Разлика између вештачке интелигенције и машинског учења и дубоког учења
Вештачка интелигенција (АИ) је грана рачунарске науке, која се користи за стварање интелигентних машина. Машине које делују попут људи попут неких активности које обавља АИ машина, а то су препознавање говора, учење, планирање и решавање проблема итд. АИ је основан 1956. године као академска дисциплина.
Вештачка интелигенција односи се на људску интелигенцију или опонаша људско понашање машина. Вештачка интелигенција углавном је подељена у три категорије које су Уске АИ, што значи да је ствар обучена да одређени задатак обавља на одређени начин. Друга је вештачка општа интелигенција (АГИ), што значи да је то вештачка интелигенција на нивоу човека и способност да извршава широк спектар задатака који су јој додељени. Трећа категорија је Супер интелигентна вештачка интелигенција, која је корак испред. АИ је пут паметнији од људског мозга у свакој области попут креативности, мудрости, вештина итд. Једноставно речено, то значи да машина надмашује људе.
Машинско учење (МЛ) се назива подскупина вештачке интелигенције (АИ). То омогућава рачунару да среди ситуације путем обуке, анализе, осматрања и искуства. Све машинско учење рачуна се као вештачка интелигенција, али све АИ се не рачунају као машинско учење. Сматра се једним од најбољих алата вештачке интелигенције који је погодан за посао.
Машинско учење заснива се на принципу да машине уче и саме уз помоћ прикупљања података из различитих ресурса. Машинско учење омогућава машинама да предвиђају на основу препознавања сложених образаца података и скупова, а МЛ се разликује од софтверског програма за тврдо кодирање који захтева специфична упутства за испуњавање задатка. Способност је да се мења када је изложена све већем и аутоматизованом учењу података сама по себи динамична и не захтева никакву људску интервенцију за уношење одређених промена.
Дубоко учење (ДЛ) се назива подскуп машинског учења. Генерално се односи на дубоку вештачку неуронску мрежу и то су скупови алгоритама који су изузетно тачни за проблеме попут препознавања звука, препознавања слике итд. Такође је дефинисано дубоко учење јер омогућава рачунару да учи без да му је програмирано да то учини. .
Дубина је технички израз који се односи на слој неуронске мреже. Површна мрежа која има само један скривени слој, а мрежа која је дубока има више слојева. Ови слојеви омогућавају мрежи да набави функције података.
Упоређивање између вештачке интелигенције и машинског учења против дубоког учења (Инфограпхицс)
Испод је топ 6 разлике између вештачке интелигенције и машинског учења и дубоког учења 
Кључне разлике између вештачке интелигенције и машинског учења и дубоког учења
Вештачка интелигенција вс Машинско учење вс Дубоко учење су популарни избори на тржишту; разговарајмо о неким главним разликама између вештачке интелигенције и машинског учења и дубоког учења
- Вештачка интелигенција има различите типове попут реактивних машина, систем само реагује, нема меморије као што је машина за веш. Машинско учење омогућава машини да доноси одлуке на основу прошлих података. Дубоко учење омогућава машини да донесе одлуку уз помоћ вештачких неуронских мрежа.
- Тип вештачке интелигенције има ограничену количину меморије. Машинско учење углавном ради на мањој количини података о обуци. Дубоко учење углавном захтева велику количину података о обуци.
- Вештачка интелигенција има другу врсту теорије ума, што значи да је систем способан да разуме људске емоције и прилагоди понашање према људском разумевању. Машинско учење делује на системима ниског нивоа. За дубоко учење потребни су врхунски системи.
- Вештачка интелигенција користи се за стварање система попут самосвести, то значи да је систем свестан себе и разумевања свог стања, предвиђајући да се други народи осећају и понашају се у складу с тим. Већина карактеристика машинског учења мора се унапред идентификовати и ручно кодирати. У Дубоком учењу, машина учи функције из података који су јој доступни.
- Вештачка интелигенција углавном делује на цео проблем. Код машинског учења проблем се дели на делове и решава их појединачно, а затим све комбинира. У дубоком учењу проблем се решава на крају.
- Вештачкој интелигенцији треба много времена да би се тестирале апликације. Машинско учење изискује дуже време него дубоко учење. Дубоко учење одузима мање времена за тестирање процеса.
- Вештачка интелигенција има дефинисана правила. Машинско учење има јасна правила која објашњавају зашто је одлука донесена или донесена. У дубоком учењу систем доноси одлуку на основу своје логике и понекад је тешко протумачити.
- Вештачка интелигенција убудуће ће користити за откривање злочина пре него што се деси и људске АИ помагаче. Машинско учење ће се убудуће користити у повећању ефикасности у здравству и пружиће боље маркетиншке технике. Дубоко учење у будућности користиће се у повећању персонализације и хиперинтелигентних личних асистената.
Табела поређења вештачке интелигенције и машинског учења вс дубинског учења
Испод је 6 најбољих поређења између вештачке интелигенције и машинског учења и дубоког учења
| Основа за поређење између вештачке интелигенције и машинског учења и дубоког учења | Вештачка интелигенција | Машинско учење | Дубоко учење |
| Дефиниција | Вештачка интелигенција је људска интелигенција коју излажу машине | То је приступ за постизање АИ | То је техника за имплементацију МЛ. |
| Подскуп | Вештачка интелигенција није подскуп машине или дубинског учења | Машинско учење је подскуп вештачке интелигенције | Дубоко учење је подскуп машинског учења. |
| Програмирање | Вештачка интелигенција захтева потпуно програмирање да би направила систем | Машинско учење не захтева никакве алгоритме тврдог кода | Дубоко учење не захтева никакво програмирање да би се постигле ствари |
| Комплекс | Вештачка је сложенија јер се мора знати све | Машинско учење је мање сложено од АИ | Дубоко учење је мање сложено од машинског учења. |
| Постојање | Дошло је 1956. године | Дошло је око 1980-их | Дошло је око 2000. године |
| Примери | Амазон Ецхо | Пречишћавање резултата претраживача | Аутоматски превод |
Закључак - Вештачка интелигенција вс машинско учење вс дубинско учење
Вештачка интелигенција вс машинско учење вс дубинско учење све је повезано једно са другим и мотив је да ствари постигнете брже и брже. Као што смо већ расправљали, Машинско учење је подскуп АИ-ја, а дубоко учење је подскуп машинског учења. Вештачка интелигенција је већа слика и суштина постизања различитих ствари у свету рачунара и информационих технологија. Одобрено је да видимо која је разлика између вештачке интелигенције и машинског учења против дубоког учења и њихове будуће употребе. Дакле, данашњи и будући свијет вештачке је интелигенције и њених компоненти попут машинског учења и дубоког учења као и других компоненти.
Препоручени чланци
Ово је био водич за главну разлику између вештачке интелигенције и машинског учења и дубоког учења. Овде такође разговарамо о кључним разликама вештачке интелигенције и машинском учењу вс дубинском учењу са инфографиком и упоредном табелом. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више.
- Надзирано учење вс Дубоко учење
- Дата Сциентист вс Машинско учење - најбоље упоређивање
- Вештачка интелигенција вс пословна интелигенција
- Машинско учење вс статистика
- Компаније за вештачку интелигенцију