Айванс

Привет энтузиастам ИИ!

В нашем последнем посте мы приветствовали вас на AIvance — платформе, созданной для упрощения сложного и захватывающего мира искусственного интеллекта (ИИ). Теперь давайте копнем немного глубже.

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение — термины, которые вы, вероятно, слышали в сфере технологий. Они часто используются взаимозаменяемо, но имеют разные значения. Давайте разберем их.

1. Искусственный интеллект (ИИ)

ИИ — это широкая область исследований, посвященная созданию интеллектуальных машин, которые реагируют на стимуляцию, как люди. Этот термин был впервые введен в 1950-х годах Джоном Маккарти, который определил его как «науку и технику создания интеллектуальных машин».

Цель ИИ — имитировать человеческий интеллект — обучение, рассуждения, решение проблем, восприятие и язык. Системы ИИ можно разделить на слабый (или узкий) ИИ, предназначенный для выполнения узкой задачи, такой как распознавание голоса, или сильный ИИ, предназначенный для выполнения любой интеллектуальной задачи, которую может выполнить человек.

2. Машинное обучение (МО)

Машинное обучение является подмножеством ИИ. Этот термин был введен Артуром Сэмюэлем в 1959 году. Он определил его как «область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».

Вместо того, чтобы писать код, в ML мы передаем данные алгоритму, и он строит логику на основе предоставленных данных. Алгоритмы машинного обучения подразделяются на контролируемое, неконтролируемое, полуконтролируемое и обучение с подкреплением.

3. Глубокое обучение (ГО)

Глубокое обучение — это еще одно подмножество машинного обучения, использующее искусственные нейронные сети с несколькими слоями — отсюда и «глубокое» в глубоком обучении. Эти нейронные сети пытаются имитировать поведение человеческого мозга — хотя и далеко не соответствуют его способности — «учиться» на больших объемах данных. Хотя нейронная сеть с одним слоем все еще может делать приблизительные прогнозы, дополнительные скрытые слои могут помочь оптимизировать результаты.

Глубокое обучение управляет многими приложениями и сервисами искусственного интеллекта (ИИ), которые улучшают автоматизацию, выполняя аналитические и физические задачи без вмешательства человека.

Таким образом, чтобы обобщить, ИИ — это всеобъемлющая концепция, которая первоначально возникла, затем появилось машинное обучение как средство сделать концепции ИИ достижимыми, и, наконец, материализовалось глубокое обучение, чтобы сделать машинное обучение практичным и эффективным, особенно для случаев, связанных с большими объемами информации. данные.

Хотя каждая из этих областей исследования взаимосвязана и способствует развитию интеллектуальных систем, понимание их различий имеет решающее значение для понимания того, как развивается наш цифровой мир.

В наших следующих публикациях мы углубимся в каждую из этих интригующих областей и рассмотрим их реальные приложения.

Следуйте за нами в нашем путешествии в мир ИИ. AIvance только начинается, и нам не терпится исследовать, учиться и расти вместе с вами в этом мире, управляемом ИИ. Примите революцию ИИ вместе с нами!