Разгадка фундаментальных различий между AI, ML и DL
Введение
Искусственный интеллект (ИИ) — это обширная область, охватывающая как глубокое обучение (ГО), так и машинное обучение (МО). В этой статье мы рассмотрим основные особенности и различия между этими областями, чтобы обеспечить более четкое понимание того, как они соотносятся друг с другом и чем отличаются друг от друга.
Искусственный интеллект (ИИ)
Искусственный интеллект (ИИ) — это широкая область, целью которой является предоставление машинам возможности выполнять интеллектуальные задачи, выходящие за пределы традиционных вычислительных возможностей. Его можно разделить на две основные категории: общий ИИ и ограниченный ИИ. Первый относится к моделированию человеческого интеллекта, стремясь создать системы, способные имитировать человеческое мышление в различных областях. С другой стороны, ограниченный ИИ фокусируется на выполнении конкретных задач, совершенствуясь в определенной области знаний.
Машинное обучение (МО)
Машинное обучение (ML) — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ), который фокусируется на том, чтобы позволить машинам учиться и повышать свою производительность без явного программирования для каждой задачи. Процесс обучения основан на наборе образцов (X) и иногда на наборе ответов (Y). В зависимости от того, предоставлены ответы (Y) или нет, ML можно классифицировать как контролируемое или неконтролируемое обучение соответственно. Такой подход позволяет машинам извлекать шаблоны и ценные знания из данных, позволяя им принимать более точные решения и автоматизировать сложные задачи.
Глубокое обучение (DL)
Глубокое обучение (ГО) — это подполе машинного обучения (МО), но с некоторыми отличительными чертами. Основное внимание уделяется использованию глубоких нейронных сетей для выполнения сложных задач, подобных работе человеческого мозга. DL выходит за рамки простого анализа предоставленных атрибутов, поскольку сама нейронная сеть может учиться на данных и обнаруживать свои собственные атрибуты. Эта характеристика известна как разработка признаков, которая делает процесс обучения более эффективным и позволяет решать еще более сложные задачи.
Иерархия атрибутов в глубоком обучении
Одним из основных преимуществ глубокого обучения (ГО) является его способность учиться на нескольких иерархических уровнях атрибутов. По мере обработки информации на каждом уровне сложность усвоенных атрибутов постепенно увеличивается. Эта модель каскадного обучения очень эффективна при решении задач с большим объемом данных и сложными шаблонами.
Заключение
Таким образом, искусственный интеллект (ИИ) включает в себя как машинное обучение (МО), так и глубокое обучение (ГО). Машинное обучение позволяет машинам учиться на данных и повышать свою производительность, в то время как машинное обучение углубляет этот процесс, позволяя нейронным сетям изучать свои собственные атрибуты в сложных иерархиях. Понимая эти различия, мы можем лучше использовать потенциал этих технологий в различных секторах, стимулируя инновации и укрепляя наши отношения с искусственным интеллектом.
