購買來跟踪您的行為，ML 獲取數據並根據相同的模式向您展示產品。

許多行業使用 ML 來實時檢測、修復和診斷異常的應用程序行為。 從小型人臉識別應用到大型搜索引擎提煉行業，它在各個行業都有多種應用。

什麼是深度學習

如果我們將人工智能與人類智能進行比較，那麼深度學習就是人類大腦中的神經元。 它比機器學習更複雜，因為它使用深度神經網絡。

在這裡，機器使用多層技術來學習。 該網絡由一個用於接受數據輸入的輸入層和一個用於查找隱藏特徵的隱藏層組成。 最後，輸出層提供最終信息。

換句話說，深度學習使用一種稱為序列學習的簡單技術。 許多行業使用深度學習技術來構建新的想法和產品。 深度學習在影響和範圍方面不同於機器學習。

人工智能是我們不斷發展的世界的現在和未來。 深度學習通過擴展 AI 的整體使用來實現實際應用。 由於深度學習，許多複雜的任務似乎成為可能，例如無人駕駛汽車、更好的電影推薦、醫療保健等等。

示例：當您想到無​​人駕駛汽車時，您一定想知道它是如何在沒有人工幫助的情況下在道路上行駛的。 深度學習在理解各種場景中的道路結構、行人、限速等方面提供了類似人類的專業知識。

有了大數據和高效的計算，汽車可以自動駕駛，這意味著它有更好的決策流程。

AI vs 機器學習 vs 深度學習：它們是如何工作的？

現在，您知道 AI、ML 和深度學習分別是什麼了。 讓我們根據它們的工作方式來比較它們。

人工智能是如何工作的？

將人工智能視為解決問題、回答問題、提出建議或預測某事的一種方式。

使用人工智能概念的系統通過使用迭代和智能算法整合大型數據集並分析數據以學習特徵和模式來工作。 它通過處理數據不斷測試和確定自己的性能，並使其更智能地開發更多專業知識。

人工智能係統可以以令人難以置信的速度運行成千上萬的任務，而無需休息。 因此，他們很快學會了能夠有效地完成任務。 人工智能旨在創建模仿人類行為的計算機系統，以像人類一樣思考並解決複雜的問題。

為此，人工智能係統利用各種流程、技術和技術。 以下是人工智能係統的不同組成部分：

• 神經網絡：就像在人類大腦中發現的一個大型神經元網絡。 它允許人工智能係統使用大量數據，分析它們以發現模式並解決問題。
• 認知計算：它模仿人腦在執行任務時的思維方式，以促進機器與人類之間的交流。
• 機器學習：它是人工智能的一個子集，允許計算機系統、應用程序和程序自動學習和開發基於經驗的結果。 它使人工智能能夠檢測模式並從數據中揭示洞察力以增強結果。
• 深度學習：它是機器學習的一個子集，使人工智能能夠通過使用人工智能神經網絡來處理數據並學習和改進。
• 計算機視覺：人工智能係統可以通過深度學習和模式識別來分析和解釋圖像內容。 計算機視覺允許人工智能係統識別視覺數據的組成部分。

例如，驗證碼通過要求您識別自行車、汽車、交通信號燈等來學習。

• 自然處理語言 (NLP)：它允許系統以口頭和書面形式識別、分析、解釋和學習人類語言。 它用於與人類交流的系統中。

因此，為了讓人工智能係統工作，它必須具備所有這些能力。 除此之外，人工智能係統還需要一些技術：

• 更大、更易訪問的數據集，因為人工智能在其上蓬勃發展
• 通過高級算法進行智能數據處理，以同時快速分析數據並了解複雜問題並預測事件。
• 應用程序編程接口 (API)，用於將 AI 功能添加到系統或應用程序並使其更智能。
• 圖形處理單元 (GPU) 為 AI 系統提供強大的計算能力，以執行數據處理和解釋的繁重計算。

機器學習如何工作？

機器學習通過使用各種技術和算法來使用大量數據來分析、學習和預測未來。 它涉及許多複雜的編碼和數學，這些數學函數提供了一些數學功能。

它探索數據並識別模式，以便根據以前的經驗進行學習和改進。 它教會人工智能係統像人類一樣思考。 機器學習有助於自動化使用一組規則和數據定義模式完成的任務。 通過這種方式，企業可以使用人工智能係統快速執行任務。 ML 使用兩種主要技術：

• 無監督學習：它有助於在收集的數據中找到已知模式
• 監督學習：它支持數據收集或從過去的 ML 部署中產生輸出。

深度學習是如何工作的？

它首先設計一個深度學習模型，以持續觀察和分析涉及邏輯結構的數據，就像人類得出結論的方式一樣。

為了完成這項分析，深度學習系統利用了一種分層算法結構，稱為可以模仿人腦的人工神經網絡。 這使得系統比傳統系統更有能力執行任務。

但是，必須不斷訓練深度學習模型以發展和增強其能力，以便得出正確的結論。

人工智能 vs 機器學習 vs 深度學習：應用

要完全了解 AI、ML 和深度學習的工作原理，了解它們的應用方式和位置非常重要。

人工智能係統用於各種目的，例如推理和解決問題、規劃、學習、知識呈現、自然語言處理、通用智能、社會智能、感知等。

例如，人工智能用於在線廣告、谷歌等搜索引擎等。

讓我們詳細看看它。

互聯網、電子商務和營銷

• 搜索引擎：谷歌等搜索引擎使用人工智能來顯示結果。
• 推薦系​​統： YouTube、Netflix 和亞馬遜等推薦系統也使用它來根據用戶偏好或評分推薦內容。

AI 用於生成播放列表、顯示視頻、推薦產品和服務等等。

• 社交媒體： Facebook、Instagram、Twitter 等網站使用 AI 顯示您可以參與的相關帖子、自動翻譯語言、刪除仇恨內容等。
• 廣告：人工智能被用於有針對性的網絡廣告，以說服人們點擊廣告並通過顯示有吸引力的內容來增加他們在網站上花費的時間。 人工智能可以通過分析他們的數字簽名來預測個性化的報價和客戶行為。
• 聊天機器人：聊天機器人用於控制電器、與客戶溝通等。

例如，Amazon Echo 可以將人類語音翻譯成合適的動作。

• 虛擬助手：亞馬遜 Alexa 等虛擬助手使用 AI 處理自然語言並幫助用戶進行查詢。
• 翻譯：人工智能可以自動翻譯文本文件和口語。

示例：谷歌翻譯。

其他用例包括垃圾郵件過濾、圖像標記、面部識別等。

賭博

遊戲行業大量使用人工智能來製作高級視頻遊戲，其中包括一些具有超人能力的遊戲。

示例：象棋一樣的深藍和 AlphaGo。 後者曾經擊敗過世界圍棋冠軍李世石。

社會經濟

人工智能正被用來解決社會和經濟挑戰，如無家可歸、貧困等。

示例：斯坦福大學的研究人員利用人工智能通過分析衛星圖像來識別貧困地區。

網絡安全

採用人工智能及其子領域 ML 和深度學習，安全公司可以創建解決方案來保護系統、網絡、應用程序和數據。 它適用於：

• 應用安全以應對跨站點腳本、SQL 注入、服務器端偽造、分佈式拒絕服務等攻擊。
• 通過識別更多攻擊和改進入侵檢測系統來保護網絡
• 分析用戶行為以識別受感染的應用程序、風險和欺詐行為
• 通過學習常見的威脅行為並阻止它們來防止諸如勒索軟件之類的攻擊，從而保護端點。

農業

人工智能、機器學習和深度學習有助於農業識別需要灌溉、施肥和處理以提高產量的區域。 它可以幫助農學家進行研究和預測作物成熟時間、監測土壤水分、自動化溫室、檢測害蟲和操作農業機械。

金融

人工神經網絡在金融機構中用於檢測超出規範的索賠和收費以及調查活動。

銀行可以使用人工智能來預防欺詐，以打擊借記卡濫用、組織記賬等業務、管理財產、投資股票、監控行​​為模式，並立即對變化做出反應。 人工智能也用於在線交易應用程序。

示例： ZestFinance 的 Zest 自動化機器學習 (ZAML) 是一個信用承銷平台。 它使用 AI 和 ML 進行數據分析並分配人們的信用評分。

教育

人工智能導師可以幫助學生學習，同時消除壓力和焦慮。 它還可以幫助教育工作者在 Moodle 等虛擬學習環境 (VLE) 中及早預測行為。 在當前大流行等情況下，它尤其有用。

衛生保健

人工智能應用於醫療保健，以評估心電圖或 CT 掃描，以識別患者的健康風險。 它還有助於調節劑量並為癌症等疾病選擇最合適的治療方法。

人工神經網絡支持醫療診斷的臨床決策，例如 EMR 軟件中使用的概念處理技術。 人工智能還可以幫助：

• 分析醫療記錄
• 藥物管理
• 計劃治療
• 諮詢
• 臨床培訓
• 製造藥物
• 預測結果

用例：微軟的 Hanover AI 項目幫助醫生從 800 多種疫苗和藥物中選擇最有效的癌症治療方法。

政府

中國等國家的政府組織使用人工智能進行大規模監控。 同樣，它也可以用於管理交通信號，通過使用攝像頭進行交通密度監控和信號時間調整。

例如，在印度，部署了人工智能管理的交通信號來清理和管理班加羅爾市的交通。

此外，許多國家正在其軍事應用中使用人工智能來改善通信、指揮、控制、傳感器、互操作性和集成。 它還用於收集和分析情報、物流、自動駕駛汽車、網絡操作等。

人工智能的其他應用包括：

• 太空探索以分析大量數據以進行研究
• 確定蛋白質 3D 結構的生物化學
• 內容創建和自動化。

示例： Wordsmith 是一個生成自然語言並將數據轉化為有意義的見解的平台。

• 自動執行與法律相關的任務和搜索，
• 工作場所安全與健康管理
• 篩选和排名簡歷的人力資源
• 通過評估與工作技能和薪水相關的數據來尋找工作
• 帶有虛擬助手的客戶服務
• 款待自動化任務、與客人溝通、分析趨勢和預測消費者需求。
• 汽車、傳感器、遊戲和玩具等的製造

AI vs 機器學習 vs 深度學習：差異

人工智能、機器學習和深度學習相互關聯。 事實上，深度學習是機器學習的一個子集，而機器學習是人工智能的一個子集。

因此，這不是真正的“差異”問題，而是它們可以應用的範圍。

讓我們看看它們有何不同。

人工智能與機器學習

機器學習與深度學習

結論

人工智能、機器學習和深度學習是創造智能機器和解決複雜問題的現代技術。 它們無處不在，從企業到家庭，讓生活更輕鬆。

DL 歸於 ML，而 ML 歸於 AI，所以這並不是真正的區別問題，而是每種技術的範圍。