Różnica między sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem

przez

Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie szturmem podbiły współczesny świat.

Firmy na całym świecie wykorzystują te koncepcje do budowy inteligentnych, wartościowych maszyn, które mogą ułatwić życie.

Sztuczna inteligencja (AI) to „inteligentny” sposób tworzenia inteligentnych maszyn, uczenie maszynowe (ML) jest częścią sztucznej inteligencji, która pomaga w tworzeniu aplikacji opartych na sztucznej inteligencji, a głębokie uczenie (DL) ponownie jest częścią uczenia maszynowego, które trenuje model ze złożonymi algorytmami i ogromnymi wolumenami danych.

Odgrywają istotną rolę w branżach skupiających się na dostarczaniu użytkownikom unikalnych doświadczeń.

Ponieważ są one powiązane, większość ludzi myli sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i głębokie uczenie. Ale te terminy nie są takie same.

W tym artykule zrozumiesz podobieństwa i różnice między tymi technologiami.

Więc zacznijmy kopać.

Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe a uczenie głębokie: czym one są?

AI, ML i Deep Learning są nieco takie same, ale nie pod względem zakresu, procedury pracy i funkcjonalności wymienności.

Omówmy je jeden po drugim, aby zrozumieć, czym są i jakie są ich codzienne zastosowania w obecnym życiu.

Co to jest sztuczna inteligencja (AI)?

Nie możesz zdefiniować inteligencji jako zestawu umiejętności. Jest to proces samodzielnego uczenia się nowych rzeczy, sprytnie i szybko. Człowiek wykorzystuje inteligencję, aby uczyć się na edukacji, szkoleniach, doświadczeniach zawodowych i nie tylko.

Przenoszenie ludzkiej inteligencji na maszynę nazywamy sztuczną inteligencją (AI). Wiele branż IT wykorzystuje sztuczną inteligencję do opracowywania samodzielnie rozwijających się maszyn, które zachowują się jak ludzie. Maszyny AI uczą się od ludzkich zachowań i odpowiednio wykonują zadania, aby rozwiązywać złożone algorytmy.

Mówiąc prościej, jest rozwijany w systemie komputerowym do sterowania innymi systemami komputerowymi. W latach czterdziestych powstały pierwsze komputery cyfrowe, a w latach pięćdziesiątych pojawiła się możliwość sztucznej inteligencji.

Obecnie sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w prognozowaniu pogody, przetwarzaniu obrazów, optymalizacji wyszukiwarek, medycynie, robotyce, logistyce, wyszukiwaniu online i nie tylko. Na podstawie obecnej funkcjonalności sztuczna inteligencja dzieli się na cztery typy:

  • Maszyny reaktywne AI
  • Ograniczona pamięć AI
  • Teoria umysłu AI
  • Świadoma sztuczna inteligencja

Przykład: Kiedy rozmawiasz z Siri lub Alexą, często otrzymujesz odpowiedzi i odpowiedzi. Dzieje się tak tylko dzięki sztucznej inteligencji wewnątrz maszyny. Słucha twoich słów, interpretuje je, rozumie i natychmiast reaguje.

Inne zastosowania to pojazdy autonomiczne, roboty AI, tłumaczenia maszynowe, rozpoznawanie mowy i inne.

Co to jest uczenie maszynowe (ML)?

Zanim zaczniesz kopać do uczenia maszynowego, musisz zrozumieć koncepcję eksploracji danych. Eksploracja danych pozwala uzyskać przydatne informacje za pomocą technik analizy matematycznej w celu wykrycia trendów i wzorców w danych.

Organizacje mogą wykorzystywać wiele danych do ulepszania technik uczenia maszynowego. ML zapewnia sposób na znalezienie nowej ścieżki lub algorytmu na podstawie doświadczenia opartego na danych. Jest to nauka o technice, która automatycznie wyodrębnia dane w celu dokładniejszego podejmowania decyzji biznesowych.

Pomaga w projektowaniu i rozwijaniu maszyny, która może pobierać określone dane z bazy danych w celu uzyskania cennych wyników bez użycia kodu. W ten sposób ML daje lepszy sposób na przewidywanie na podstawie spostrzeżeń.

Tak więc ML uczy się na podstawie danych i algorytmów, aby zrozumieć, jak wykonać zadanie. Jest to podzbiór sztucznej inteligencji.

Przykład: W codziennym życiu, kiedy otwierasz dowolną platformę, z której często korzystasz, np. Instagram, możesz zobaczyć rekomendacje produktów. Witryny śledzą Twoje zachowanie na podstawie poprzedniego wyszukiwania lub zakupu, ML pobiera dane i wyświetla produkty w oparciu o ten sam wzorzec.

Wiele branż używa ML do wykrywania, korygowania i diagnozowania nietypowego zachowania aplikacji w czasie rzeczywistym. Ma wiele zastosowań w różnych branżach, od małych aplikacji do rozpoznawania twarzy po duże branże rafineryjne w wyszukiwarkach.

Co to jest głębokie uczenie

Jeśli porównujemy sztuczną inteligencję z ludzką inteligencją, to Deep Learning to neurony wewnątrz ludzkiego mózgu. Jest bardziej złożony niż uczenie maszynowe, ponieważ wykorzystuje głębokie sieci neuronowe.

Tutaj maszyny do nauki wykorzystują technikę kilku warstw. Sieć składa się z warstwy wejściowej do przyjmowania danych wejściowych z danych oraz warstwy ukrytej do wyszukiwania ukrytych obiektów. W końcu warstwa wyjściowa dostarcza ostatecznych informacji.

Innymi słowy, uczenie głębokie wykorzystuje prostą technikę zwaną uczeniem sekwencyjnym. Wiele branż wykorzystuje technikę Deep Learning do tworzenia nowych pomysłów i produktów. Głębokie uczenie różni się od uczenia maszynowego pod względem wpływu i zakresu.

AI to teraźniejszość i przyszłość naszego rozwijającego się świata. Głębokie uczenie umożliwia praktyczne zastosowania, rozszerzając ogólne wykorzystanie sztucznej inteligencji. Dzięki głębokiemu uczeniu możliwe wydaje się wiele złożonych zadań, takich jak samochody bez kierowcy, lepsze rekomendacje filmów, opieka zdrowotna i wiele innych.

Przykład: Kiedy myślisz o samochodzie bez kierowcy, musisz się zastanawiać, jak porusza się po drodze bez pomocy człowieka. Głębokie uczenie zapewnia wiedzę podobną do ludzkiej w zrozumieniu struktury dróg, pieszych, ograniczeń prędkości w różnych scenariuszach i nie tylko.

Dzięki dużej ilości danych i wydajnym obliczeniom samochód jeździ sam, co oznacza, że ​​ma lepszy przepływ decyzji.

Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe a uczenie głębokie: jak one działają?

Teraz już wiesz, czym są AI, ML i Deep Learning. Porównajmy je na podstawie tego, jak działają.

Jak działa sztuczna inteligencja?

Pomyśl o sztucznej inteligencji jako o sposobie rozwiązywania problemów, odpowiadania na pytania, sugerowania czegoś lub przewidywania czegoś.

Systemy wykorzystujące koncepcje sztucznej inteligencji działają poprzez konsolidację dużych zbiorów danych za pomocą iteracyjnych i inteligentnych algorytmów oraz analizowanie danych w celu poznania cech i wzorców. Ciągle testuje i określa własną wydajność poprzez przetwarzanie danych i sprawia, że ​​mądrzejszy jest rozwój większej wiedzy.

Systemy AI mogą wykonywać tysiące i miliony zadań z niesamowitą szybkością bez przerwy. Dlatego szybko uczą się, jak skutecznie wykonać zadanie. Sztuczna inteligencja ma na celu tworzenie systemów komputerowych naśladujących ludzkie zachowanie, aby myśleć jak ludzie i rozwiązywać złożone pytania.

W tym celu systemy AI wykorzystują różne procesy, techniki i technologie. Oto różne komponenty systemów AI:

  • Sieci neuronowe: To jak duża sieć neuronów znaleziona w ludzkim mózgu. Pozwala systemom AI na korzystanie z dużych zbiorów danych, analizowanie ich w celu znalezienia wzorców i rozwiązywania problemów.
  • Obliczenia poznawcze: naśladuje sposób myślenia ludzkiego mózgu podczas wykonywania zadań w celu ułatwienia komunikacji między maszynami a ludźmi.
  • Uczenie maszynowe: Jest to podzbiór sztucznej inteligencji, który umożliwia systemom komputerowym, aplikacjom i programom automatyczne uczenie się i opracowywanie wyników opartych na doświadczeniu. Umożliwia sztucznej inteligencji wykrywanie wzorców i ujawnianie spostrzeżeń z danych w celu poprawy wyników.
  • Głębokie uczenie: Jest to podzbiór uczenia maszynowego, który umożliwia sztucznej inteligencji przetwarzanie danych oraz uczenie się i ulepszanie za pomocą sieci neuronowych AI.
  • Wizja komputerowa: systemy AI mogą analizować i interpretować zawartość obrazu poprzez głębokie uczenie i rozpoznawanie wzorców. Wizja komputerowa pozwala systemom AI na identyfikację komponentów danych wizualnych.

Na przykład captcha uczą się, prosząc o identyfikację rowerów, samochodów, sygnalizacji świetlnej itp.

  • Natural Processing Language (NLP): Pozwala systemom rozpoznawać, analizować, interpretować i uczyć się ludzkiego języka w formie mówionej i pisanej. Znajduje zastosowanie w systemach komunikujących się z człowiekiem.

Tak więc, aby system AI działał, musi mieć wszystkie te możliwości. Oprócz tego systemy AI wymagają pewnych technologii:

  • Większe, dostępne zestawy danych, ponieważ rozwija się na nich sztuczna inteligencja
  • Inteligentne przetwarzanie danych dzięki zaawansowanym algorytmom do jednoczesnej analizy danych z dużą szybkością oraz zrozumienia złożonych problemów i przewidywania zdarzeń.
  • Interfejsy programowania aplikacji (API) do dodawania funkcji AI do systemu lub aplikacji i uczynienia ich inteligentniejszymi.
  • Jednostki przetwarzania graficznego (GPU) zapewniające moc systemom AI do wykonywania ciężkich obliczeń w celu przetwarzania i interpretacji danych.

Jak działa uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe wykorzystuje dużą ilość danych przy użyciu różnych technik i algorytmów do analizowania, uczenia się i przewidywania przyszłości. Obejmuje wiele skomplikowanego kodowania i matematyki, które pełnią pewną funkcję matematyczną.

Bada dane i identyfikuje wzorce w celu uczenia się i doskonalenia w oparciu o wcześniejsze doświadczenia. Uczy systemy AI myśleć jak ludzie. Uczenie maszynowe pomaga zautomatyzować zadania, które są wykonywane za pomocą zestawu reguł i wzorców zdefiniowanych w danych. W ten sposób firmy mogą wykorzystywać systemy sztucznej inteligencji do wykonywania zadań z dużą prędkością. ML wykorzystuje dwie podstawowe techniki:

  • Uczenie nienadzorowane: pomaga znaleźć znane wzorce w zgromadzonych danych
  • Uczenie nadzorowane: umożliwia zbieranie danych lub generuje dane wyjściowe z poprzednich wdrożeń ML.

Jak działa głębokie uczenie?

Rozpoczyna się od zaprojektowania modelu głębokiego uczenia się, aby stale obserwować i analizować dane obejmujące logiczną strukturę, taką jak sposób, w jaki ludzie wyciągają wnioski.

Aby ta analiza została ukończona, systemy głębokiego uczenia wykorzystują warstwową strukturę algorytmiczną znaną jako sztuczna sieć neuronowa, która może naśladować ludzki mózg. Dzięki temu systemy są bardziej zdolne do wykonywania zadań niż tradycyjne systemy.

Jednak model głębokiego uczenia się musi być stale szkolony, aby ewoluować i zwiększać jego możliwości, tak aby mógł wyciągać prawidłowe wnioski.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Aplikacje

Aby w pełni zrozumieć, jak działają sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie, ważne jest, aby wiedzieć, jak i gdzie są one stosowane.

Systemy sztucznej inteligencji są wykorzystywane do różnych celów, takich jak rozumowanie i rozwiązywanie problemów, planowanie, uczenie się, prezentacja wiedzy, przetwarzanie języka naturalnego, inteligencja ogólna, inteligencja społeczna, percepcja i wiele innych.

Na przykład sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w reklamach internetowych, wyszukiwarkach takich jak Google itp.

Przyjrzyjmy się temu szczegółowo.

Internet, eCommerce i marketing

  • Wyszukiwarki: Wyszukiwarki, takie jak Google, wykorzystują sztuczną inteligencję do wyświetlania wyników.
  • Systemy rekomendacji: są również używane przez systemy rekomendacji, takie jak YouTube, Netflix i Amazon, do polecania treści na podstawie preferencji lub ocen użytkowników.

Sztuczna inteligencja służy do generowania list odtwarzania, wyświetlania filmów, polecania produktów i usług i nie tylko.

  • Media społecznościowe: Witryny takie jak Facebook, Instagram, Twitter itp. wykorzystują sztuczną inteligencję do pokazywania odpowiednich postów, z którymi możesz się angażować, automatycznego tłumaczenia języków, usuwania nienawistnych treści itp.
  • Reklamy: sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do ukierunkowanych reklam internetowych, aby przekonać ludzi do kliknięcia reklam i wydłużyć czas spędzany w witrynach poprzez wyświetlanie atrakcyjnych treści. Sztuczna inteligencja może przewidywać spersonalizowane oferty i zachowania klientów, analizując ich podpisy cyfrowe.
  • Chatboty: Chatboty służą do sterowania urządzeniami, komunikacji z klientami itp.

Na przykład Amazon Echo potrafi przełożyć ludzką mowę na odpowiednie działania.

  • Wirtualni asystenci: Wirtualni asystenci, tacy jak Amazon Alexa, wykorzystują sztuczną inteligencję do przetwarzania języka naturalnego i pomagania użytkownikom w ich zapytaniach.
  • Tłumaczenie: AI może automatycznie tłumaczyć dokumenty tekstowe i języki mówione.

Przykład: Tłumacz Google.

Inne przypadki użycia obejmują filtrowanie spamu, oznaczanie obrazów, rozpoznawanie twarzy i inne.

Hazard

Branża gier intensywnie wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia zaawansowanych gier wideo, w tym niektórych z nadludzkimi możliwościami.

Przykład: Szachy Deep Blue i AlphaGo. Ten ostatni raz pokonał Lee Sedola, który jest mistrzem świata w GO.

Społeczno-Ekonomiczny

Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do rozwiązywania problemów społecznych i ekonomicznych, takich jak bezdomność, ubóstwo itp.

Przykład: Naukowcy z Uniwersytetu Stanforda wykorzystali sztuczną inteligencję do identyfikacji obszarów ubóstwa poprzez analizę zdjęć satelitarnych.

Bezpieczeństwo cybernetyczne

Przyjmując sztuczną inteligencję i jej poddziedziny ML i głębokie uczenie, firmy zajmujące się bezpieczeństwem mogą tworzyć rozwiązania chroniące systemy, sieci, aplikacje i dane. Dotyczy:

  • Zabezpieczenia aplikacji w celu przeciwdziałania atakom, takim jak cross-site scripting, iniekcja SQL, fałszerstwo po stronie serwera, rozproszona odmowa usługi itp.
  • Ochrona sieci poprzez identyfikowanie większej liczby ataków i ulepszanie systemów wykrywania włamań
  • Analizuj zachowanie użytkowników, aby zidentyfikować zhakowane aplikacje, zagrożenia i oszustwa
  • Ochrona punktów końcowych poprzez poznanie typowych zachowań związanych z zagrożeniami i udaremnienie ich, aby zapobiec atakom, takim jak oprogramowanie ransomware.

Rolnictwo

AI, ML i głębokie uczenie są pomocne w rolnictwie w identyfikacji obszarów wymagających nawadniania, nawożenia i zabiegów w celu zwiększenia plonów. Może 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 roszczeń i opłat wykraczających poza normę oraz czynności dochodzeniowych.

Banki mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do zapobiegania oszustwom, aby przeciwdziałać nadużyciom kart debetowych, organizować operacje, takie jak księgowość, zarządzać nieruchomościami, inwestować w akcje, monitorować wzorce zachowań i natychmiast reagować na zmiany. Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana w aplikacjach do handlu online.

Przykład: Zest Automated Machine Learning (ZAML) firmy ZestFinance to platforma do udzielania kredytów. Wykorzystuje sztuczną inteligencję i ML do analizy danych i przypisuje ludziom ocenę kredytową.

Edukacja

Nauczyciele AI mogą pomóc uczniom w nauce, jednocześnie eliminując stres i niepokój. Może również pomóc nauczycielom we wczesnym przewidywaniu zachowania w wirtualnym środowisku uczenia się (VLE), takim jak Moodle. Jest to szczególnie korzystne podczas scenariuszy takich jak obecna pandemia.

Opieka zdrowotna

AI jest stosowana w opiece zdrowotnej do oceny elektrokardiogramu lub tomografii komputerowej w celu identyfikacji zagrożeń dla zdrowia pacjentów. Pomaga również regulować dawkowanie i wybierać najbardziej odpowiednie metody leczenia chorób takich jak rak.

Sztuczne sieci neuronowe wspierają decyzje kliniczne dotyczące diagnozy medycznej, na przykład technologia przetwarzania koncepcji wykorzystywana w oprogramowaniu EMR. AI może również pomóc w:

  • Analiza dokumentacji medycznej
  • Zarządzanie lekami
  • Planowanie zabiegów
  • Konsultacja
  • Szkolenie kliniczne
  • Tworzenie narkotyków
  • Przewidywanie wyników

Przykład użycia: projekt Hanover AI firmy Microsoft pomaga lekarzom wybrać najskuteczniejsze leczenie raka spośród ponad 800 szczepionek i leków.

Rząd

Organizacje rządowe z krajów takich jak Chiny wykorzystują sztuczną inteligencję do masowej inwigilacji. Podobnie może być również używany do zarządzania sygnalizacją świetlną za pomocą kamer do monitorowania natężenia ruchu i regulacji czasu sygnału.

Na przykład w Indiach sygnalizacja drogowa zarządzana przez sztuczną inteligencję jest wdrażana w celu oczyszczania i zarządzania ruchem w mieście Bengaluru.

Ponadto wiele krajów wykorzystuje sztuczną inteligencję w swoich zastosowaniach wojskowych w celu poprawy komunikacji, dowodzenia, kontroli, czujników, interoperacyjności i integracji. Jest również używany do zbierania i analizowania danych wywiadowczych, logistyki, pojazdów autonomicznych, operacji cybernetycznych i nie tylko.

Inne zastosowania AI to:

  • Eksploracja kosmosu w celu analizy ogromnych danych do badań
  • Biochemia do określenia struktury 3D białek
  • Tworzenie i automatyzacja treści.

Przykład: Wordsmith to platforma do generowania języka naturalnego i przesyłania danych do znaczących spostrzeżeń.

  • Zautomatyzować zadania i poszukiwania związane z prawem,
  • Zarządzanie bezpieczeństwem i zdrowiem w miejscu pracy
  • Zasoby ludzkie do sprawdzania i oceniania życiorysów
  • Poszukiwanie pracy poprzez ocenę danych związanych z umiejętnościami zawodowymi i wynagrodzeniami
  • Obsługa klienta z wirtualnymi asystentami
  • Hotelarstwo do automatyzacji zadań, komunikacji z gośćmi, analizowania trendów i przewidywania potrzeb konsumentów.
  • Produkcja samochodów, czujników, gier, zabawek i nie tylko

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: różnice

Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie są ze sobą skorelowane. W rzeczywistości uczenie głębokie jest podzbiorem uczenia maszynowego, a uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji.

Tak więc nie chodzi tu o „różnicę”, ale o zakres, w jakim można je zastosować.

Spójrzmy, jak się różnią.

Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe

ParameterAI MLConceptJest to większa koncepcja tworzenia inteligentnych maszyn do symulacji ludzkiego myślenia i zachowania.Jest to podzbiór sztucznej inteligencji, który pomaga maszynom w nauce poprzez analizę danych bez wyraźnego programowania.Cel ma na celu stworzenie inteligentniejszych systemów z umiejętnościami myślenia podobnymi do ludzkiego, aby rozwiązywać złożone pytania .
Jest zaniepokojony wzrostem wskaźników sukcesu. Ma na celu umożliwienie maszynom analizy danych w celu zapewnienia dokładnych wyników.
Jest zaniepokojony wzorcami i dokładnością To, co robią AI umożliwia systemowi wykonywanie zadań tak, jak robiłby to człowiek, ale bez błędów i z większą szybkością. Maszyny są stale uczone, aby ulepszać i wykonywać zadania, aby zapewnić większą dokładność. PodzbioryJego podzbiory to głębokie uczenie i uczenie maszynowe.Jego podzbiór to głębokie uczenie Typy Są to trzy typy – ogólna sztuczna inteligencja, silna sztuczna inteligencja i słaba sztuczna inteligencja Jego typy to uczenie się ze wzmocnieniem, nadzorowane i nienadzorowane. jako autokorekta dla nowych danychTypy danych Zajmuje się danymi nieustrukturyzowanymi, częściowo ustrukturyzowanymi i ustrukturyzowanymi Zajmuje się częściowo ustrukturyzowanymi i ustrukturyzowanymi danymi Zakres Jego zakres jest szerszy.
Systemy AI mogą wykonywać kilka zadań zamiast ML, który jest przeszkolony do określonych zadań. Jego zakres jest ograniczony w porównaniu do AI.
Maszyny ML wykonują określone zadania, do których są przeszkolone. 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 a uczenie głębokie

ParametrMLGłębokie uczenie sięZależność danychChociaż ML działa na ogromnych ilościach danych, akceptuje również mniejsze ilości danych. Jego algorytmy w dużym stopniu działają na dużych ilościach danych. W związku z tym, jeśli chcesz uzyskać większą dokładność, musisz dostarczyć więcej danych i pozwolić im na ciągłą naukę.Czas wykonania Jego algorytmy wymagają mniej czasu uczenia niż DL, ale trwają dłużej w przypadku testowania modelu.Uczenie modelu trwa dłużej, ale mniej dłużej w przypadku testowania modelu Modele zależności sprzętowych zasadniczo nie wymagają dużej ilości danych; dlatego pracują na maszynach z niższej półki. Modele DL wymagają ogromnych danych do wydajnej pracy; w związku z tym są odpowiednie tylko dla zaawansowanych maszyn z procesorami graficznymi. Modele inżynierii funkcji ML wymagają opracowania ekstraktora funkcji dla każdego problemu, aby przejść dalej. Ponieważ DL jest zaawansowaną formą ML, nie wymaga ekstraktorów funkcji w przypadku problemów. Zamiast tego DL samodzielnie uczy się funkcji wysokiego poziomu i spostrzeżeń na podstawie zebranych danych. Rozwiązywanie problemów Tradycyjne modele ML dzielą problem na mniejsze części i rozwiązują każdą część osobno. Po rozwiązaniu wszystkich części generuje wynik końcowy. Modele DL przyjmują podejście kompleksowe do rozwiązania problemu, biorąc dane wejściowe dla danego problemu.Interpretacja wynikówŁatwo jest zinterpretować wyniki problemu za pomocą modeli ML z pełną analizą procesu i przyczyn. Analiza wyników problemu z modelami DL może być trudna. Chociaż możesz uzyskać lepsze wyniki w przypadku problemu z DL niż tradycyjna ML, nie możesz znaleźć przyczyny 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.

Wniosek

Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie to nowoczesne techniki tworzenia inteligentnych maszyn i rozwiązywania złożonych problemów. Są używane wszędzie, od firm po domy, ułatwiając życie.

DL należy do ML, a ML do AI, więc nie jest to tak naprawdę kwestia różnicy, ale zakres każdej technologii.