Ero tekoälyn ja koneoppimisen ja syvän oppimisen välillä
Keinotekoinen äly (AI) on tietotekniikan ala, jota käytetään älykkäiden koneiden luomiseen. Ihmisten tavoin toimivat koneet, kuten jotkut AI-koneen suorittamista toiminnoista, jotka ovat puheentunnistus, oppiminen, suunnittelu ja ongelmanratkaisu jne. AI perustettiin vuonna 1956 akateemiseksi tieteenalaksi.
Keinotekoisella älykkyydellä tarkoitetaan ihmisen älykkyyttä tai matkitaan ihmisen käyttäytymistä koneiden avulla. Keinotekoinen äly on pääosin jaettu kolmeen luokkaan, jotka ovat kapea AI, mikä tarkoittaa, että asia on koulutettu suorittamaan tietty tehtävä tiettyyn tapaan. Toinen on keinotekoinen äly (AGI), mikä tarkoittaa, että kyseessä on ihmisen tason tekoäly ja kyky suorittaa sille osoitettuja monenlaisia tehtäviä. Kolmas luokka on erittäin älykäs tekoäly, joka on askeleen edellä. Se on AI, joka on älykkäämpiä kuin ihmisen aivot kaikilla aloilla, kuten luovuus, viisaus, taidot jne. Yksinkertaisesti sanottuna se tarkoittaa koneen älykkäämpää ihmistä.
Koneoppimiseen (ML) viitataan tekoälyn (AI) osajoukkona. Sen avulla tietokone pystyy käsittelemään tilanteita koulutuksen, analyysien, havaintojen ja kokemuksen avulla. Kaikki koneoppiminen lasketaan tekoälyksi, mutta kaikkia AI: ta ei lasketa koneoppimiseksi. Sitä pidetään yhtenä parhaista keinotekoisen älykkyyden välineistä, joka sopii liiketoimintaan.
Koneoppiminen perustuu periaatteeseen, jonka mukaan koneet oppivat itse ottamalla tietoja eri lähteistä. Koneoppiminen antaa koneille mahdollisuuden tehdä ennusteita monimutkaisten tietokuvioiden ja joukkojen tunnistamisen perusteella, ja ML eroaa kovakoodausohjelmasta, joka vaatii erityisiä ohjeita tehtävien suorittamiseen. Sillä on kyky muuttaa itseään, kun se altistuu yhä useammalle datakoneoppimiselle itsessään dynaamisena, eikä se vaadi ihmisen puuttumista tiettyjen muutosten tekemiseen.
Syvälle oppimiseen (DL) viitataan koneoppimisen osajoukkona. Sitä kutsutaan yleensä syvään keinotekoiseen hermoverkkoon, ja nämä ovat algoritmijoukkoja, jotka ovat erittäin tarkkoja sellaisten ongelmien kuten äänentunnistuksen, kuvan tunnistuksen jne. Suhteen. Syväoppiminen on myös määritelty, koska se antaa tietokoneelle mahdollisuuden oppia ilman, että sitä on ohjelmoitu tekemään niin. .
Syvä on tekninen termi, joka viittaa hermoverkon kerrokseen. Pintaverkossa, jossa on yksi piilotettu kerros, ja syvässä verkossa, on useita kerroksia. Nämä kerrokset antavat verkon hankkia dataominaisuuksia.
Head to Head -vertailu keinotekoisen älykkyyden ja koneoppimisen vs. syvän oppimisen välillä (infografia)
Alla on kuusi parasta eroa keinotekoisen älykkyyden ja koneoppimisen ja syvän oppimisen välillä 
Keinotekoisen älykkyyden ja koneoppimisen ja syvän oppimisen väliset keskeiset erot
Keinotekoinen älykkyys vs koneoppiminen vs syväoppiminen ovat suosittuja valintoja markkinoilla; keskustelemme joistakin suurimmista eroista keinotekoisen älykkyyden ja koneoppimisen ja syvän oppimisen välillä
- Keinotekoisella älykkyydellä on erityyppisiä tyyppejä, kuten reaktiiviset koneet, järjestelmä reagoi vain, sillä ei ole muistia, kuten pesukoneella. Koneoppiminen antaa koneelle mahdollisuuden tehdä päätöksiä aikaisemman tiedon perusteella. Syvän oppimisen ansiosta kone voi tehdä päätöksen keinotekoisten hermoverkkojen avulla.
- Keinotekoisen älykkyyden tyypillä on rajoitettu määrä muistia. Koneoppiminen toimii pääasiassa vähemmän harjoitustietoa. Syvä oppiminen vaatii pääasiassa paljon harjoitustietoa.
- Keinotekoisella älykkyydellä on muun tyyppistä mielen teoriaa, joka tarkoittaa järjestelmän kykyä ymmärtää ihmisen tunteita ja säätää käyttäytymistä ihmisen ymmärryksen mukaan. Koneoppiminen toimii huippuluokan järjestelmissä. Syvä oppiminen vaatii korkealaatuisia järjestelmiä toimimiseksi.
- Keinotekoista älykkyyttä käytetään järjestelmän tekemiseen itsetietoisuuden kaltaiseksi, se tarkoittaa järjestelmää, joka on tietoinen itsestään ja ymmärtää tilansa, ennustaa muiden kansojen tuntevan ja toimimaan sen mukaisesti. Koneoppimisen useimmat ominaisuudet on tunnistettava etukäteen ja koodattava käsin. Syvässä oppimisessa kone oppii ominaisuudet toimitetusta tiedosta.
- Keinotekoinen äly toimii pääasiassa koko ongelmassa. Koneoppimisessa ongelma jaetaan osiin ja ratkaistaan ne erikseen ja yhdistetään sitten kaikki. Syvässä oppimisessa ongelma ratkaistaan loppupään tapaan.
- Keinotekoinen älykkyys vie erittäin kauan sovellusten testaamiseen. Koneoppiminen vie pidempää aikaa kuin syväoppiminen. Syvä oppiminen vie vähemmän aikaa prosessin testaamiseen.
- Keinotekoinen äly on määritellyt säännöt. Koneoppimisella on tarkat säännöt selittääkseen miksi päätös tehtiin tai tehtiin. Syvässä oppimisessa järjestelmä tekee päätöksen oman logiikan perusteella ja joskus sitä on vaikea tulkita.
- Keinotekoista älykkyyttä käytetään tulevaisuuden rikosten ja ihmisten AI-auttajien löytämiseen. Koneoppimista käytetään tulevaisuudessa lisäämään terveydenhuollon tehokkuutta ja se tarjoaa parempia markkinointitekniikoita. Tulevaisuuden syvää oppimista käytetään lisäämään personointia ja hyper-älykkäitä henkilökohtaisia avustajia.
Keinotekoinen älykkyys vs koneoppiminen vs syvän oppimisen vertailutaulukko
Alla on kuusi ylin vertailua tekoälyn ja koneoppimisen sekä syvän oppimisen välillä
| Keinotekoisen älykkyyden ja koneoppimisen ja syvän oppimisen vertailun perusta | Tekoäly | Koneoppiminen | Syvä oppiminen |
| Määritelmä | Keinotekoinen äly on ihmisten älykkyyttä, jota koneet esittävät | Se on lähestymistapa saavuttaa AI | Se on tekniikka ML: n toteuttamiseksi. |
| Subset | Keinotekoinen äly ei ole koneen tai syvän oppimisen osajoukko | Koneoppiminen on keinoälyn osajoukko | Syväoppiminen on osa koneoppimista. |
| Ohjelmointi | Keinotekoinen älykkyys vaatii täydellisen ohjelmointitoimenpiteen järjestelmän valmistamiseksi | Koneoppiminen ei vaadi kovakoodialgoritmeja | Syvä oppiminen ei vaadi ohjelmointia asioiden saavuttamiseksi |
| monimutkainen | Keinotekoinen on monimutkaisempi, koska on tiedettävä kaikki | Koneoppiminen on vähemmän monimutkaista kuin AI | Syväoppiminen on vähemmän monimutkaista kuin koneoppiminen. |
| Olemassaolo | Se tuli vuonna 1956 | Se tuli noin 1980-luvulla | Se tuli noin vuonna 2000 |
| esimerkit | Amazonin kaiku | Hakukoneiden tulosten parantaminen | Automaattinen käännös. |
Johtopäätös - tekoäly vs koneoppiminen vs syväoppiminen
Keinotekoinen älykkyys vs koneoppiminen vs syväoppiminen ovat kaikki toisiinsa liittyviä ja motiivina on saavuttaa asiat nopeammin ja nopeammin. Kuten jo keskustelimme, koneoppiminen on osa AI: tä ja syväoppiminen on koneoppimisen osajoukko. Keinotekoinen äly on suurempi kuva ja ydin asia, jolla saavutetaan erilaisia asioita tietokone- ja tietotekniikan maailmassa. Ylhäältä näemme, mitä eroa on keinotekoisen älykkyyden vs koneoppimisen vs. syvän oppimisen välillä niiden tulevaisuuden käytön välillä. Joten, nykypäivän ja tulevaisuuden maailma on tekoälyä ja sen komponentteja, kuten koneoppimista ja syväoppimista sekä muita komponentteja.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas keinotekoisen älykkyyden ja koneoppimisen ja syvän oppimisen väliseen eroon. Tässä keskustellaan myös keinotekoisen älykkyyden vs koneoppimisesta vs. syvän oppimisen avaineroista infografian ja vertailutaulukon kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja.
- Ohjattu oppiminen vs. syväoppiminen
- Data Scientist vs Machine Learning - paras vertailu
- Keinotekoinen älykkyys vs. yritystiedustelu
- Koneoppiminen vs. tilastot
- Tekoälyn yritykset