Forskellen mellem kunstig intelligens vs maskinlæring vs dyb læring
Kunstig intelligens (AI) er den filial af datalogi, der bruges til at skabe intelligente maskiner. Maskinerne, der fungerer som mennesker, ligesom nogle af de aktiviteter, der udføres af AI-maskinen, der er talegenkendelse, læring, planlægning og problemløsning osv. AI blev grundlagt i 1956 som en akademisk disciplin.
Kunstig intelligens henviser til den menneskelige intelligens eller efterligner maskinernes menneskelige opførsel. Kunstig intelligens er hovedsageligt opdelt i tre kategorier, der er smal AI, hvilket betyder, at ting er trænet til at udføre en bestemt opgave på en bestemt måde. Den anden er kunstig generel intelligens (AGI), hvilket betyder, at dette er kunstig intelligens på menneskeligt niveau og evnen til at udføre den brede vifte af opgaver, der er tildelt den. Den tredje kategori er Super intelligent kunstig intelligens, som er et skridt foran. Det er AI'en, der er måde smartere end menneskelige hjerner på alle områder som kreativitet, visdom, færdigheder osv. På enkle ord betyder det maskine outsmart-mennesker.
Maskinindlæring (ML) omtales som undergruppen af kunstig intelligens (AI). Det giver en computer mulighed for at håndtere situationerne via træning, analyse, observation og oplevelse. Al maskinlæring tæller som kunstig intelligens, men al AI tæller ikke som maskinlæring. Det betragtes som et af de bedste redskaber til kunstig intelligens, der er egnet til erhvervslivet.
Maskinindlæring er baseret på det princip, at maskiner lærer selv ved hjælp af at tage data fra forskellige ressourcer. Maskinlæring gør det muligt for maskiner at foretage forudsigelser baseret på genkendelsen af komplekse datamønstre og sæt, og ML er forskellig fra det hårdkodende softwareprogram, der kræver specifikke instruktioner til afslutning af opgaven. Det har evnen til at ændre sig selv, når det udsættes for mere og mere datamaskinslæring af sig selv dynamisk og ikke kræver nogen menneskelig indgriben for at foretage visse ændringer.
Deep learning (DL) omtales som undergruppen af maskinlæring. Det henvises generelt til et dybt kunstigt neuralt netværk, og det er disse algoritmesæt, der er ekstremt nøjagtige til problemerne som lydgenkendelse, billedgenkendelse osv., Dyb læring defineres også, da det gør det muligt for en computer at lære uden at være programmeret til at gøre det. .
Deep er det tekniske udtryk, der refererer til laget af det neurale netværk. Et overfladisk netværk, der har et enkelt skjult lag og et dybt netværk, har flere lag. Disse lag giver et netværk mulighed for at erhverve datafunktioner.
Sammenligning mellem hoved og hoved mellem kunstig intelligens vs maskinlæring vs dyb læring (infographics)
Nedenfor er de øverste 6 forskelle mellem kunstig intelligens vs maskinlæring vs dyb læring 
Vigtige forskelle mellem kunstig intelligens vs maskinlæring vs dyb læring
Kunstig intelligens vs maskinlæring vs dyb læring er populære valg på markedet; lad os diskutere nogle af de største forskelle mellem kunstig intelligens vs maskinlæring vs dyb læring
- Kunstig intelligens har forskellige typer som reaktive maskiner, systemet reagerer kun, har ikke hukommelsen som vaskemaskinen. Maskinlæring gør det muligt for en maskine at træffe beslutninger baseret på tidligere data. Deep learning gør det muligt for en maskine at tage beslutningen ved hjælp af kunstige neurale netværk.
- Kunstig intelligens type har en begrænset mængde hukommelse. Maskinlæring fungerer hovedsageligt på mindre mængde træningsdata. Dyb læring kræver hovedsageligt en stor mængde træningsdata.
- Kunstig intelligens har anden type er teorien om sindet, hvilket betyder, at systemet er i stand til at forstå menneskelige følelser og tilpasse adfærden efter menneskets forståelse. Maskinlæring fungerer på low-end systemer. Dyb læring har brug for avancerede systemer for at arbejde.
- Kunstig intelligens bruges til at gøre systemet som selvbevidsthed, det betyder, at systemet er opmærksom på sig selv og forstår dets tilstande og forudsiger andre folks følelse og handling i overensstemmelse hermed. Maskinlærings mest funktioner skal identificeres på forhånd og kodes manuelt. I Deep learning lærer maskinen funktionerne ud fra de data, den leveres.
- Kunstig intelligens fungerer hovedsageligt på hele problemet. I maskinlæring deles problemet op i dele og løses dem individuelt og kombineres derefter det hele. Ved dyb læring løses problemet i en ende til en anden måde.
- Kunstig intelligens tager meget lang tid at teste applikationerne. Maskinlæring tager længere tid end dyb læring. Dyb læring tager mindre tid at teste processen.
- Kunstig intelligens har definerede regler. Maskinindlæring har klare regler for at fortælle, hvorfor beslutningen blev taget eller taget. I dyb læring tager systemet beslutningen baseret på sin egen logik, og nogle gange er det vanskeligt at fortolke.
- Kunstig intelligens i fremtiden vil blive brugt til at opdage forbrydelserne, inden det sker, og menneskelige AI-hjælpere. Maskinlæring vil blive brugt i fremtiden til at øge effektiviteten inden for sundhedsvæsenet og det vil give bedre markedsføringsteknikker. Dyb læring i fremtiden vil blive brugt til at øge personaliseringen og hyperintelligent personlig assistenter.
Kunstig intelligens vs maskinlæring sammenlignet med dyb lærings sammenligningstabel
Nedenfor er den 6 øverste sammenligning mellem kunstig intelligens vs maskinlæring vs dyb læring
| Grundlaget for sammenligning mellem kunstig intelligens vs maskinlæring vs dyb læring | Kunstig intelligens | Maskinelæring | Deep Learning |
| Definition | Kunstig intelligens er menneskelig intelligens, der udstilles af maskiner | Det er en tilgang til at opnå AI | Det er en teknik til implementering af ML. |
| Subset | Kunstig intelligens er ikke delmængden af en maskine eller dyb læring | Maskinlæring er delmængden af kunstig intelligens | Deep Learning er en undergruppe af maskinlæring. |
| Programmering | Kunstig intelligens kræver fuld programmering for at fremstille systemet | Maskinindlæring kræver ikke nogen hardkodealgoritmer | Deep learning kræver ingen programmering for at opnå ting |
| Kompleks | Kunstige er mere komplekse, da man skal vide alt | Maskinindlæring er mindre kompleks end AI | Dyb læring er mindre kompleks end maskinlæring. |
| eksistens | Det kom i 1956 | Det kom omkring 1980'erne | Det kom omkring 2000 |
| eksempler | Amazon Echo | Raffinering af søgemaskinens resultat | Automatisk oversættelse. |
Konklusion - Kunstig intelligens vs maskinlæring vs dyb læring
Kunstig intelligens vs maskinlæring vs dyb læring er alle relateret til hinanden, og motivet er at opnå tingene hurtigere og hurtigere. Som vi allerede har diskuteret, er maskinlæring en undergruppe af AI, og dyb læring er delmængden af maskinlæring. Kunstig intelligens er det større billede og kerne ved at opnå forskellige ting i verden af computer og informationsteknologi. Fra oven er vi i stand til at se, hvad der er forskellen mellem kunstig intelligens vs maskinlæring vs dyb læring og deres fremtidige brug. Så nutidens og den fremtidige verden er af kunstig intelligens og dens komponenter som maskinlæring og dyb læring og andre komponenter også.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til den største forskel mellem kunstig intelligens vs maskinlæring vs dyb læring. Her diskuterer vi også kunstig intelligens vs maskinlæring vs dyb læring nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere.
- Overvåget læring vs dyb læring
- Data Scientist vs Machine Learning - Top sammenligning
- Kunstig intelligens vs forretningsinformation
- Machine Learning vs Statistics
- Kunstige efterretningsvirksomheder