Разлика између вештачке интелигенције, машинског учења и дубоког учења

Вештачка интелигенција, машинско учење и дубоко учење освојили су савремени свет.

Предузећа широм света користе ове концепте за прављење паметних, вредних машина које могу олакшати животе.

Вештачка интелигенција (АИ) је „паметан“ начин за стварање интелигентних машина, машинско учење (МЛ) је део АИ који помаже у изградњи апликација вођених вештачком интелигенцијом, а дубоко учење (ДЛ) је поново део машинског учења које обучава модел са сложеним алгоритмима и огромним количинама података.

Они играју виталну улогу у индустријама које се фокусирају на пружање јединствених искустава корисницима.

Пошто су повезани, већина људи брка вештачку интелигенцију, машинско учење и дубоко учење. Али ови термини нису исти.

У овом чланку ћете разумети сличности и разлике између ових технологија.

Па почнимо да копамо.

АИ против машинског учења против дубоког учења: шта су они?

АИ, МЛ и дубоко учење су донекле исти, али не по свом обиму, радној процедури и функционалности заменљивости.

Хајде да разговарамо о њима један по један да бисмо разумели шта су они и њихове свакодневне примене у садашњим животима.

Шта је вештачка интелигенција (АИ)?

Не можете дефинисати интелигенцију као скуп вештина. То је процес учења нових ствари на своју руку, паметно и брзо. Човек користи интелигенцију да учи из образовања, обуке, радног искуства и још много тога.

Преношење људске интелигенције на машину је оно што зовемо вештачка интелигенција (АИ). Многе ИТ индустрије користе вештачку интелигенцију за развој машина за саморазвијање које се понашају као људи. АИ машине уче из људског понашања и извршавају задатке у складу са тим како би решили сложене алгоритме.

Једноставно речено, развијен је у компјутерском систему за контролу других рачунарских система. Четрдесетих година прошлог века настали су први дигитални рачунари, а 1950-их је дошло до могућности вештачке интелигенције.

Данас се вештачка интелигенција користи у предвиђању времена, обради слика, оптимизацији претраживача, медицини, роботици, логистици, онлајн претрази и још много тога. На основу тренутне функционалности, вештачка интелигенција је класификована у четири типа:

• Реактивне машине АИ
• Ограничена меморија АИ
• Теорија ума АИ
• Самосвесна АИ

Пример: Када разговарате са Сири или Алеком, добијате честе одговоре и одговоре. Ово је само због АИ унутар машине. Слуша ваше речи, тумачи их, разуме их и одмах одговара.

Друге апликације су самовозећа возила, АИ роботи, машинско превођење, препознавање говора и још много тога.

Шта је машинско учење (МЛ)?

Пре него што се бавите машинским учењем, морате разумети концепт рударења података. Експлоатација података извлачи информације које су корисне коришћењем техника математичке анализе да би се открили трендови и обрасци унутар података.

Организације могу да користе много података да побољшају технике машинског учења. МЛ пружа начин да се пронађе нова путања или алгоритам из искуства заснованог на подацима. То је проучавање технике која аутоматски издваја податке да би се пословне одлуке доносиле пажљивије.

Помаже у дизајнирању и развоју машине која може да схвати одређене податке из базе података како би дала вредне резултате без употребе било каквог кода. Дакле, МЛ даје бољи начин да се предвиђају на основу увида.

Дакле, МЛ учи из података и алгоритама да би разумео како да изврши задатак. То је подскуп АИ.

Пример: У свакодневном животу, када отворите било коју платформу коју често користите, као што је Инстаграм, можете видети препоруке производа. Веб локације прате ваше понашање на основу претходне претраге или куповине, МЛ добија податке и показује вам производе на основу истог обрасца.

Многе индустрије користе МЛ за откривање, отклањање и дијагнозу аномалног понашања апликација у реалном времену. Има вишеструку примену у различитим индустријама, почевши од малих апликација за препознавање лица до великих индустрија за прераду претраживача.

Шта је дубоко учење

Ако упоредимо вештачку интелигенцију са људском интелигенцијом, онда су дубоко учење неурони унутар људског мозга. То је прилично сложеније од машинског учења јер користи дубоке неуронске мреже.

Овде машине користе технику неколико слојева за учење. Мрежа се састоји од улазног слоја за прихватање уноса из података и скривеног слоја за проналажење скривених карактеристика. Коначно, излазни слој даје коначне информације.

Другим речима, дубоко учење користи једноставну технику која се зове учење секвенце. Многе индустрије користе технику дубоког учења за изградњу нових идеја и производа. Дубоко учење се разликује од машинског учења у смислу утицаја и обима.

АИ је садашњост и будућност нашег растућег света. Дубоко учење омогућава практичне примене проширујући укупну употребу вештачке интелигенције. Захваљујући дубоком учењу, многи сложени задаци су могући, као што су аутомобили без возача, боље препоруке за филмове, здравствена заштита и још много тога.

Пример: Када помислите на аутомобил без возача, сигурно се питате како се вози на путу без људске помоћи. Дубоко учење пружа експертизу налик људима у разумевању структуре пута, пешака, ограничења брзине у различитим сценаријима и још много тога.

Са великим подацима и ефикасним прорачуном, аутомобил се вози сам, што значи да има бољи ток доношења одлука.

АИ против машинског учења против дубоког учења: како функционишу?

Сада знате шта су АИ, МЛ и дубоко учење појединачно. Хајде да их упоредимо на основу тога како раде.

Како ради АИ?

Замислите вештачку интелигенцију као начин да решите проблеме, одговорите на питања, предложите нешто или нешто предвидите.

Системи који користе АИ концепте функционишу тако што консолидују велике скупове података са итеративним и интелигентним алгоритмима и анализирају податке да би научили карактеристике и обрасце. Он наставља да тестира и утврђује сопствене перформансе обрадом података и чини га паметнијим да развије више стручности.

Системи вештачке интелигенције могу да извршавају хиљаде и милионе задатака невероватним брзинама без потребе за паузом. Због тога брзо уче да буду способни да ефикасно изврше задатак. АИ има за циљ стварање компјутерских система који опонашају људско понашање да размишљају као људи и решавају сложена питања.

Да би то учинили, АИ системи користе различите процесе, технике и технологије. Ево различитих компоненти АИ система:

• Неуронске мреже: То је као велика мрежа неурона која се налази у људском мозгу. Омогућава АИ системима да користе велике скупове података, анализирају их како би пронашли обрасце и решили проблеме.
• Когнитивно рачунарство: Имитира начин на који људски мозак размишља док обавља задатке како би олакшао комуникацију између машина и људи.
• Машинско учење: То је подскуп вештачке интелигенције која омогућава рачунарским системима, апликацијама и програмима да аутоматски уче и развијају резултате засноване на искуству. Омогућава вештачкој интелигенцији да открије обрасце и открије увиде из података како би побољшао резултате.
• Дубоко учење: То је подскуп машинског учења који омогућава вештачкој интелигенцији да обрађује податке и учи и побољшава се коришћењем АИ неуронских мрежа.
• Компјутерски вид: АИ системи могу анализирати и интерпретирати садржај слике кроз дубоко учење и препознавање образаца. Компјутерски вид омогућава АИ системима да идентификују компоненте визуелних података.

На пример, цаптцхас уче тако што од вас траже да идентификујете бицикле, аутомобиле, семафоре итд.

• Природни језик за обраду (НЛП): Омогућава системима да препознају, анализирају, тумаче и уче људски језик у говорном и писаном облику. Користи се у системима који комуницирају са људима.

Дакле, да би АИ систем функционисао, он мора имати све ове могућности. Поред тога, системи вештачке интелигенције захтевају неке технологије:

• Већи, приступачни скупови података јер АИ напредује на томе
• Интелигентна обрада података кроз напредне алгоритме за симултану анализу података брзином и разумевање сложених проблема и предвиђање догађаја.
• Интерфејси за програмирање апликација (АПИ) за додавање АИ функција систему или апликацији и чине их паметнијима.
• Јединице за графичку обраду (ГПУ) да обезбеде снагу АИ системима за обављање тешких прорачуна до обраде и интерпретације података.

Како функционише машинско учење?

Машинско учење користи велику количину података користећи различите технике и алгоритме за анализу, учење и предвиђање будућности. Укључује много сложеног кодирања и математике које служе некој математичкој функцији.

Она истражује податке и идентификује обрасце како би научила и побољшала се на основу својих претходних искустава. Учи системе вештачке интелигенције да размишљају као људи. Машинско учење помаже у аутоматизацији задатака који се завршавају помоћу скупа правила и образаца дефинисаних подацима. На овај начин, предузећа могу да користе АИ системе за обављање задатака великом брзином. МЛ користи две основне технике:

• Учење без надзора: Помаже у проналажењу познатих образаца у прикупљеним подацима
• Учење под надзором: Омогућава прикупљање података или производи излазне резултате из претходних имплементација МЛ.

Како функционише дубоко учење?

Почиње дизајнирањем модела дубоког учења за континуирано посматрање и анализу података који укључују логичку структуру попут начина на који људи доносе закључке.

Да би се ова анализа завршила, системи дубоког учења користе слојевиту алгоритамску структуру познату као вештачка неуронска мрежа која може да опонаша људски мозак. Ово омогућава системима да буду способнији за обављање задатака од традиционалних система.

Међутим, модел дубоког учења мора се континуирано обучавати како би еволуирао и побољшао своје способности како би могао извући исправне закључке.

АИ против машинског учења против дубоког учења: апликације

Да бисте у потпуности разумели како АИ, МЛ и дубоко учење функционишу, важно је знати како и где се примењују.

Системи вештачке интелигенције се користе у различите сврхе као што су расуђивање и решавање проблема, планирање, учење, презентација знања, обрада природног језика, општа интелигенција, друштвена интелигенција, перцепција и још много тога.

На пример, вештачка интелигенција се користи у онлајн рекламама, претраживачима као што је Гугл, итд.

Погледајмо то детаљно.

Интернет, е-трговина и маркетинг

• Претраживачи: Претраживачи као што је Гоогле користе вештачку интелигенцију за приказ резултата.
• Системи препорука: Такође га користе системи препорука као што су ИоуТубе, Нетфлик и Амазон за препоруку садржаја на основу корисничких преференција или оцена.

АИ се користи за генерисање плејлиста, приказивање видео записа, препоруку производа и услуга и још много тога.

• Друштвени медији: Сајтови попут Фацебоока, Инстаграма, Твитера итд. користе вештачку интелигенцију за приказивање релевантних постова са којима можете да се бавите, аутоматски превод језика, уклањање садржаја који изазива мржњу итд.
• Огласи: АИ се користи за циљане веб рекламе како би убедио људе да кликну на огласе и повећају своје време проведено на сајтовима приказивањем атрактивног садржаја. АИ може да предвиди персонализоване понуде и понашање купаца анализом њихових дигиталних потписа.
• Чет-ботови: Чет-ботови се користе за контролу уређаја, комуникацију са купцима итд.

На пример, Амазон Ецхо може да преведе људски говор у одговарајуће радње.

• Виртуелни асистенти: Виртуелни асистенти као што је Амазон Алека користе АИ за обраду природног језика и помоћ корисницима у њиховим упитима.
• Превод: АИ може аутоматски да преводи текстуалне документе и говорне језике.

Пример: Гоогле преводилац.

Други случајеви употребе укључују филтрирање нежељене поште, означавање слика, препознавање лица и још много тога.

Гаминг

Индустрија игара у великој мери користи вештачку интелигенцију за производњу напредних видео игара, укључујући неке од њих са надљудским могућностима.

Пример: Дееп Блуе и АлпхаГо попут шаха. Овај последњи је једном победио Ли Седола, који је светски шампион у ГО.

Социо-економски

АИ се користи за решавање друштвених и економских изазова као што су бескућништво, сиромаштво итд.

Пример: Истраживачи са Универзитета Станфорд су користили вештачку интелигенцију да идентификују области сиромаштва анализом сателитских снимака.

Циберсецурити

Усвајањем вештачке интелигенције и њених потпоља МЛ и дубоког учења, безбедносне компаније могу да креирају решења за заштиту система, мрежа, апликација и података. Примењује се за:

• Сигурност апликације за сузбијање напада као што су скриптовање на више локација, СКЛ ињекција, фалсификовање на страни сервера, дистрибуирано ускраћивање услуге итд.
• Заштита мреже идентификовањем више напада и побољшањем система за откривање упада
• Анализирајте понашање корисника да бисте идентификовали компромитоване апликације, ризике и преваре
• Заштита крајњих тачака учењем уобичајених претњи и спречавање њих да би се спречили напади попут рансомваре-а.

Пољопривреда

АИ, МЛ и дубоко учење су корисни за пољопривреду да идентификује области које захтевају наводњавање, ђубрење и третмане за повећање приноса. Може помоћи агрономима да спроводе истраживања и предвиде време сазревања усева, прате влагу у земљишту, аутоматизују пластенике, откривају штеточине и управљају пољопривредним машинама.

финансије

Вештачке неуронске мреже се користе у финансијским институцијама за откривање потраживања и наплата ван норме и активности за истрагу.

Банке могу да користе вештачку интелигенцију за превенцију превара да би се супротставиле злоупотреби дебитних картица, организовале операције попут књиговодства, управљале имовином, инвестирале у акције, надгледале обрасце понашања и одмах реаговале на промене. АИ се такође користи у апликацијама за онлине трговање.

Пример: Зест Аутоматед Мацхине Леарнинг (ЗАМЛ) од стране ЗестФинанце је платформа за осигурање кредита. Користи вештачку интелигенцију и МЛ за анализу података и људима додељује кредитне резултате.

образовање

АИ тутори могу помоћи ученицима да уче док елиминишу стрес и анксиозност. Такође може помоћи наставницима да рано предвиде понашање у виртуелном окружењу за учење (ВЛЕ) као што је Моодле. То је посебно корисно током сценарија као што је тренутна пандемија.

Здравствена заштита

АИ се примењује у здравству за процену електрокардиограма или ЦТ скенирања да би се идентификовали здравствени ризици код пацијената. Такође помаже у регулисању дозирања и одабиру најприкладнијих третмана за болести попут рака.

Вештачке неуронске мреже подржавају клиничке одлуке за медицинску дијагнозу, на пример, технологију обраде концепта која се користи у ЕМР софтверу. АИ такође може помоћи у:

• Анализирање медицинске документације
• Управљање лековима
• Планирање третмана
• Консултације
• Клиничка обука
• Стварање дроге
• Предвиђање исхода

Случај употребе: Хановер АИ пројекат компаније Мицрософт помаже лекарима да одаберу најефикаснији третман рака између 800+ вакцина и лекова.

Влада

Владине организације из земаља попут Кине користе вештачку интелигенцију за масовни надзор. Слично, може се користити и за управљање саобраћајном сигнализацијом коришћењем камера за праћење густине саобраћаја и подешавање времена сигнала.

На пример, у Индији је саобраћајна сигнализација којом управља вештачка интелигенција распоређена да очисти и управља саобраћајем у свом граду Бенгалуру.

Штавише, многе земље користе вештачку интелигенцију у својим војним апликацијама да побољшају комуникацију, команду, контролу, сензоре, интероперабилност и интеграцију. Такође се користи у прикупљању и анализи обавештајних података, логистике, аутономних возила, сајбер операција и још много тога.

Друге примене АИ су у:

• Истраживање свемира ради анализе огромних података за истраживање
• Биохемија за одређивање 3Д структуре протеина
• Креирање и аутоматизација садржаја.

Пример: Вордсмитх је платформа за генерисање природног језика и пренос података у смислене увиде.

• Аутоматизујте задатке и претрагу у вези са законом,
• Управљање безбедношћу и здрављем на радном месту
• Људски ресурси за преглед и рангирање биографија
• Тражење посла проценом података у вези са радним вештинама и платама
• Кориснички сервис са виртуелним асистентима
• Гостопримство за аутоматизацију задатака, комуникацију са гостима, анализу трендова и предвиђање потреба потрошача.
• Производња аутомобила, сензора, игара и играчака и још много тога

АИ против машинског учења против дубоког учења: разлике

Вештачка интелигенција, машинско учење и дубоко учење су у корелацији једни са другима. У ствари, дубоко учење је подскуп машинског учења, а машинско учење је подскуп вештачке интелигенције.

Дакле, овде није ствар у стварној „разлици“, већ у обиму у којем се могу применити.

Погледајмо како се разликују.

Вештачка интелигенција против машинског учења

ПараметерАИ МЛЦонцептТо је већи концепт за креирање паметних машина за симулацију људског размишљања и понашања. То је подскуп вештачке интелигенције која помаже машинама да уче анализирајући податке без експлицитног програмирања. Циљ има за циљ стварање паметнијих система са вештинама размишљања налик људима за решавање сложених питања .
Забринут је због повећања стопе успеха. Циљ му је да омогући машинама за анализу података како би се обезбедио тачан резултат.
Брине се о обрасцима и прецизности. Оно што они раде АИ омогућава систему да буде у стању да обавља задатке као што би човек урадио, али без грешака и већом брзином. Машине се континуирано подучавају да побољшавају и извршавају задатак тако да могу да пруже већу тачност. ПодскуповиЊегови подскупови су дубоко учење и машинско учење.Његов подскуп је дубоко учењеТиповиИма три типа – Општа АИ, Јака АИ и Слаба АИИ. Типови су учење са појачањем, надгледани и ненадгледаниПроцесУкључује резоновање, учење и самокорекцијуУкључује и учење као самоисправка за нове типове података бави се неструктурираним, полуструктурираним и структурираним подацима. Бави се полуструктурираним и структурираним подацима. Обим Његов опсег је шири.
АИ системи могу да обављају неколико задатака уместо МЛ који је обучен за одређене задатке. Његов обим је ограничен у поређењу са АИ.
МЛ машине обављају специфичне задатке за које су обучени за апликацију. Његове апликације су ботови за ћаскање, роботи, системи за препоруке, игре, друштвени медији и још много тога. Примарне апликације су онлајн препоруке, предлози пријатеља на Фејсбуку, Гоогле претрага итд.

Машинско учење наспрам дубоког учења

ПараметерМЛДееп леарнингДата зависностИако МЛ ради на великим количинама података, он такође прихвата мање количине података. Његови алгоритми веома раде на великим количинама података. Стога, ако желите да добијете већу тачност, морате да обезбедите више података и дозволите му да континуирано учи. Време извршења Његови алгоритми захтевају мање времена за обуку него ДЛ, али им је потребно дуже за тестирање модела. Потребно је дуже за обуку модела, али мање за тестирање модела .Хардверски зависностМЛ модели у суштини не захтевају много података; стога раде на јефтиним машинама. ДЛ модели захтевају огромне податке за ефикасан рад; стога су погодни само за врхунске машине са ГПУ-овима. Модели за инжењеринг карактеристика МЛ захтевају од вас да развијете екстрактор карактеристика за сваки проблем да бисте наставили даље. Пошто је ДЛ напредни облик МЛ-а, не захтева извлачење функција за проблеме. Уместо тога, ДЛ самостално учи функције и увиде високог нивоа из прикупљених података. Решавање проблема Традиционални МЛ модели разбијају проблем на мање делове и решавају сваки део посебно. Једном када реши све делове, генерише коначни резултат. ДЛ модели користе приступ од краја до краја да реше проблем узимајући инпуте за дати проблем. Тумачење резултата Лако је интерпретирати резултате проблема користећи МЛ моделе заједно са комплетном анализом процеса и разлога. Може бити тешко анализирати резултате проблема са ДЛ моделима. Иако можете добити боље резултате за проблем са ДЛ од традиционалних МЛ, не можете да пронађете зашто и како је резултат дошао. ДатаИт захтева структуриране и полуструктуриране податке. Захтева и структуриране и неструктуриране податке јер се ослања на вештачке неуронске мреже. Најбоље за Погодно за решавање једноставних и мало сложених проблема. Погодно за решавање сложених проблема.

Закључак

Вештачка интелигенција, машинско учење и дубоко учење су модерне технике за стварање паметних машина и решавање сложених проблема. Користе се свуда, од предузећа до кућа, чинећи живот лакшим.

ДЛ долази под МЛ, а МЛ спада под АИ, тако да овде заправо није ствар у разлици, већ у обиму сваке технологије.