Diferența dintre AI, Machine Learning și Deep Learning

Inteligența artificială, învățarea automată și învățarea profundă au luat cu asalt lumea modernă.

Companiile de pe tot globul folosesc aceste concepte pentru a construi mașini inteligente și valoroase care pot ușura vieți.

Inteligența artificială (AI) este o modalitate „inteligentă” de a crea mașini inteligente, învățarea automată (ML) este o parte a inteligenței artificiale care ajută la construirea de aplicații bazate pe inteligență artificială, iar învățarea profundă (DL) este din nou o parte a învățării automate care antrenează un model cu algoritmi complecși și volume vaste de date.

Aceștia joacă un rol vital în industriile care se concentrează pe oferirea de experiențe unice utilizatorilor.

Deoarece sunt înrudite, majoritatea oamenilor confundă inteligența artificială, învățarea automată și învățarea profundă. Dar acești termeni nu sunt aceiași.

În acest articol, veți înțelege asemănările și diferențele dintre aceste tehnologii.

Deci, să începem să sapăm.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Ce sunt acestea?

AI, ML și Deep Learning sunt oarecum aceleași, dar nu în domeniul lor de aplicare, procedura de lucru și funcționalitatea lor de interschimbabilitate.

Să le discutăm unul câte unul pentru a înțelege ce sunt și aplicațiile lor de zi cu zi în viețile prezente.

Ce este Inteligența Artificială (AI)?

Nu puteți defini Inteligența ca un set de abilități. Este un proces de a învăța lucruri noi pe cont propriu, cu inteligență și viteză. Un om folosește inteligența pentru a învăța din educație, formare, experiențe de muncă și multe altele.

Transferarea inteligenței umane către o mașină este ceea ce numim inteligență artificială (AI). Multe industrii IT folosesc AI pentru a dezvolta mașini cu auto-dezvoltare care acționează ca oamenii. Mașinile AI învață din comportamentul uman și îndeplinesc sarcini în consecință pentru a rezolva algoritmi complecși.

În termeni simpli, este dezvoltat într-un sistem informatic pentru a controla alte sisteme informatice. În anii 1940 au apărut primele computere digitale, iar în anii 1950 a apărut posibilitatea AI.

În zilele noastre, inteligența artificială este folosită în predicția vremii, procesarea imaginilor, optimizarea motoarelor de căutare, medicină, robotică, logistică, căutare online și multe altele. Pe baza funcționalității actuale, inteligența artificială este clasificată în patru tipuri:

• Mașini reactive AI
• AI cu memorie limitată
• Teoria minții AI
• AI conștient de sine

Exemplu: când vorbești cu Siri sau Alexa, primești răspunsuri și răspunsuri frecvente. Acest lucru se datorează doar AI din interiorul mașinii. Îți ascultă cuvintele, le interpretează, le înțelege și răspunde imediat.

Alte aplicații sunt vehiculele autonome, roboții AI, traducerile automate, recunoașterea vorbirii și multe altele.

Ce este Machine Learning (ML)?

Înainte de a căuta Machine Learning, trebuie să înțelegeți conceptul de data mining. Exploatarea datelor obține informații utile prin utilizarea tehnicilor de analiză matematică pentru a descoperi tendințele și modelele din interiorul datelor.

Organizațiile pot folosi o mulțime de date pentru a îmbunătăți tehnicile de învățare automată. ML oferă o modalitate de a găsi o nouă cale sau un algoritm din experiența bazată pe date. Este studiul tehnicii care extrage automat datele pentru a lua decizii de afaceri cu mai multă atenție.

Ajută la proiectarea și dezvoltarea unei mașini care poate prelua date specifice din baza de date pentru a oferi rezultate valoroase fără a utiliza niciun cod. Astfel, ML oferă o modalitate mai bună de a face predicții din perspective.

Deci, ML învață din date și algoritmi pentru a înțelege cum să efectueze o sarcină. Este subsetul AI.

Exemplu: În viața de zi cu zi, când deschizi orice platformă pe care o folosești frecvent, cum ar fi Instagram, poți vedea recomandări de produse. Site-urile web vă urmăresc comportamentul pe baza căutării sau achiziției anterioare, ML primește datele și vă arată produse pe baza aceluiași model.

Multe industrii folosesc ML pentru a detecta, remedia și diagnostica comportamentul anormal al aplicațiilor în timp real. Are multiple aplicații în diverse industrii, începând de la aplicații mici de recunoaștere a feței până la industriile mari de rafinare a motoarelor de căutare.

Ce este Deep Learning

Dacă comparăm inteligența artificială cu inteligența umană, atunci Deep Learning sunt neuronii din interiorul creierului uman. Este mai complex decât învățarea automată, deoarece folosește rețele neuronale profunde.

Aici, mașinile folosesc tehnica mai multor straturi pentru a învăța. Rețeaua constă dintr-un strat de intrare pentru a accepta intrări din date și un strat ascuns pentru a găsi caracteristicile ascunse. În cele din urmă, stratul de ieșire oferă informațiile finale.

Cu alte cuvinte, Deep Learning folosește o tehnică simplă numită învățarea secvenței. Multe industrii folosesc tehnica Deep Learning pentru a construi idei și produse noi. Deep Learning diferă de Machine Learning în ceea ce privește impactul și domeniul de aplicare.

AI este prezentul și viitorul lumii noastre în creștere. Deep Learning permite aplicații practice prin extinderea utilizării generale a AI. Datorită Deep Learning, multe sarcini complexe par posibile, cum ar fi mașini fără șofer, recomandări de filme mai bune, asistență medicală și multe altele.

Exemplu: când te gândești la o mașină fără șofer, trebuie să te întrebi cum se conduce pe drum fără asistență umană. Deep Learning oferă experiență umană în înțelegerea structurii drumului, a pietonilor, a limitelor de viteză în diferite scenarii și multe altele.

Cu datele mari și calculul eficient, o mașină se conduce singură, ceea ce înseamnă că are un flux mai bun de luare a deciziilor.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Cum funcționează?

Acum, știți ce sunt AI, ML și Deep Learning individual. Să le comparăm în funcție de modul în care funcționează.

Cum funcționează AI?

Gândiți-vă la inteligența artificială ca la o modalitate de a rezolva probleme, de a răspunde la întrebări, de a sugera ceva sau de a prezice ceva.

Sistemele care utilizează concepte AI funcționează prin consolidarea seturilor mari de date cu algoritmi iterativi și inteligenți și prin analizarea datelor pentru a afla caracteristici și modele. Continuă să testeze și să-și determine propria performanță prin procesarea datelor și face mai inteligentă dezvoltarea mai multor expertize.

Sistemele AI pot rula mii și milioane de sarcini la viteze incredibile fără a necesita o pauză. Prin urmare, ei învață rapid să fie capabili să îndeplinească o sarcină eficient. AI își propune să creeze sisteme informatice care să imite comportamentul uman pentru a gândi ca oamenii și pentru a rezolva întrebări complexe.

Pentru a face acest lucru, sistemele AI folosesc diverse procese, tehnici și tehnologii. Iată diferite componente ale sistemelor AI:

• Rețele neuronale: este ca o rețea mare de neuroni găsită în creierul uman. Permite sistemelor AI să utilizeze seturi mari de date, să le analizeze pentru a găsi modele și să rezolve probleme.
• Calcul cognitiv: imită modul în care creierul uman gândește în timp ce îndeplinește sarcini pentru a facilita comunicarea dintre mașini și oameni.
• Învățare automată: este un subset de IA care permite sistemelor computerizate, aplicațiilor și programelor să învețe și să dezvolte automat rezultate bazate pe experiență. Permite inteligenței artificiale să detecteze modele și să dezvăluie informații din date pentru a îmbunătăți rezultatele.
• Învățare profundă: este un subset al învățării automate care permite AI să prelucreze date și să învețe și să se îmbunătățească prin utilizarea rețelelor neuronale AI.
• Viziune computerizată: sistemele AI pot analiza și interpreta conținutul imaginii prin învățare profundă și recunoaștere a modelelor. Viziunea computerizată permite sistemelor AI să identifice componentele datelor vizuale.

De exemplu, captcha-urile învață cerându-vă să identificați biciclete, mașini, semafoare etc.

• Limbajul de procesare naturală (NLP): permite sistemelor să recunoască, să analizeze, să interpreteze și să învețe limbajul uman în formă scrisă și vorbită. Este folosit în sistemele care comunică cu oamenii.

Deci, pentru ca un sistem AI să funcționeze, trebuie să aibă toate aceste capacități. Alături de acestea, sistemele AI necesită câteva tehnologii:

• Seturi de date mai mari și accesibile, deoarece AI prosperă pe el
• Procesarea inteligentă a datelor prin algoritmi avansați pentru a analiza datele la viteze simultan și pentru a înțelege probleme complexe și a prezice evenimente.
• Interfețe de programare a aplicațiilor (API) pentru a adăuga funcții AI unui sistem sau aplicație și a le face mai inteligente.
• Unități de procesare grafică (GPU) pentru a furniza energie sistemelor AI pentru a efectua calcule grele pentru procesarea și interpretarea datelor.

Cum funcționează învățarea automată?

Învățarea automată folosește o cantitate mare de date utilizând diverse tehnici și algoritmi pentru a analiza, învăța și prezice viitorul. Implica o mulțime de coduri complexe și matematică care servesc anumite funcții matematice.

Explorează datele și identifică modele pentru a învăța și a se îmbunătăți pe baza experiențelor sale anterioare. Învață sistemele AI să gândească așa cum o fac oamenii. Învățarea automată ajută la automatizarea sarcinilor care sunt finalizate cu un set de reguli și modele definite de date. În acest fel, companiile pot folosi sisteme AI pentru a îndeplini sarcini la viteză. ML folosește două tehnici principale:

• Învățare nesupravegheată: ajută la găsirea tiparelor cunoscute în datele adunate
• Învățare supravegheată: permite colectarea datelor sau produce rezultate din implementările anterioare de ML.

Cum funcționează Deep Learning?

Începe prin a proiecta un model de învățare profundă pentru a observa și analiza în mod continuu datele care implică o structură logică, cum ar fi modul în care oamenii trag concluzii.

Pentru ca această analiză să fie finalizată, sistemele de învățare profundă utilizează o structură algoritmică stratificată cunoscută sub numele de rețea neuronală artificială care poate imita creierul uman. Acest lucru permite sistemelor să fie mai capabile în îndeplinirea sarcinilor decât sistemele tradiționale.

Cu toate acestea, un model de învățare profundă trebuie antrenat continuu pentru a evolua și a-și îmbunătăți capacitățile, astfel încât să poată trage concluzii corecte.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Aplicații

Pentru a înțelege complet cum funcționează AI, ML și deep learning, este important să știți cum și unde sunt aplicate.

Sistemele AI sunt utilizate în diverse scopuri, cum ar fi raționamentul și rezolvarea problemelor, planificarea, învățarea, prezentarea cunoștințelor, procesarea limbajului natural, inteligența generală, inteligența socială, percepția și multe altele.

De exemplu, AI este folosită în reclame online, motoarele de căutare precum Google etc.

Să ne uităm la asta în detaliu.

Internet, comerț electronic și marketing

• Motoare de căutare: motoarele de căutare precum Google folosesc AI pentru a afișa rezultate.
• Sisteme de recomandare: este folosit și de sistemele de recomandare precum YouTube, Netflix și Amazon pentru a recomanda conținut în funcție de preferințele sau evaluările utilizatorilor.

AI este folosit pentru a genera liste de redare, a afișa videoclipuri, a recomanda produse și servicii și multe altele.

• Rețelele de socializare: site-uri precum Facebook, Instagram, Twitter etc. folosesc AI pentru a afișa postări relevante cu care te poți implica, pentru a traduce automat limbi, pentru a elimina conținutul instigator la ură etc.
• Reclame: AI este folosită pentru reclamele web direcționate pentru a convinge oamenii să facă clic pe reclame și să-și mărească timpul petrecut pe site-uri prin afișarea de conținut atractiv. AI poate prezice oferte personalizate și comportamentul clienților analizând semnăturile lor digitale.
• Chatbots: Chatbot-urile sunt folosite pentru a controla aparatele, a comunica cu clienții etc.

De exemplu, Amazon Echo poate traduce vorbirea umană în acțiuni adecvate.

• Asistenți virtuali: asistenții virtuali, cum ar fi Amazon Alexa, folosesc inteligența artificială pentru a procesa limbajul natural și pentru a ajuta utilizatorii cu întrebările lor.
• Traducere: AI poate traduce automat documente textuale și limbi vorbite.

Exemplu: Google Translate.

Alte cazuri de utilizare includ filtrarea spam-ului, etichetarea imaginilor, recunoașterea facială și multe altele.

Jocuri

Industria jocurilor de noroc folosește intens inteligența artificială pentru a produce jocuri video avansate, inclusiv unele dintre ele cu capacități supraumane.

Exemplu: Deep Blue și AlphaGo asemănător șahului. Acesta din urmă l-a învins odată pe Lee Sedol, care este campion mondial la GO.

Socio-Economic

IA este folosită pentru a aborda provocările sociale și economice, cum ar fi lipsa de adăpost, sărăcia etc.

Exemplu: Cercetătorii de la Universitatea Stanford au folosit inteligența artificială pentru a identifica zonele de sărăcie prin analiza imaginilor din satelit.

Securitate cibernetică

Adoptând AI și subdomeniile sale ML și deep learning, companiile de securitate pot crea soluții pentru a proteja sistemele, rețelele, aplicațiile și datele. Se aplica pentru:

• Securitatea aplicației pentru a contracara atacurile cum ar fi scripturi între site-uri, injecție SQL, falsificare pe partea serverului, refuzare distribuită a serviciului etc.
• Protecția rețelei prin identificarea mai multor atacuri și îmbunătățirea sistemelor de detectare a intruziunilor
• Analizați comportamentul utilizatorilor pentru a identifica aplicațiile compromise, riscurile și fraudele
• Protecția punctelor terminale prin învățarea comportamentului obișnuit al amenințărilor și contracararea acestora pentru a preveni atacuri precum ransomware.

Agricultură

AI, ML și învățarea profundă sunt utile pentru agricultură pentru a identifica zonele care necesită irigare, fertilizare și tratamente pentru a crește randamentul. Poate ajuta agronomii să efectueze cercetări și să prezică timpul de coacere a culturilor, să monitorizeze umiditatea din sol, să automatizeze serele, să detecteze dăunătorii și să opereze mașini agricole.

Finanţa

Rețelele neuronale artificiale sunt folosite în instituțiile financiare pentru a detecta pretenții și taxe în afara normei și activităților de investigare.

Băncile pot folosi inteligența artificială pentru prevenirea fraudei pentru a contracara utilizarea abuzivă a cardurilor de debit, pentru a organiza operațiuni precum contabilitatea, gestionarea proprietăților, investirea în acțiuni, monitorizarea tiparelor de comportament și reacționarea imediată la schimbări. AI este folosit și în aplicațiile de tranzacționare online.

Exemplu: Zest Automated Machine Learning (ZAML) de la ZestFinance este o platformă pentru subscrierea de credite. Utilizează AI și ML pentru analiza datelor și atribuie oamenilor scoruri de credit.

Educaţie

Tutorii AI pot ajuta elevii să învețe în timp ce elimină stresul și anxietatea. De asemenea, poate ajuta educatorii să prezică devreme comportamentul într-un mediu de învățare virtual (VLE) precum Moodle. Este benefic în special în scenarii precum pandemia actuală.

Sănătate

AI este aplicată în asistența medicală pentru a evalua o electrocardiogramă sau o scanare CT pentru a identifica riscurile pentru sănătate la pacienți. De asemenea, ajută la reglarea dozelor și la alegerea celor mai potrivite tratamente pentru boli precum cancerul.

Rețelele neuronale artificiale sprijină deciziile clinice pentru diagnosticul medical, de exemplu, tehnologia de procesare a conceptelor utilizată în software-ul EMR. AI poate ajuta, de asemenea, în:

• Analizarea dosarelor medicale
• Managementul medicamentelor
• Planificarea tratamentelor
• Consultare
• Pregătire clinică
• Crearea de droguri
• Prezicerea rezultatelor

Caz de utilizare: Proiectul Hanover AI al Microsoft îi ajută pe medici să aleagă cel mai eficient tratament pentru cancer dintre peste 800 de vaccinuri și medicamente.

Guvern

Organizațiile guvernamentale din țări precum China folosesc inteligența artificială pentru supravegherea în masă. În mod similar, poate fi folosit și pentru gestionarea semnalelor de trafic prin utilizarea camerelor pentru monitorizarea densității traficului și ajustarea temporizării semnalului.

De exemplu, în India, semnalizarea de trafic gestionată de AI este implementată pentru a curăța și a gestiona traficul în orașul său Bengaluru.

În plus, multe țări folosesc AI în aplicațiile lor militare pentru a îmbunătăți comunicațiile, comanda, controalele, senzorii, interoperabilitatea și integrarea. Este, de asemenea, folosit în colectarea și analiza de informații, logistică, vehicule autonome, operațiuni cibernetice și multe altele.

Alte aplicații ale AI sunt în:

• Explorarea spațiului pentru a analiza date vaste pentru cercetare
• Biochimie pentru determinarea structurii 3D a proteinelor
• Creare de conținut și automatizare.

Exemplu: Wordsmith este o platformă pentru a genera limbaj natural și a transfera date în perspective semnificative.

• Automatizați sarcinile și căutarea legate de lege,
• Managementul securității și sănătății la locul de muncă
• Resurse umane pentru a analiza și a clasifica CV-urile
• Căutarea unui loc de muncă prin evaluarea datelor referitoare la competențele de muncă și salariile
• Serviciu clienți cu asistenți virtuali
• Ospitalitate pentru a automatiza sarcinile, a comunica cu oaspeții, a analiza tendințele și a prezice nevoile consumatorilor.
• Fabricarea de automobile, senzori, jocuri și jucării și multe altele

AI vs învățare automată vs învățare profundă: diferențe

Inteligența artificială, învățarea automată și învățarea profundă se corelează una cu cealaltă. De fapt, învățarea profundă este un subset al învățării automate, iar învățarea automată este un subset al inteligenței artificiale.

Deci, nu este o chestiune de „diferență” cu adevărat aici, ci de domeniul în care pot fi aplicate.

Să vedem cum diferă.

Inteligența artificială vs. învățarea automată

ParameterAI MLConcept Este un concept mai amplu pentru crearea de mașini inteligente pentru a simula gândirea și comportamentul uman. Este un subset de inteligență artificială care ajută mașinile să învețe analizând date fără programare explicită. Scopul își propune să creeze sisteme mai inteligente cu abilități de gândire asemănătoare omului pentru a rezolva întrebări complexe. .
Este preocupat de creșterea ratelor de succes. Scopul este să permită mașinilor să analizeze datele pentru a oferi rezultate precise.
Este preocupat de modele și acuratețeCe fac AI permite unui sistem să poată îndeplini sarcini așa cum ar face un om, dar fără erori și cu o viteză mai mare. SubseturiSubseturile sale sunt învățarea profundă și învățarea automată. Subsetul său este învățarea profundăTipuriEste de trei tipuri – IA generală, IA puternică și AI slabă Tipurile sale sunt învățare prin întărire, supravegheată și nesupravegheatăProces Include raționament, învățare și autocorecție. ca auto-corecție pentru date noi Tipuri de dateSe ocupă de date nestructurate, semistructurate și structurate. Se ocupă de date semistructurate și structurate. Domeniul de aplicare.
Sistemele AI pot îndeplini mai multe sarcini în loc de ML care este antrenat pentru sarcini specifice. Domeniul său de aplicare este limitat în comparație cu AI.
Mașinile ML îndeplinesc sarcini specifice pentru care sunt antrenate AplicațieAplicațiile sale sunt chatboți, roboți, sisteme de recomandare, jocuri, rețele sociale și multe altele. Aplicațiile principale sunt recomandările online, sugestiile de prieteni pe Facebook, căutarea pe Google etc.

Învățare automată vs. Învățare profundă

ParametruMLÎnvățare profundă Dependența de date Deși ML funcționează pe volume uriașe de date, acceptă și volume de date mai mici. Algoritmii săi funcționează foarte mult pe volume mari de date. Prin urmare, dacă doriți să obțineți mai multă acuratețe, trebuie să furnizați mai multe date și să le permiteți să învețe continuu. Timp de execuție Algoritmii săi necesită mai puțin timp de antrenament decât DL, dar durează mai mult pentru testarea modelului. Durează mai mult pentru antrenamentul modelului, dar mai puțin pentru testarea modelului .Dependență de hardware Modelele ML nu au nevoie de multe date în esență; prin urmare, funcționează pe mașini low-end. Modelele DL necesită date uriașe pentru o muncă eficientă; prin urmare, sunt potrivite doar pentru mașinile de ultimă generație cu GPU. Modelele de inginerie de caracteristici ML vă necesită să dezvoltați un extractor de caracteristici pentru fiecare problemă pentru a continua. Deoarece DL este o formă avansată de ML, nu necesită extractoare de caracteristici pentru probleme. În schimb, DL învață caracteristici și perspective de nivel înalt din datele colectate de la sine. Rezolvarea problemelor Modelele ML tradiționale despart o problemă în părți mai mici și rezolvă fiecare parte separat. Odată ce rezolvă toate părțile, generează rezultatul final. Modelele DL adoptă abordarea de la capăt la capăt pentru a rezolva o problemă, luând intrările pentru o anumită problemă. Interpretarea rezultatelor Este ușor să interpretați rezultatele unei probleme folosind modele ML de-a lungul cu analiza completă a procesului și a motivelor. Poate fi dificil să se analizeze rezultatele unei probleme cu modelele DL. Deși s-ar putea să obțineți rezultate mai bune pentru o problemă cu DL decât ML tradițional, nu puteți găsi de ce și cum a ieșit rezultatul.DataNecesită date structurate și semi-structurate.Necesită atât date structurate, cât și nestructurate, deoarece se bazează pe rețele neuronale artificiale. Cel mai bun pentru Potrivit pentru a rezolva probleme simple și complexe de biți. Potrivit pentru a rezolva probleme complexe.

Concluzie

Inteligența artificială, învățarea automată și învățarea profundă sunt tehnici moderne de a crea mașini inteligente și de a rezolva probleme complexe. Sunt folosite peste tot, de la afaceri la case, ușurând viața.

DL intră sub ML, iar ML intră sub AI, așa că nu este chiar o chestiune de diferență aici, ci domeniul de aplicare al fiecărei tehnologii.