Давайте углубимся в то, как эти области, ведущие к 4-й промышленной революции, тесно связаны между собой.
В эпоху, когда мы пытаемся сделать машины разумными, как люди, машинное обучение, искусственный интеллект и глубокое обучение стали очень распространенными словами, которые вы не можете игнорировать в своей ленте социальных сетей.
Так как же они связаны?
В этой статье я демистифицирую каждый термин, предоставляя четкие и краткие объяснения, чтобы они больше не оставались незнакомыми понятиями. Разбивая каждый термин на легко понятные формы, вы получите полное представление об их значениях и отношениях друг с другом, поскольку в настоящее время они часто используются как синонимы.
Что такое искусственный интеллект
В своей простейшей форме ИИ заставляет машины выполнять задачи, обычно выполняемые людьми. Способность машин имитировать человеческий интеллект.
В этом отношении любая машина, которая может выполнять задачи, связанные с человеком, может рассматриваться как ИИ, независимо от того, дали ли мы ей инструкции о том, как это сделать (символический ИИ) или просто выучил его, наблюдая за(машинным обучением).
Символический ИИ предполагает использование представления знаний и явное встраивание человеческих знаний и правил поведения в компьютерные программы. Знания жестко закодированы в машине с помощью логического программирования. Экспертные системы попадают в эту категорию. Экспертные системы предназначены для имитации навыков решения проблем и знаний людей-экспертов в конкретных областях.
Врач, который является экспертом в предметной области, может помочь программисту спроектировать или запрограммировать процесс диагностики конкретного заболевания на компьютере. Затем компьютер действует как врач (эксперт в предметной области) при диагностике этого конкретного заболевания.
Что такое машинное обучение
Машинное обучение фокусируется на разработке алгоритмов (программ) и моделей, которые позволяют компьютерным системам учиться на данных и делать точные прогнозы без явного программирования. Это подмножество искусственного интеллекта, тогда как ИИ включает в себя машины, которые могут учиться, и другие, которые не учатся. Машинное обучение делает упор на предоставление машинам возможности учиться на основе данных.
Машинное обучение можно разделить на три категории:
- Контролируемое обучение
- Обучение без учителя
- Обучение с подкреплением
Глубокое обучение, как оно вписывается?
Глубокое обучение — это область машинного обучения, которая фокусируется на использовании искусственных нейронных сетей для обучения на основе данных. Нейронная сеть основана на человеческом мозге (взаимосвязь нейронов в мозгу), хотя для человеческого мозга она работает совсем по-другому.
Глубокое обучение расширяет процесс машинного обучения за счет более сложных алгоритмов, которые могут эффективно учиться на основе данных и выявлять сложные шаблоны, в отличие от алгоритмов классического машинного обучения. Глубокое обучение также показало исключительную производительность на неструктурированных типах данных, таких как изображения, аудио и текст.
Он добился самых современных результатов в задачах компьютерного зрения, обработки естественного языка и распознавания речи. Классические методы машинного обучения могут с трудом фиксировать сложные шаблоны и зависимости в неструктурированных данных без обширной разработки функций.
Заключение
В совокупности эти дисциплины открывают огромные перспективы в качестве катализаторов трансформации многих отраслей. От сельского хозяйства, архитектуры и кинематографии до кибербезопасности и здравоохранения, среди прочего, они могут революционизировать и изменить традиционные практики и методологии.
Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение тесно взаимосвязаны и основаны друг на друге. Из ИИ возникает машинное обучение, а из машинного обучения — глубокое обучение.
Теперь мы знаем, что все приложения машинного обучения и глубокого обучения можно назвать искусственным интеллектом, но не все приложения искусственного интеллекта являются приложениями машинного обучения или глубокого обучения.
Спасибо, что прочитали. Комментируйте, ставьте лайки и подписывайтесь на другие материалы