Rozdíl mezi umělou inteligencí, strojovým učením a hlubokým učením

Umělá inteligence, strojové učení a hluboké učení vzaly moderní svět útokem.

Podniky po celém světě využívají tyto koncepty k vytváření chytrých a hodnotných strojů, které mohou usnadnit životy.

Umělá inteligence (AI) je „chytrý“ způsob, jak vytvářet inteligentní stroje, strojové učení (ML) je součástí AI, která pomáhá při vytváření aplikací řízených umělou inteligencí, a Hluboké učení (DL) je zase součástí strojového učení, které trénuje model se složitými algoritmy a obrovskými objemy dat.

Hrají zásadní roli v odvětvích, která se zaměřují na poskytování jedinečných zážitků uživatelům.

Protože spolu souvisí, většina lidí si plete umělou inteligenci, strojové učení a hluboké učení. Ale tyto pojmy nejsou stejné.

V tomto článku pochopíte podobnosti a rozdíly mezi těmito technologiemi.

Začněme tedy kopat.

AI vs strojové učení vs hluboké učení: co to je?

AI, ML a Deep Learning jsou do jisté míry stejné, ale ne svým rozsahem, pracovním postupem a funkčností zaměnitelnosti.

Pojďme si je jeden po druhém probrat, abychom porozuměli tomu, co jsou, a jejich každodennímu použití v současném životě.

Co je to umělá inteligence (AI)?

Inteligenci nemůžete definovat jako sadu dovedností. Je to proces učení se novým věcem sami, chytře a rychle. Člověk využívá inteligenci k tomu, aby se učil ze vzdělávání, školení, pracovních zkušeností a dalších.

Přenos lidské inteligence do stroje je to, čemu říkáme umělá inteligence (AI). Mnoho IT odvětví používá AI k vývoji samovyvíjejících se strojů, které se chovají jako lidé. Stroje s umělou inteligencí se učí z lidského chování a podle toho provádějí úkoly při řešení složitých algoritmů.

Jednoduše řečeno, je vyvinut v počítačovém systému pro ovládání jiných počítačových systémů. Ve 40. letech 20. století vznikly první digitální počítače a v 50. letech se objevila možnost umělé inteligence.

V dnešní době se umělá inteligence používá v předpovědi počasí, zpracování obrazu, optimalizaci pro vyhledávače, medicíně, robotice, logistice, online vyhledávání a dalších. Na základě současné funkčnosti je umělá inteligence rozdělena do čtyř typů:

• Reaktivní stroje AI
• AI s omezenou pamětí
• Teorie mysli AI
• Sebevědomá AI

Příklad: Když mluvíte se Siri nebo Alexou, dostáváte časté odpovědi a odpovědi. To je způsobeno pouze AI uvnitř stroje. Poslouchá vaše slova, interpretuje je, rozumí jim a okamžitě reaguje.

Další aplikace jsou samořídící vozidla, AI roboti, strojové překlady, rozpoznávání řeči a další.

Co je strojové učení (ML)?

Než začnete hledat strojové učení, musíte pochopit koncept dolování dat. Data mining odvozuje použitelné informace pomocí technik matematické analýzy k odhalení trendů a vzorců uvnitř dat.

Organizace mohou využít spoustu dat ke zlepšení technik strojového učení. ML poskytuje způsob, jak najít novou cestu nebo algoritmus na základě dat. Je to studium techniky, která automaticky extrahuje data, aby byla obchodní rozhodnutí pečlivější.

Pomáhá při navrhování a vývoji stroje, který dokáže uchopit konkrétní data z databáze a poskytnout cenné výsledky bez použití jakéhokoli kódu. ML tedy poskytuje lepší způsob, jak na základě poznatků předpovídat.

ML se tedy učí z dat a algoritmů, aby pochopilo, jak provést úkol. Je to podmnožina AI.

Příklad: Když ve svém každodenním životě otevřete jakoukoli platformu, kterou často používáte, jako je Instagram, můžete vidět doporučení produktů. Webové stránky sledují vaše chování na základě předchozího vyhledávání nebo nákupu, ML získává data a zobrazuje vám produkty na základě stejného vzoru.

Mnoho průmyslových odvětví používá ML k detekci, nápravě a diagnostice anomálního chování aplikací v reálném čase. Má mnoho aplikací v různých průmyslových odvětvích, počínaje malými aplikacemi pro rozpoznávání obličejů až po velká odvětví rafinace vyhledávačů.

Co je hluboké učení

Pokud srovnáváme umělou inteligenci s lidskou inteligencí, pak Deep Learning jsou neurony uvnitř lidského mozku. Je to poněkud složitější než strojové učení, protože využívá hluboké neuronové sítě.

Zde stroje používají k učení techniku ​​několika vrstev. Síť se skládá ze vstupní vrstvy pro přijímání vstupů z dat a skryté vrstvy pro vyhledávání skrytých funkcí. Konečně výstupní vrstva poskytuje konečné informace.

Jinými slovy, Deep Learning používá jednoduchou techniku ​​zvanou sekvenční učení. Mnoho průmyslových odvětví používá techniku ​​hlubokého učení k vytváření nových nápadů a produktů. Hluboké učení se liší od strojového učení z hlediska dopadu a rozsahu.

AI je přítomnost a budoucnost našeho rostoucího světa. Deep Learning umožňuje praktické aplikace rozšířením celkového využití AI. Díky Deep Learning se zdá, že je možné mnoho složitých úkolů, jako jsou auta bez řidiče, doporučení lepších filmů, zdravotní péče a další.

Příklad: Když pomyslíte na auto bez řidiče, jistě vás napadne, jak jezdí po silnici bez lidské pomoci. Deep Learning poskytuje lidské odborné znalosti v chápání struktury vozovky, chodců, rychlostních limitů v různých scénářích a další.

Díky velkým datům a efektivním výpočtům jede auto samo, což znamená, že má lepší tok rozhodování.

AI vs strojové učení vs hluboké učení: Jak fungují?

Nyní víte, co jsou AI, ML a Deep Learning jednotlivě. Porovnejme je podle toho, jak fungují.

Jak AI funguje?

Umělou inteligenci si představte jako způsob, jak řešit problémy, odpovídat na otázky, něco navrhovat nebo něco předvídat.

Systémy využívající koncepty AI fungují tak, že konsolidují velké soubory dat pomocí iterativních a inteligentních algoritmů a analyzují data, aby se naučili funkce a vzory. Pokračuje v testování a určování vlastního výkonu zpracováním dat a díky tomu je chytřejší při rozvíjení dalších odborných znalostí.

Systémy umělé inteligence mohou provádět tisíce a miliony úkolů neuvěřitelnou rychlostí, aniž by vyžadovaly přestávku. Proto se rychle učí, aby byli schopni efektivně splnit úkol. Umělá inteligence se zaměřuje na vytváření počítačových systémů napodobujících lidské chování, aby mysleli jako lidé a řešili složité otázky.

K tomu využívají systémy AI různé procesy, techniky a technologie. Zde jsou různé součásti systémů AI:

• Neuronové sítě: Je to jako velká síť neuronů nalezených v lidském mozku. Umožňuje systémům umělé inteligence používat velké soubory dat, analyzovat je za účelem nalezení vzorců a řešení problémů.
• Kognitivní výpočetní technika: Napodobuje způsob, jakým lidský mozek přemýšlí při plnění úkolů, aby usnadnil komunikaci mezi stroji a lidmi.
• Strojové učení: Jedná se o podmnožinu AI, která umožňuje počítačovým systémům, aplikacím a programům automaticky se učit a vyvíjet výsledky založené na zkušenostech. Umožňuje AI detekovat vzory a odhalit poznatky z dat, aby se zlepšily výsledky.
• Hluboké učení: Jedná se o podmnožinu strojového učení, které umožňuje umělé inteligenci zpracovávat data a učit se a zlepšovat pomocí neuronových sítí umělé inteligence.
• Počítačové vidění: Systémy umělé inteligence mohou analyzovat a interpretovat obsah obrazu prostřednictvím hlubokého učení a rozpoznávání vzorů. Počítačové vidění umožňuje systémům umělé inteligence identifikovat součásti vizuálních dat.

Captchas se například učí tak, že vás požádají o identifikaci jízdních kol, aut, semaforů atd.

• Natural Processing Language (NLP): Umožňuje systémům rozpoznávat, analyzovat, interpretovat a učit se lidský jazyk v mluvené i psané formě. Používá se v systémech, které komunikují s lidmi.

Aby tedy systém AI fungoval, musí mít všechny tyto schopnosti. Kromě toho systémy AI vyžadují některé technologie:

• Větší a přístupné datové sady, protože na nich AI prosperuje
• Inteligentní zpracování dat pomocí pokročilých algoritmů pro simultánní analýzu dat rychlostí a pochopení složitých problémů a předpovídání událostí.
• Aplikační programovací rozhraní (API) pro přidání funkcí umělé inteligence do systému nebo aplikace a jejich chytřejší.
• Grafické procesorové jednotky (GPU) poskytující výkon systémům AI k provádění náročných výpočtů zpracování a interpretace dat.

Jak funguje strojové učení?

Strojové učení využívá velké množství dat pomocí různých technik a algoritmů k analýze, učení a předpovídání budoucnosti. Zahrnuje spoustu složitého kódování a matematiky, které slouží nějaké matematické funkci.

Zkoumá data a identifikuje vzorce, aby se mohl učit a zlepšovat na základě svých předchozích zkušeností. Učí systémy umělé inteligence myslet jako lidé. Strojové učení pomáhá automatizovat úkoly, které jsou dokončeny pomocí sady pravidel a vzorů definovaných daty. Podniky tak mohou využívat systémy umělé inteligence k rychlému provádění úkolů. ML používá dvě základní techniky:

• Učení bez dozoru: Pomáhá najít známé vzorce ve shromážděných datech
• Učení pod dohledem: Umožňuje sběr dat nebo vytváří výstup z minulých nasazení ML.

Jak funguje hluboké učení?

Začíná to navržením modelu hlubokého učení, aby bylo možné neustále pozorovat a analyzovat data zahrnující logickou strukturu, jako je způsob, jakým lidé vyvozují závěry.

K dokončení této analýzy využívají systémy hlubokého učení vrstvenou algoritmickou strukturu známou jako umělá neuronová síť, která může napodobovat lidský mozek. To umožňuje systémům být schopnější při provádění úkolů než tradiční systémy.

Model hlubokého učení však musí být neustále trénován, aby se vyvíjel a zlepšoval jeho schopnosti, aby mohl vyvodit správné závěry.

AI vs strojové učení vs hluboké učení: Aplikace

Pro úplné pochopení toho, jak AI, ML a hluboké učení fungují, je důležité vědět, jak a kde se používají.

Systémy umělé inteligence se používají pro různé účely, jako je uvažování a řešení problémů, plánování, učení, prezentace znalostí, zpracování přirozeného jazyka, obecná inteligence, sociální inteligence, vnímání a další.

Umělá inteligence se například používá v online reklamách, vyhledávačích jako Google atd.

Podívejme se na to podrobně.

Internet, eCommerce a marketing

• Vyhledávače: Vyhledávače, jako je Google, používají k zobrazení výsledků umělou inteligenci.
• Systémy doporučení: Používají jej také systémy doporučení, jako jsou YouTube, Netflix a Amazon, k doporučování obsahu na základě uživatelských preferencí nebo hodnocení.

Umělá inteligence se používá ke generování seznamů skladeb, zobrazování videí, doporučování produktů a služeb a další.

• Sociální média: Stránky jako Facebook, Instagram, Twitter atd. využívají umělou inteligenci k zobrazování relevantních příspěvků, se kterými se můžete zapojit, automaticky překládají jazyky, odstraňují nenávistný obsah atd.
• Reklamy: Umělá inteligence se využívá pro cílené webové reklamy, aby přesvědčila lidi, aby klikli na reklamy, a prodloužili čas strávený na stránkách zobrazováním atraktivního obsahu. Umělá inteligence dokáže předvídat personalizované nabídky a chování zákazníků analýzou jejich digitálních podpisů.
• Chatboti: Chatboti se používají k ovládání zařízení, komunikaci se zákazníky atd.

Například Amazon Echo dokáže převést lidskou řeč do vhodných akcí.

• Virtuální asistenti: Virtuální asistenti, jako je Amazon Alexa, používají AI ke zpracování přirozeného jazyka a pomáhají uživatelům s jejich dotazy.
• Překlad: AI dokáže automaticky překládat textové dokumenty a mluvené jazyky.

Příklad: Překladač Google.

Mezi další případy použití patří filtrování spamu, označování obrázků, rozpoznávání obličejů a další.

Hraní

Herní průmysl intenzivně využívá AI k výrobě pokročilých videoher, včetně některých s nadlidskými schopnostmi.

Příklad: Deep Blue a AlphaGo připomínající šachy. Poslední jmenovaný jednou porazil Lee Sedola, který je mistrem světa v GO.

Sociálně-ekonomické

AI se využívá k řešení sociálních a ekonomických problémů, jako je bezdomovectví, chudoba atd.

Příklad: Výzkumníci ze Stanfordské univerzity použili AI k identifikaci oblastí chudoby analýzou satelitních snímků.

Kybernetická bezpečnost

Přijetím umělé inteligence a jejích dílčích oblastí ML a hlubokého učení mohou bezpečnostní společnosti vytvářet řešení pro ochranu systémů, sítí, aplikací a dat. Žádá se o:

• Zabezpečení aplikací proti útokům, jako je skriptování mezi stránkami, SQL injection, padělání na straně serveru, distribuované odmítnutí služby atd.
• Ochrana sítě identifikací více útoků a vylepšením systémů detekce narušení
• Analyzujte chování uživatelů a identifikujte ohrožené aplikace, rizika a podvody
• Ochrana koncových bodů učením se běžnému chování hrozeb a jejich zmařením, aby se zabránilo útokům, jako je ransomware.

Zemědělství

AI, ML a hluboké učení jsou užitečné pro zemědělství k identifikaci oblastí vyžadujících zavlažování, hnojení a ošetření ke zvýšení výnosu. Může pomoci agronomům provádět výzkum a předpovídat dobu zrání plodin, monitorovat vlhkost v půdě, automatizovat skleníky, odhalovat škůdce a obsluhovat zemědělské stroje.

Finance

Umělé neuronové sítě se používají ve finančních institucích k odhalování pohledávek a poplatků mimo normu a činností pro vyšetřování.

Banky mohou používat AI k prevenci podvodů, aby čelily zneužití debetních karet, organizovaly operace, jako je vedení účetnictví, spravovaly majetek, investovaly do akcií, sledovaly vzorce chování a okamžitě reagovaly na změny. AI se také používá v aplikacích pro online obchodování.

Příklad: Zest Automated Machine Learning (ZAML) od ZestFinance je platforma pro upisování úvěrů. Používá AI a ML pro analýzu dat a přiděluje lidem kreditní skóre.

Vzdělání

Lektoři umělé inteligence mohou studentům pomoci učit se a zároveň eliminovat stres a úzkost. Může také pomoci pedagogům včas předvídat chování ve virtuálním vzdělávacím prostředí (VLE), jako je Moodle. Je to zvláště výhodné během scénářů, jako je současná pandemie.

Zdravotní péče

AI se používá ve zdravotnictví k vyhodnocení elektrokardiogramu nebo CT skenu k identifikaci zdravotních rizik u pacientů. Pomáhá také regulovat dávkování a zvolit nejvhodnější léčbu nemocí, jako je rakovina.

Umělé neuronové sítě podporují klinická rozhodnutí pro lékařskou diagnózu, například technologii zpracování konceptů používanou v softwaru EMR. AI může také pomoci v:

• Analýza lékařských záznamů
• Management léků
• Plánování léčby
• Konzultace
• Klinický výcvik
• Vytváření drog
• Předvídání výsledků

Případ použití: Hannoverský projekt AI od společnosti Microsoft pomáhá lékařům vybrat nejúčinnější léčbu rakoviny z více než 800 vakcín a léků.

Vláda

Vládní organizace ze zemí jako Čína používají umělou inteligenci k hromadnému sledování. Podobně může být také použit pro řízení dopravních signálů pomocí kamer pro sledování hustoty provozu a úpravu časování signálu.

Například v Indii je dopravní signalizace řízená umělou inteligencí nasazena k odklizení a řízení provozu v jejím městě Bengaluru.

Kromě toho mnoho zemí používá AI ve svých vojenských aplikacích ke zlepšení komunikace, velení, řízení, senzorů, interoperability a integrace. Používá se také při shromažďování a analýze zpravodajských informací, logistiky, autonomních vozidel, kybernetických operací a dalších.

Další aplikace AI jsou v:

• Průzkum vesmíru za účelem analýzy rozsáhlých dat pro výzkum
• Biochemie k určení 3D struktury proteinů
• Tvorba a automatizace obsahu.

Příklad: Wordsmith je platforma pro generování přirozeného jazyka a přenos dat do smysluplných náhledů.

• automatizovat úkoly související s právem a vyhledávání,
• Řízení bezpečnosti a ochrany zdraví na pracovišti
• Lidské zdroje pro zobrazení a hodnocení životopisů
• Hledání práce vyhodnocováním údajů týkajících se pracovních dovedností a platů
• Zákaznický servis s virtuálními asistenty
• Pohostinnost pro automatizaci úkolů, komunikaci s hosty, analýzu trendů a předvídání potřeb spotřebitelů.
• Výroba automobilů, senzorů, her a hraček a další

AI vs strojové učení vs hluboké učení: rozdíly

Umělá inteligence, strojové učení a hluboké učení spolu korelují. Hluboké učení je ve skutečnosti podmnožinou strojového učení a strojové učení je podmnožinou umělé inteligence.

Nejde zde tedy o skutečný „rozdíl“, ale o rozsah, v jakém je lze aplikovat.

Podívejme se, jak se liší.

Umělá inteligence vs. strojové učení

ParameterAI MLConceptJe to větší koncept pro vytváření chytrých strojů pro simulaci lidského myšlení a chování. Jedná se o podmnožinu umělé inteligence, která pomáhá strojům učit se analýzou dat bez explicitního programování. Cílem AimIt je vytvářet chytřejší systémy s lidskými schopnostmi myšlení k řešení složitých otázek. .
Zajímá se o zvýšení míry úspěšnosti. Jeho cílem je umožnit strojům analýzu dat, aby byl zajištěn přesný výstup.
Zajímá se o vzory a přesnost Co dělajíAI umožňuje systému, aby byl schopen vykonávat úkoly jako člověk, ale bez chyb a vyšší rychlostí. Stroje se neustále učí zlepšovat a provádět úkoly, aby mohly poskytovat větší přesnost. Podmnožiny Jeho podmnožiny jsou hluboké učení a strojové učení. Jeho podmnožinou je hluboké učeníTypy Jedná se o tři typy – Obecná umělá inteligence, Silná umělá inteligence a Slabá AII. Jeho typy jsou posilující učení, pod dohledem a bez dozoru Proces Zahrnuje uvažování, učení a sebeopravování Zahrnuje také učení jako autokorekce pro nová dataTypy datZabývá se nestrukturovanými, polostrukturovanými a strukturovanými datyZabývá se polostrukturovanými a strukturovanými datyScopeJeho záběr je širší.
Systémy umělé inteligence mohou provádět několik úkolů namísto ML, které je trénováno pro konkrétní úkoly. Jeho rozsah je ve srovnání s umělou inteligencí omezený.
Stroje ML provádějí specifické úkoly, pro které jsou vyškoleni. AplikaceJejich aplikacemi jsou chatboti, roboti, systémy doporučení, hry, sociální média a mnoho dalších. Primárními aplikacemi jsou online doporučení, návrhy přátel na Facebooku, vyhledávání Google atd.

Strojové učení vs. Hluboké učení

ParametrMLDeep learningData dependencyAčkoli ML pracuje na velkých objemech dat, akceptuje také menší objemy dat. Jeho algoritmy vysoce fungují na velkých objemech dat. Pokud tedy chcete dosáhnout větší přesnosti, musíte dodat více dat a umožnit jim, aby se neustále učily. Doba prováděníJeho algoritmy vyžadují kratší dobu školení než DL, ale testování modelu trvá déle. Trénink modelu trvá déle, ale testování modelu méně déle .Hardwarové závislostiML modely v podstatě nepotřebují mnoho dat; proto pracují na strojích nižší třídy. Modely DL vyžadují pro efektivní práci obrovská data; proto jsou vhodné pouze pro špičkové stroje s GPU. Modely pro inženýrství funkcí ML vyžadují, abyste vyvinuli extraktor funkcí pro každý problém, abyste mohli pokračovat. Vzhledem k tomu, že DL je pokročilá forma ML, nevyžaduje extraktory funkcí pro problémy. Místo toho se DL sám učí funkce a poznatky na vysoké úrovni ze shromážděných dat. Řešení problémůTradiční modely ML rozdělují problém na menší části a řeší každou část samostatně. Jakmile vyřeší všechny části, vygeneruje konečný výsledek. Modely DL využívají komplexní přístup k řešení problému tím, že přijímají vstupy pro daný problém. Interpretace výsledků Je snadné interpretovat výsledky problému pomocí modelů ML. s kompletní analýzou procesu a důvodů. Analyzovat výsledky problému s modely DL může být složité. Ačkoli můžete získat lepší výsledky pro problém s DL než tradiční ML, nemůžete zjistit, proč a jak výsledek vyšel. DataTo vyžaduje strukturovaná a polostrukturovaná data. Vyžaduje strukturovaná i nestrukturovaná data, protože se spoléhá na umělé neuronové sítě. Nejlepší proVhodné k řešení jednoduchých a bitově složitých problémů.Vhodné k řešení složitých problémů.

Závěr

Umělá inteligence, strojové učení a hluboké učení jsou moderní techniky k vytváření chytrých strojů a řešení složitých problémů. Používají se všude, od podniků až po domácnosti, což usnadňuje život.

DL spadá pod ML a ML spadá pod AI, takže zde opravdu nejde o rozdíl, ale o rozsah každé technologie.