Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie zrewolucjonizowały współczesny świat.
Przedsiębiorstwa na całym globie wykorzystują te koncepcje do konstruowania zaawansowanych, wartościowych systemów, które mają potencjał uprościć codzienne życie.
Sztuczna inteligencja (AI) to koncepcja „inteligentnego” tworzenia maszyn zdolnych do autonomicznego działania. Uczenie maszynowe (ML) stanowi podgrupę AI, która wspomaga proces tworzenia aplikacji opartych na tej technologii. Z kolei głębokie uczenie (DL) jest gałęzią uczenia maszynowego, która wykorzystuje zaawansowane algorytmy i obszerne zbiory danych do trenowania modeli.
Technologie te odgrywają kluczową rolę w branżach, które koncentrują się na dostarczaniu użytkownikom spersonalizowanych i unikalnych doświadczeń.
Ze względu na ich wzajemne powiązania, wiele osób mylnie utożsamia sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i głębokie uczenie. Należy jednak zaznaczyć, że są to odmienne terminy.
Ten artykuł ma na celu wyjaśnienie podobieństw i różnic między tymi technologiami.
Zatem, rozpocznijmy analizę tych pojęć.
Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie: definicje
AI, ML i Deep Learning są powiązane, ale różnią się zakresem, sposobem działania i możliwościami zastosowania.
Przyjrzyjmy się im po kolei, aby zrozumieć ich istotę oraz codzienne zastosowania.
Czym jest sztuczna inteligencja (AI)?
Inteligencji nie da się sprowadzić do zestawu umiejętności. Jest to proces ciągłego, samodzielnego nabywania wiedzy, odbywający się w sposób szybki i efektywny. Ludzie wykorzystują inteligencję, aby uczyć się poprzez edukację, szkolenia, praktyczne doświadczenia i wiele innych czynników.
Przeniesienie ludzkiej zdolności uczenia się na maszynę jest określane mianem sztucznej inteligencji (AI). Wiele firm z sektora IT wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia systemów, które samodzielnie się rozwijają i imitują ludzkie zachowania. Maszyny AI uczą się na podstawie interakcji z użytkownikami i dostosowują się do wykonywania zadań w celu rozwiązywania skomplikowanych problemów.
Mówiąc prościej, AI jest rozwijana w systemach komputerowych w celu sterowania innymi systemami. Początki cyfrowej informatyki sięgają lat czterdziestych XX wieku, a pierwsze koncepcje AI pojawiły się dekadę później.
Obecnie sztuczna inteligencja ma zastosowanie w prognozowaniu pogody, analizie obrazów, optymalizacji wyszukiwania, medycynie, robotyce, logistyce, wyszukiwaniu informacji online i wielu innych dziedzinach. Na podstawie obecnych możliwości AI dzieli się na cztery kategorie:
- Reaktywne maszyny AI
- AI z ograniczoną pamięcią
- AI oparta na teorii umysłu
- Sztuczna inteligencja świadoma
Przykład: Podczas rozmowy z Siri lub Alexą, otrzymujesz odpowiedzi i reakcje. Jest to możliwe dzięki implementacji AI wewnątrz tych urządzeń. System analizuje twoje słowa, interpretuje je, rozumie ich znaczenie i niezwłocznie reaguje.
Inne przykłady zastosowań to autonomiczne pojazdy, roboty AI, tłumaczenie maszynowe, rozpoznawanie mowy i wiele innych.
Czym jest uczenie maszynowe (ML)?
Zanim przejdziemy do uczenia maszynowego, warto zrozumieć koncepcję eksploracji danych. Eksploracja danych umożliwia uzyskanie istotnych informacji poprzez zastosowanie matematycznych technik analitycznych w celu identyfikacji trendów i wzorców w danych.
Organizacje mogą korzystać z dużych zbiorów danych w celu udoskonalania metod uczenia maszynowego. ML umożliwia odkrycie nowych ścieżek lub algorytmów na podstawie doświadczeń opartych na danych. Jest to dziedzina nauki zajmująca się technikami, które automatycznie wydobywają informacje z danych w celu podejmowania bardziej trafnych decyzji biznesowych.
ML pomaga w projektowaniu i rozwijaniu systemów, które potrafią samodzielnie pobierać konkretne informacje z baz danych w celu generowania cennych wyników bez konieczności pisania kodu. W ten sposób ML oferuje skuteczniejszy sposób przewidywania na podstawie zebranych obserwacji.
Podsumowując, ML uczy się na podstawie danych i algorytmów, aby zrozumieć, jak wykonać dane zadanie. Jest to podkategoria sztucznej inteligencji.
Przykład: W codziennym życiu, kiedy otwierasz ulubioną platformę, na przykład Instagram, możesz zauważyć sugestie produktów. Strony internetowe śledzą twoje zachowania na podstawie wcześniejszych wyszukiwań lub zakupów. ML pobiera te informacje i na ich podstawie wyświetla spersonalizowane sugestie produktów.
Wiele branż wykorzystuje ML do wykrywania, korygowania i diagnozowania nieprawidłowości w działaniu aplikacji w czasie rzeczywistym. ML ma szerokie zastosowanie, od prostych aplikacji do rozpoznawania twarzy, po zaawansowane systemy w rafineriach i wyszukiwarkach.
Czym jest głębokie uczenie (Deep Learning)?
Gdybyśmy porównali sztuczną inteligencję do ludzkiej, to głębokie uczenie byłoby odpowiednikiem neuronów w ludzkim mózgu. Jest bardziej złożone niż uczenie maszynowe, ponieważ wykorzystuje głębokie sieci neuronowe.
W tym przypadku, systemy uczące się wykorzystują technikę wielowarstwową. Sieć składa się z warstwy wejściowej, która przyjmuje dane, oraz warstwy ukrytej, która wyszukuje ukryte powiązania. Ostatecznie, warstwa wyjściowa dostarcza końcowych rezultatów.
Innymi słowy, głębokie uczenie stosuje prostą technikę zwaną uczeniem sekwencyjnym. Wiele branż korzysta z technik głębokiego uczenia do generowania nowych pomysłów i produktów. Głębokie uczenie różni się od uczenia maszynowego pod względem wpływu i zakresu.
AI jest teraźniejszością i przyszłością naszego dynamicznie rozwijającego się świata. Głębokie uczenie umożliwia praktyczne zastosowania, rozszerzając ogólne wykorzystanie sztucznej inteligencji. Dzięki głębokiemu uczeniu wiele złożonych zadań, takich jak samochody autonomiczne, lepsze rekomendacje filmów czy postęp w opiece zdrowotnej, staje się realne.
Przykład: Rozważając samochód autonomiczny, naturalnym pytaniem jest, jak porusza się on po drodze bez udziału człowieka. Głębokie uczenie zapewnia wiedzę podobną do ludzkiej, umożliwiając rozumienie struktury dróg, zachowania pieszych, ograniczeń prędkości w różnych warunkach i wielu innych czynników.
Dzięki obszernej bazie danych i zaawansowanym obliczeniom, samochód potrafi podejmować autonomiczne decyzje, co oznacza bardziej efektywny proces jazdy.
Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie: zasady działania
Teraz, gdy wiesz, czym są AI, ML i Deep Learning, porównajmy je pod względem ich funkcjonowania.
Jak działa sztuczna inteligencja?
Sztuczną inteligencję można postrzegać jako sposób rozwiązywania problemów, udzielania odpowiedzi na pytania, sugerowania rozwiązań lub przewidywania przyszłych zdarzeń.
Systemy oparte na AI działają poprzez gromadzenie i analizowanie rozległych zbiorów danych za pomocą iteracyjnych i zaawansowanych algorytmów. Dane są analizowane w celu identyfikacji charakterystycznych cech i wzorców. Systemy AI nieustannie testują i oceniają swoją skuteczność poprzez przetwarzanie danych, dzięki czemu są w stanie doskonalić się i poszerzać zakres wiedzy.
Systemy AI mogą wykonywać wiele zadań z niesamowitą szybkością i bez przerw. Dlatego też szybko uczą się skutecznego wykonywania zadań. Celem sztucznej inteligencji jest tworzenie systemów, które naśladują ludzkie zachowania, myślenie i rozwiązywanie złożonych problemów.
W tym celu systemy AI wykorzystują różne procesy, techniki i technologie. Oto kluczowe elementy systemów AI:
- Sieci neuronowe: Funkcjonują jak rozległa sieć neuronów w ludzkim mózgu. Umożliwiają one systemom AI analizę dużych zbiorów danych, identyfikację wzorców i rozwiązywanie problemów.
- Obliczenia kognitywne: Naśladują sposób myślenia ludzkiego mózgu podczas wykonywania zadań, aby usprawnić komunikację między maszynami a ludźmi.
- Uczenie maszynowe: Jest to poddziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia systemom, aplikacjom i programom automatyczne uczenie się i generowanie wyników opartych na doświadczeniu. ML umożliwia systemom AI odkrywanie wzorców i wydobywanie wniosków z danych w celu usprawnienia ich działania.
- Głębokie uczenie: Stanowi podkategorię uczenia maszynowego, która umożliwia systemom AI przetwarzanie danych, uczenie się i ulepszanie za pomocą sieci neuronowych.
- Wizja komputerowa: Systemy AI są w stanie analizować i interpretować treść obrazów poprzez głębokie uczenie i rozpoznawanie wzorców. Wizja komputerowa pozwala systemom AI identyfikować komponenty danych wizualnych.
Przykład: Zadania typu captcha uczą się rozpoznawania określonych obiektów, takich jak rowery, samochody czy sygnalizacja świetlna.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Umożliwia systemom rozpoznawanie, analizowanie, interpretowanie i uczenie się języka ludzkiego w formie mówionej i pisemnej. NLP znajduje zastosowanie w systemach komunikujących się z człowiekiem.
Aby system AI funkcjonował, musi posiadać wszystkie te możliwości. Dodatkowo, systemy AI wymagają konkretnych technologii:
- Rozbudowane, dostępne zbiory danych, ponieważ AI rozwija się na ich podstawie
- Zaawansowane przetwarzanie danych za pomocą algorytmów do analizy danych z dużą szybkością, rozumienia złożonych problemów i przewidywania zdarzeń
- Interfejsy programowania aplikacji (API) do implementacji funkcji AI w systemach lub aplikacjach i uczynienia ich bardziej inteligentnymi
- Jednostki przetwarzania graficznego (GPU) zapewniające systemom AI moc obliczeniową do przetwarzania i analizowania danych
Jak działa uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe wykorzystuje duże ilości danych za pomocą różnorodnych technik i algorytmów do analizy, nauki i przewidywania przyszłych zdarzeń. Obejmuje skomplikowane kodowanie i matematykę, które pełnią określoną funkcję matematyczną.
System analizuje dane i identyfikuje wzorce w celu nauki i doskonalenia w oparciu o wcześniejsze doświadczenia. ML uczy systemy AI myśleć jak ludzie i pomaga zautomatyzować zadania, które są wykonywane przy pomocy zestawu reguł i wzorców zdefiniowanych w danych. Dzięki temu firmy mogą wykorzystywać systemy AI do wykonywania zadań z dużą prędkością. ML stosuje dwie podstawowe techniki:
- Uczenie bez nadzoru: Pomaga identyfikować znane wzorce w zgromadzonych danych
- Uczenie z nadzorem: Umożliwia zbieranie danych lub generuje dane wyjściowe z poprzednich wdrożeń ML.
Jak działa głębokie uczenie?
Proces rozpoczyna się od zaprojektowania modelu głębokiego uczenia, którego zadaniem jest ciągła obserwacja i analiza danych, które obejmują logiczną strukturę, podobnie jak sposób wyciągania wniosków przez ludzi.
Aby dokonać tej analizy, systemy głębokiego uczenia wykorzystują warstwową strukturę algorytmiczną zwaną sztuczną siecią neuronową, która imituje ludzki mózg. W ten sposób systemy są bardziej efektywne w wykonywaniu zadań niż tradycyjne systemy.
Model głębokiego uczenia wymaga jednak ciągłego treningu, aby ewoluować i zwiększać swoje możliwości, a tym samym wyciągać prawidłowe wnioski.
AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Aplikacje
Aby w pełni zrozumieć działanie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, ważne jest, aby wiedzieć, w jaki sposób i gdzie są one wykorzystywane.
Systemy sztucznej inteligencji znajdują zastosowanie w różnych celach, takich jak rozumowanie i rozwiązywanie problemów, planowanie, nauka, prezentacja wiedzy, przetwarzanie języka naturalnego, ogólna inteligencja, inteligencja społeczna, percepcja i wiele innych.
Przykładowo, sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w reklamach internetowych i wyszukiwarkach, takich jak Google.
Przyjrzyjmy się temu bardziej szczegółowo.
Internet, e-commerce i marketing
- Wyszukiwarki: Wyszukiwarki, takie jak Google, korzystają ze sztucznej inteligencji w celu wyświetlania wyników.
- Systemy rekomendacji: Systemy rekomendacji, na przykład YouTube, Netflix i Amazon, również korzystają z AI, aby polecać treści na podstawie preferencji lub ocen użytkowników.
Sztuczna inteligencja służy do tworzenia list odtwarzania, sugerowania filmów, rekomendowania produktów i usług, i nie tylko.
- Media społecznościowe: Serwisy takie jak Facebook, Instagram, Twitter itp. wykorzystują sztuczną inteligencję do prezentowania angażujących postów, automatycznego tłumaczenia języków, usuwania niepożądanych treści itp.
- Reklamy: Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do targetowania reklam online, aby skłonić użytkowników do klikania i spędzania więcej czasu na stronach, poprzez wyświetlanie atrakcyjnych treści. AI potrafi przewidywać spersonalizowane oferty i zachowania klientów, analizując ich cyfrowy ślad.
- Chatboty: Chatboty służą do sterowania urządzeniami i komunikowania się z klientami itp.
Na przykład, Amazon Echo potrafi tłumaczyć ludzką mowę na odpowiednie działania.
- Wirtualni asystenci: Wirtualni asystenci, na przykład Amazon Alexa, korzystają z AI do przetwarzania języka naturalnego i pomagania użytkownikom w ich zapytaniach.
- Tłumaczenie: AI potrafi automatycznie tłumaczyć dokumenty tekstowe i języki mówione.
Przykład: Tłumacz Google.
Inne zastosowania obejmują filtrowanie spamu, oznaczanie obrazów, rozpoznawanie twarzy i wiele innych.
Gry
Branża gier intensywnie wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia zaawansowanych gier, również tych, w których przeciwnicy sterowani przez AI posiadają nadludzkie umiejętności.
Przykład: Szachy Deep Blue i AlphaGo. Ta druga gra pokonała Lee Sedola, mistrza świata w GO.
Sfera społeczno-ekonomiczna
Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do rozwiązywania problemów społecznych i ekonomicznych, takich jak bezdomność czy ubóstwo.
Przykład: Naukowcy ze Stanford University wykorzystali AI do identyfikacji obszarów ubóstwa, analizując zdjęcia satelitarne.
Bezpieczeństwo cybernetyczne
Poprzez implementację sztucznej inteligencji i jej poddziedzin, takich jak ML i głębokie uczenie, firmy zajmujące się bezpieczeństwem mogą opracowywać rozwiązania chroniące systemy, sieci, aplikacje i dane. Dotyczy to:
- Zabezpieczeń aplikacji przed atakami typu cross-site scripting, iniekcja SQL, fałszerstwo po stronie serwera, rozproszona odmowa usługi (DDoS) itp.
- Ochrony sieci poprzez identyfikację większej liczby ataków i ulepszanie systemów wykrywania intruzów
- Analizy zachowań użytkowników w celu identyfikacji zhakowanych aplikacji, zagrożeń i oszustw
- Ochrony punktów końcowych poprzez rozpoznawanie typowych zachowań związanych z zagrożeniami i zapobieganie atakom, na przykład oprogramowaniu ransomware.
Rolnictwo
AI, ML i głębokie uczenie znajdują zastosowanie w rolnictwie w celu identyfikacji obszarów, które wymagają nawadniania, nawożenia i pielęgnacji, w celu zwiększenia plonów. Technologie te mogą również pomóc agronomom w prowadzeniu badań i przewidywaniu czasu dojrzewania upraw, monitorowaniu wilgotności gleby, automatyzacji szklarni, wykrywaniu szkodników i obsłudze maszyn rolniczych.
Finanse
Sztuczne sieci neuronowe są wykorzystywane w instytucjach finansowych do wykrywania podejrzanych roszczeń i transakcji oraz prowadzenia czynności dochodzeniowych.
Banki mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do zapobiegania oszustwom kartami debetowymi, organizacji operacji, takich jak księgowość, zarządzania nieruchomościami, inwestowania w akcje, monitorowania wzorców zachowań i szybkiego reagowania na zmiany. AI jest również wykorzystywana w aplikacjach do handlu online.
Przykład: Zest Automated Machine Learning (ZAML) firmy ZestFinance to platforma do udzielania kredytów. Wykorzystuje AI i ML do analizy danych i przyznawania klientom ocen kredytowych.
Edukacja
Nauczyciele oparci na AI mogą wspierać uczniów w procesie nauki, eliminując stres i niepokój. Mogą również wspomagać nauczycieli we wczesnym przewidywaniu zachowań w wirtualnych środowiskach edukacyjnych (VLE), na przykład Moodle. Jest to szczególnie korzystne w sytuacjach nadzwyczajnych, takich jak obecna pandemia.
Opieka zdrowotna
AI jest stosowana w opiece zdrowotnej do analizy elektrokardiogramu (EKG) i tomografii komputerowej (CT) w celu identyfikacji zagrożeń dla zdrowia pacjentów. Może również pomagać w ustalaniu dawkowania leków oraz doboru najodpowiedniejszych metod leczenia chorób, takich jak rak.
Sztuczne sieci neuronowe wspierają decyzje kliniczne dotyczące diagnozy medycznej, na przykład poprzez technologię przetwarzania koncepcji stosowaną w oprogramowaniu EMR. AI może również pomagać w:
- Analizie dokumentacji medycznej
- Zarządzaniu lekami
- Planowaniu leczenia
- Konsultacjach
- Szkoleniach klinicznych
- Tworzeniu leków
- Przewidywaniu wyników
Przykład zastosowania: projekt Hanover AI firmy Microsoft pomaga lekarzom wybrać najskuteczniejsze metody leczenia raka spośród ponad 800 szczepionek i leków.
Administracja publiczna
Organizacje rządowe w krajach takich jak Chiny wykorzystują AI do masowej inwigilacji. Podobnie, może być również używana do zarządzania sygnalizacją świetlną za pomocą kamer monitorujących natężenie ruchu i dostosowywania czasu sygnału.
Na przykład, w Indiach system sygnalizacji świetlnej oparty na AI jest wdrażany w celu usprawnienia ruchu w mieście Bengaluru.
Ponadto, wiele krajów wykorzystuje sztuczną inteligencję w swoich zastosowaniach wojskowych w celu ulepszenia komunikacji, dowodzenia, kontroli, czujników, interoperacyjności i integracji. AI jest również wykorzystywana do gromadzenia i analizowania danych wywiadowczych, logistyki, operacji cybernetycznych i wielu innych.
Inne zastosowania AI:
- Eksploracja kosmosu w celu analizy ogromnych zbiorów danych do badań
- Biochemia w celu określenia trójwymiarowej struktury białek
- Tworzenie i automatyzacja treści
Przykład: Wordsmith to platforma do generowania języka naturalnego i przekształcania danych w konkretne spostrzeżenia.
- Automatyzacja zadań i wyszukiwań związanych z prawem
- Zarządzanie bezpieczeństwem i higieną pracy
- Dział HR do weryfikacji i oceny CV
- Poszukiwanie pracy poprzez analizę danych związanych z umiejętnościami i wynagrodzeniem
- Obsługa klienta przy pomocy wirtualnych asystentów
- Branża hotelarska do automatyzacji zadań, komunikacji z gośćmi, analizy trendów i przewidywania potrzeb klientów.
- Produkcja samochodów, czujników, gier, zabawek i innych produktów
AI vs Machine Learning vs Deep Learning: różnice
Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie są ze sobą wzajemnie powiązane. W rzeczywistości, głębokie uczenie jest podzbiorem uczenia maszynowego, a uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji.
Zatem, nie chodzi tu o „różnicę”, lecz o zakres, w jakim technologie te mogą być stosowane.
Przyjrzyjmy się, jak one się różnią.
Sztuczna inteligencja vs uczenie maszynowe
ParameterAI MLConceptJest to ogólna koncepcja tworzenia inteligentnych maszyn, które naśladują ludzkie myślenie i zachowanie.Jest to podzbiór sztucznej inteligencji, który wspomaga proces uczenia maszyn poprzez analizę danych bez wyraźnego programowania.Cel Celem jest stworzenie inteligentnych systemów posiadających zdolności myślenia podobne do ludzkich, w celu rozwiązywania złożonych problemów. Jest zaniepokojony podnoszeniem wskaźników sukcesu. Celem jest umożliwienie maszynom analizy danych w celu uzyskania precyzyjnych wyników.Jest zaniepokojony wzorcami i precyzją. Działanie AI umożliwia systemowi wykonywanie zadań w sposób, w jaki zrobiłby to człowiek, ale bez błędów i z większą szybkością. Maszyny są stale szkolone w celu udoskonalenia i wykonywania zadań z większą dokładnością. PodzbioryJego podzbiorami są głębokie uczenie i uczenie maszynowe.Jego podzbiorem jest głębokie uczenie. Typy Istnieją trzy typy – ogólna sztuczna inteligencja, silna sztuczna inteligencja i słaba sztuczna inteligencja. Jego typy to uczenie ze wzmocnieniem, nadzorowane i nienadzorowane. jako samokorekta dla nowych danychTypy danych Zajmuje się danymi nieustrukturyzowanymi, częściowo ustrukturyzowanymi i ustrukturyzowanymi. Zajmuje się danymi częściowo ustrukturyzowanymi i ustrukturyzowanymi. Zakres Jego zakres jest szerszy.Systemy AI mogą wykonywać wiele zadań, podczas gdy ML jest szkolone w zakresie konkretnych zadań.Jego zakres jest ograniczony w porównaniu z AI. Maszyny ML wykonują określone zadania, do których są szkolone. Zastosowania Aplikacje to chatboty, roboty, systemy rekomendacji, gry, media społecznościowe i wiele innych. Podstawowe aplikacje to rekomendacje online, sugestie znajomych z Facebooka, wyszukiwanie w Google itp.
Uczenie maszynowe vs głębokie uczenie
ParametrMLGłębokie uczenie sięZależność danychChociaż ML działa na dużych zbiorach danych, akceptuje również mniejsze ilości danych. Jego algorytmy są najbardziej skuteczne na dużych ilościach danych. Zatem, aby osiągnąć większą dokładność, trzeba dostarczyć więcej danych i umożliwić systemowi ciągłą naukę.Czas wykonania Algorytmy ML wymagają mniej czasu uczenia niż DL, ale testowanie modelu zajmuje więcej czasu. Trening modelu DL zajmuje więcej czasu, ale testowanie modelu zajmuje mniej czasu. Modele zależności sprzętowych Zasadniczo nie wymagają dużej ilości danych; dlatego mogą działać na maszynach o niższej specyfikacji. Modele DL wymagają dużej ilości danych do efektywnego działania; dlatego nadają się tylko do zaawansowanych maszyn z procesorami graficznymi. Modele inżynierii funkcji ML wymagają opracowania ekstraktora funkcji dla każdego problemu. Ponieważ DL jest zaawansowaną formą ML, nie wymaga ekstraktorów funkcji. Zamiast tego DL samodzielnie uczy się funkcji wysokiego poziomu i spostrzeżeń na podstawie zebranych danych. Rozwiązywanie problemów Tradycyjne modele ML dzielą problem na mniejsze fragmenty i rozwiązują każdy z nich oddzielnie. Po rozwiązaniu wszystkich części generują wynik końcowy. Modele DL przyjmują kompleksowe podejście do rozwiązania problemu, wykorzystując dane wejściowe dla danego problemu.Interpretacja wynikówZa pomocą modeli ML łatwo zinterpretować wyniki problemu z pełną analizą procesu i przyczyn. Analiza wyników problemu za pomocą modeli DL może być trudna. Pomimo osiągnięcia lepszych wyników w przypadku problemów rozwiązywanych przez DL w porównaniu do ML, nie da się ustalić przyczyn i sposobu uzyskania wyniku. Dane Wymaga danych strukturalnych i częściowo ustrukturyzowanych. Wymaga zarówno danych strukturalnych, jak i nieustrukturyzowanych, ponieważ opiera się na sztucznych sieciach neuronowych. Najlepsze doNadaje się do rozwiązywania prostych i skomplikowanych problemów.Nadaje się do rozwiązywania złożonych problemów.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie to nowoczesne technologie tworzenia inteligentnych maszyn i rozwiązywania złożonych problemów. Są one stosowane wszędzie, od firm po domy, i mają za zadanie ułatwiać codzienne życie.
DL jest częścią ML, a ML jest częścią AI, więc tak naprawdę nie chodzi o różnice między nimi, lecz o zakres zastosowania każdej z technologii.