Изкуственият интелект, машинното обучение и дълбокото обучение превзеха модерния свят като буря.
Бизнесите по целия свят използват тези концепции за изграждане на интелигентни, ценни машини, които могат да улеснят живота.
Изкуственият интелект (AI) е „интелигентен“ начин за създаване на интелигентни машини, машинното обучение (ML) е част от AI, която помага при изграждането на управлявани от AI приложения, а Deep Learning (DL) отново е част от машинното обучение, което обучава модел със сложни алгоритми и огромни обеми от данни.
Те играят жизненоважна роля в индустриите, като се фокусират върху предоставянето на уникални изживявания на потребителите.
Тъй като са свързани, повечето хора бъркат изкуствения интелект, машинното обучение и дълбокото обучение. Но тези термини не са еднакви.
В тази статия ще разберете приликите и разликите между тези технологии.
И така, нека започнем да копаем.
Съдържание
AI срещу машинно обучение срещу дълбоко обучение: какви са те?
AI, ML и Deep Learning са донякъде еднакви, но не и по своя обхват, работна процедура и функционалност за взаимозаменяемост.
Нека ги обсъдим един по един, за да разберем какво представляват и тяхното ежедневно приложение в настоящите животи.
Какво е изкуствен интелект (AI)?
Не можете да определите интелигентността като набор от умения. Това е процес на самостоятелно учене на нови неща с интелигентност и бързина. Човек използва интелигентност, за да се учи от образование, обучение, трудов опит и др.
Прехвърлянето на човешкия интелект към машина е това, което наричаме изкуствен интелект (AI). Много ИТ индустрии използват AI за разработване на саморазвиващи се машини, които действат като хора. AI машините се учат от човешкото поведение и изпълняват задачи по съответния начин за решаване на сложни алгоритми.
С прости думи, той е разработен в компютърна система за управление на други компютърни системи. През 40-те години на миналия век се появяват първите цифрови компютри, а през 50-те години се появява възможността за ИИ.
В наши дни изкуственият интелект се използва в прогнозирането на времето, обработката на изображения, оптимизирането на търсачките, медицината, роботиката, логистиката, онлайн търсенето и др. Въз основа на текущата функционалност, изкуственият интелект се класифицира в четири типа:
- Реактивни машини AI
- AI с ограничена памет
- Теория на ума AI
- Самоосъзнаващ се AI
Пример: Когато говорите със Siri или Alexa, получавате чести отговори и отговори. Това се дължи само на AI вътре в машината. То слуша вашите думи, интерпретира ги, разбира ги и реагира незабавно.
Други приложения са самоуправляващи се превозни средства, AI роботи, машинни преводи, разпознаване на реч и др.
Какво е машинно обучение (ML)?
Преди да копаете за машинно обучение, трябва да разберете концепцията за извличане на данни. Извличането на данни извлича полезна информация чрез използване на техники за математически анализ за откриване на тенденции и модели в данните.
Организациите могат да използват много данни, за да подобрят техниките за машинно обучение. ML предоставя начин за намиране на нов път или алгоритъм от опит, базиран на данни. Това е изучаването на техниката, която автоматично извлича данни, за да взема бизнес решения по-внимателно.
Помага при проектирането и разработването на машина, която може да хване конкретни данни от базата данни, за да даде ценни резултати, без да използва никакъв код. По този начин ML предоставя по-добър начин за правене на прогнози от прозренията.
И така, ML се учи от данните и алгоритмите, за да разбере как да изпълни дадена задача. Това е подгрупата на AI.
Пример: В ежедневието си, когато отворите платформа, която често използвате, като Instagram, можете да видите препоръки за продукти. Уебсайтовете проследяват поведението ви въз основа на предишното търсене или покупка, ML получава данните и ви показва продукти въз основа на същия модел.
Много индустрии използват ML за откриване, коригиране и диагностициране на аномално поведение на приложения в реално време. Той има множество приложения в различни индустрии, като се започне от малки приложения за разпознаване на лица до големи индустрии за рафиниране на търсачки.
Какво е Deep Learning
Ако сравняваме изкуствения интелект с човешкия интелект, тогава Deep Learning са невроните в човешкия мозък. Той е доста по-сложен от машинното обучение, тъй като използва дълбоки невронни мрежи.
Тук машините използват техниката на няколко слоя, за да се учат. Мрежата се състои от входен слой за приемане на входове от данни и скрит слой за намиране на скритите функции. Най-накрая изходният слой предоставя крайната информация.
С други думи, Deep Learning използва проста техника, наречена последователно обучение. Много индустрии използват техниката на задълбочено обучение за изграждане на нови идеи и продукти. Дълбокото обучение се различава от машинното обучение по отношение на въздействие и обхват.
AI е настоящето и бъдещето на нашия разрастващ се свят. Deep Learning позволява практически приложения чрез разширяване на цялостното използване на AI. Благодарение на Deep Learning много сложни задачи изглеждат възможни, като автомобили без водачи, по-добри препоръки за филми, здравеопазване и др.
Пример: Когато мислите за кола без шофьор, сигурно се чудите как се движи по пътя без човешка помощ. Дълбокото обучение предоставя експертни познания, подобни на човека, за разбиране на пътната структура, пешеходците, ограниченията на скоростта в различни сценарии и др.
С големите данни и ефективното изчисление автомобилът се движи сам, което означава, че има по-добър поток от решения.
AI срещу машинно обучение срещу дълбоко обучение: как работят?
Сега знаете какво представляват AI, ML и Deep Learning поотделно. Нека ги сравним въз основа на това как работят.
Как работи AI?
Мислете за изкуствения интелект като начин за решаване на проблеми, отговаряне на въпроси, предлагане на нещо или прогнозиране на нещо.
Системите, използващи AI концепции, работят чрез консолидиране на големи набори от данни с итеративни и интелигентни алгоритми и анализиране на данните, за да научат функции и модели. Той продължава да тества и определя собствената си производителност чрез обработка на данни и го прави по-интелигентен за развиване на повече експертен опит.
AI системите могат да изпълняват хиляди и милиони задачи с невероятни скорости, без да изискват прекъсване. Поради това те бързо се научават, за да могат да изпълнят дадена задача ефективно. AI има за цел да създаде компютърни системи, имитиращи човешкото поведение, за да мислят като хора и да решават сложни въпроси.
За да направят това, AI системите използват различни процеси, техники и технологии. Ето различните компоненти на AI системите:
- Невронни мрежи: Това е като голяма мрежа от неврони, открити в човешкия мозък. Той позволява на системите с изкуствен интелект да използват големи набори от данни, да ги анализират, за да намерят модели и да решават проблеми.
- Когнитивно изчисление: Имитира начина, по който човешкият мозък мисли, докато изпълнява задачи, за да улесни комуникацията между машини и хора.
- Машинно обучение: Това е подмножество от AI, което позволява на компютърните системи, приложения и програми автоматично да учат и развиват базирани на опит резултати. Той позволява на AI да открива модели и да разкрива прозрения от данните, за да подобри резултатите.
- Дълбоко обучение: Това е подмножество от машинно обучение, което позволява на AI да обработва данни и да учи и подобрява чрез използване на AI невронни мрежи.
- Компютърно зрение: AI системите могат да анализират и интерпретират съдържанието на изображението чрез дълбоко обучение и разпознаване на образи. Компютърното зрение позволява на AI системите да идентифицират компонентите на визуалните данни.
Например captcha учат, като ви молят да идентифицирате велосипеди, коли, светофари и т.н.
- Естествен език за обработка (NLP): Той позволява на системите да разпознават, анализират, интерпретират и научават човешки език в устна и писмена форма. Използва се в системи, които комуникират с хора.
Така че, за да работи една AI система, тя трябва да има всички тези възможности. Наред с тях, AI системите изискват някои технологии:
- По-големи, достъпни набори от данни, тъй като AI процъфтява върху тях
- Интелигентна обработка на данни чрез усъвършенствани алгоритми за едновременно анализиране на данни със скорости и разбиране на сложни проблеми и прогнозиране на събития.
- Интерфейси за програмиране на приложения (API) за добавяне на AI функции към система или приложение и да ги направите по-умни.
- Графични процесори (GPU) за осигуряване на захранване на AI системи за извършване на тежки изчисления за обработка и интерпретация на данни.
Как работи машинното обучение?
Машинното обучение използва голямо количество данни, като използва различни техники и алгоритми за анализиране, обучение и прогнозиране на бъдещето. Това включва много сложно кодиране и математика, които изпълняват някаква математическа функция.
Той изследва данни и идентифицира модели, за да се учи и подобрява въз основа на предишния си опит. Той учи AI системите да мислят като хората. Машинното обучение помага за автоматизиране на задачи, които се изпълняват с набор от правила и дефинирани от данни модели. По този начин фирмите могат да използват AI системи за изпълнение на задачи със скорост. ML използва две основни техники:
- Неконтролирано обучение: Помага за намиране на известни модели в събраните данни
- Контролирано обучение: Позволява събиране на данни или произвежда изход от минали внедрявания на машинно обучение.
Как работи дълбокото обучение?
Започва с проектиране на модел за дълбоко обучение за непрекъснато наблюдение и анализ на данни, включващи логическа структура като начина, по който хората правят заключения.
За да завърши този анализ, системите за дълбоко обучение използват слоеста алгоритмична структура, известна като изкуствена невронна мрежа, която може да имитира човешкия мозък. Това позволява на системите да бъдат по-способни да изпълняват задачи от традиционните системи.
Въпреки това, моделът на задълбочено обучение трябва непрекъснато да се обучава, за да се развива и подобрява своите способности, така че да може да прави правилни заключения.
AI срещу машинно обучение срещу дълбоко обучение: Приложения
За да разберете напълно как работят AI, ML и дълбокото обучение, е важно да знаете как и къде се прилагат.
AI системите се използват за различни цели като разсъждения и решаване на проблеми, планиране, учене, представяне на знания, обработка на естествен език, обща интелигентност, социална интелигентност, възприятие и др.
Например AI се използва в онлайн реклами, търсачки като Google и др.
Нека го разгледаме подробно.
Интернет, електронна търговия и маркетинг
- Търсачки: Търсачки като Google използват AI за показване на резултати.
- Системи за препоръчване: Използва се и от системи за препоръчване като YouTube, Netflix и Amazon за препоръчване на съдържание въз основа на потребителски предпочитания или оценки.
AI се използва за генериране на плейлисти, показване на видеоклипове, препоръчване на продукти и услуги и др.
- Социални медии: Сайтове като Facebook, Instagram, Twitter и т.н. използват AI, за да показват подходящи публикации, с които можете да се ангажирате, автоматично да превеждат езици, да премахват насаждащо омраза съдържание и т.н.
- Реклами: AI се използва за насочени уеб реклами, за да убеди хората да кликнат върху рекламите и да увеличат времето, прекарано в сайтовете, чрез показване на атрактивно съдържание. AI може да предвиди персонализирани оферти и поведение на клиентите, като анализира техните цифрови подписи.
- Чатботове: Чатботовете се използват за управление на уреди, комуникация с клиенти и др.
Например Amazon Echo може да преведе човешката реч в подходящи действия.
- Виртуални асистенти: Виртуалните асистенти като Amazon Alexa използват AI, за да обработват естествен език и да помагат на потребителите при техните заявки.
- Превод: AI може автоматично да превежда текстови документи и говорими езици.
Пример: Google Translate.
Други случаи на употреба включват филтриране на спам, етикетиране на изображения, лицево разпознаване и др.
Игри
Индустрията на игрите използва интензивно изкуствен интелект за създаване на напреднали видеоигри, включително някои от тях със свръхчовешки способности.
Пример: подобни на шах Deep Blue и AlphaGo. Последният веднъж победи Лий Седол, който е световен шампион в ГО.
Социално-икономически
AI се използва за справяне със социални и икономически предизвикателства като бездомност, бедност и др.
Пример: Изследователи от Станфордския университет използваха AI, за да идентифицират бедните райони чрез анализиране на сателитни изображения.
Кибер защита
Възприемайки AI и неговите подполета ML и дълбоко обучение, компаниите за сигурност могат да създават решения за защита на системи, мрежи, приложения и данни. Прилага се за:
- Сигурност на приложения за противодействие на атаки като междусайтови скриптове, SQL инжектиране, фалшифициране от страна на сървъра, разпределен отказ на услуга и др.
- Мрежова защита чрез идентифициране на повече атаки и подобряване на системите за откриване на проникване
- Анализирайте поведението на потребителите, за да идентифицирате компрометирани приложения, рискове и измами
- Защита на крайната точка чрез научаване на често срещано поведение на заплаха и предотвратяване на атаки като ransomware.
селско стопанство
AI, ML и дълбокото обучение са полезни за селското стопанство за идентифициране на области, изискващи напояване, торене и обработки за увеличаване на добива. Може да помогне на агрономите да извършват изследвания и да прогнозират времето за узряване на културите, да наблюдават влагата в почвата, да автоматизират оранжерии, да откриват вредители и да управляват селскостопански машини.
Финанси
Изкуствените невронни мрежи се използват във финансовите институции за откриване на искове и такси извън нормата и дейностите за разследване.
Банките могат да използват AI за предотвратяване на измами, за да противодействат на злоупотребата с дебитни карти, да организират операции като счетоводство, да управляват имоти, да инвестират в акции, да наблюдават поведенчески модели и да реагират незабавно на промени. AI се използва и в приложения за онлайн търговия.
Пример: Zest Automated Machine Learning (ZAML) от ZestFinance е платформа за поемане на кредити. Той използва AI и ML за анализ на данни и присвоява кредитни резултати на хората.
образование
Преподавателите с изкуствен интелект могат да помогнат на учениците да учат, като същевременно елиминират стреса и безпокойството. Може също така да помогне на преподавателите да предскажат поведението рано във виртуална учебна среда (VLE) като Moodle. Това е особено полезно по време на сценарии като настоящата пандемия.
Здравеопазване
AI се прилага в здравеопазването за оценка на електрокардиограма или компютърна томография за идентифициране на рисковете за здравето на пациентите. Той също така помага за регулиране на дозирането и избор на най-подходящите лечения за заболявания като рак.
Изкуствените невронни мрежи поддържат клинични решения за медицинска диагноза, например технология за обработка на концепции, използвана в софтуера за EMR. AI може също да помогне в:
- Анализиране на медицински досиета
- Управление на лекарствата
- Планиране на лечения
- Консултация
- Клинично обучение
- Създаване на лекарства
- Прогнозиране на резултатите
Случай на употреба: Проектът Hanover AI от Microsoft помага на лекарите да изберат най-ефективното лечение на рак от 800+ ваксини и лекарства.
Правителство
Правителствени организации от страни като Китай използват AI за масово наблюдение. По същия начин може да се използва и за управление на пътни сигнали чрез използване на камери за наблюдение на плътността на трафика и настройка на времето на сигнала.
Например, в Индия управлявана от AI пътна сигнализация е внедрена, за да изчисти и управлява трафика в нейния град Бенгалуру.
Освен това много държави използват AI в своите военни приложения за подобряване на комуникациите, командването, контролите, сензорите, оперативната съвместимост и интеграцията. Използва се и при събиране и анализиране на разузнавателна информация, логистика, автономни превозни средства, кибер операции и др.
Други приложения на AI са в:
- Космическо изследване за анализ на огромни данни за изследване
- Биохимия за определяне на 3D структурата на протеините
- Създаване на съдържание и автоматизация.
Пример: Wordsmith е платформа за генериране на естествен език и прехвърляне на данни в смислени прозрения.
- Автоматизирайте свързани със закона задачи и търсене,
- Управление на безопасността и здравето на работното място
- Човешки ресурси за проверка и класиране на автобиографии
- Търсене на работа чрез оценка на данни, свързани с работни умения и заплати
- Обслужване на клиенти с виртуални асистенти
- Гостоприемство за автоматизиране на задачи, комуникация с гости, анализиране на тенденции и прогнозиране на нуждите на потребителите.
- Производство на автомобили, сензори, игри и играчки и др
AI срещу машинно обучение срещу дълбоко обучение: разлики
Изкуственият интелект, машинното обучение и дълбокото обучение корелират помежду си. Всъщност дълбокото обучение е подмножество на машинното обучение, а машинното обучение е подмножество на изкуствения интелект.
Така че тук не става дума за наистина „различие“, а за обхвата, в който могат да се прилагат.
Нека да видим как се различават.
Изкуствен интелект срещу машинно обучение
ParameterAI MLConcept Това е по-голяма концепция за създаване на интелигентни машини за симулиране на човешко мислене и поведение. Това е подмножество от изкуствен интелект, който помага на машините да учат чрез анализиране на данни без изрично програмиране. Цел има за цел да създаде по-интелигентни системи с човешки мисловни умения за решаване на сложни въпроси .
Той е загрижен за увеличаването на успеваемостта. Целта му е да позволи на машините да анализират данни, за да осигурят точен резултат.
Той е загрижен за моделите и точността. Какво правят AI позволява на системата да може да изпълнява задачи, както би направил човек, но без грешки и с по-висока скорост. Машините се обучават непрекъснато да подобряват и изпълняват задача, така че да може да осигури по-голяма точност. Подмножества Неговите подмножества са задълбочено обучение и машинно обучение. Неговото подмножество е задълбочено обучение. Типове То е от три типа – Общ AI, Силен AI и Слаб AII Типовете му са обучение с подсилване, контролирано и неконтролирано Процес Включва разсъждения, учене и самокорекция Включва и обучение като самокорекция за нови данниТипове данни. Работи с неструктурирани, полуструктурирани и структурирани данни. Работи с полуструктурирани и структурирани данни. Обхват. Обхватът му е по-широк.
AI системите могат да изпълняват няколко задачи вместо ML, който е обучен за конкретни задачи. Неговият обхват е ограничен в сравнение с AI.
ML машините изпълняват специфични задачи, за които са обучени. Приложение Неговите приложения са чатботове, роботи, системи за препоръки, игри, социални медии и много други. Основните приложения са онлайн препоръки, предложения за приятели във Facebook, търсене в Google и др.
Машинно обучение срещу дълбоко обучение
ParameterML Задълбочено обучение Зависимост от данни Въпреки че ML работи с огромни обеми от данни, той приема и по-малки обеми от данни. Алгоритмите му работят добре с големи обеми от данни. Следователно, ако искате да получите по-голяма точност, трябва да предоставите повече данни и да им позволите да се учат непрекъснато. Време за изпълнение Алгоритмите му изискват по-малко време за обучение от DL, но отнемат повече време за тестване на модел. Отнема повече време за обучение на модел, но по-малко време за тестване на модел .Hardware dependencyML моделите по същество не се нуждаят от много данни; следователно те работят на машини от нисък клас. DL моделите изискват огромни данни за ефективна работа; следователно те са подходящи само за машини от висок клас с графични процесори. Моделите за инженеринг на функции ML изискват да разработите екстрактор на функции за всеки проблем, за да продължите по-нататък. Тъй като DL е усъвършенствана форма на ML, тя не изисква екстрактори на функции за проблеми. Вместо това DL научава характеристики и прозрения на високо ниво от събраните данни сам. Решаване на проблеми Традиционните ML модели разделят проблема на по-малки части и решават всяка част отделно. След като разреши всички части, той генерира крайния резултат. DL моделите възприемат подхода от край до край за решаване на проблем, като вземат входните данни за даден проблем. Интерпретация на резултат Лесно е да се интерпретират резултатите от проблем, като се използват ML модели заедно с пълния анализ на процеса и причините. Може да е трудно да се анализират резултатите от проблем с DL модели. Въпреки че може да получите по-добри резултати за проблем с DL в сравнение с традиционното ML, не можете да разберете защо и как се е получил резултатът. DataIt изисква структурирани и полуструктурирани данни. Изисква както структурирани, така и неструктурирани данни, тъй като разчита на изкуствени невронни мрежи. Най-добър за Подходящ за решаване на прости и малко сложни проблеми. Подходящ за решаване на сложни проблеми.
Заключение
Изкуственият интелект, машинното обучение и дълбокото обучение са модерни техники за създаване на интелигентни машини и решаване на сложни проблеми. Те се използват навсякъде, от фирми до домове, улеснявайки живота.
DL е под ML, а ML е под AI, така че тук всъщност не е въпрос на разлика, а в обхвата на всяка технология.