Розніца паміж AI, ML і DL

Штучны інтэлект (AI). Машыннае навучанне (ML). Глыбокае навучанне (DL). Вы можаце сутыкнуцца з гэтымі тэрмінамі, і вы зразумелі, што часам яны выкарыстоўваюцца ўзаемазаменна. У рэчаіснасці яны зусім іншыя.

Штучны інтэлект (AI)

AI вызначаецца як здольнасць машыны пераймаць кагнітыўнае паводзіны чалавека, такое як прыняцце рашэнняў, навучанне, рашэнне праблем і гэтак далей. Інжынерыя ведаў з'яўляецца асновай даследаванняў і распрацовак ІІІ. Машыны ці камп'ютэрныя сістэмы могуць даведацца, калі яны падаюцца вялікай колькасцю дадзеных. Ранні ІІ мог толькі імітаваць тое, што можа ведаць бухгалтар аб падатковым кодэксе альбо асноўных арыфметычных праблемах. Яны залежалі выключна ад алгарытмаў, напісаных кампутарнікамі. Некаторыя эксперты называюць гэта "добрым, старамодным ІІ".

Машыннае навучанне (ML)

ML - падмноства ІІ. Прарыў здараецца, калі Артур Самуэль, 1959 г., зразумеў, што замест таго, каб навучыць сістэму ўсім, што яна павінна ведаць пра свет, можна навучыць іх сістэмам вучыцца і павышаць іх працу.

Другая прычына гэтага прарыву - з'яўленне Big Data. Big Data - гэта надзвычай велізарная колькасць дадзеных, сабраных з пачатку лічбавай эры. З развіццём камп'ютэраў, Інтэрнэту і тэхналогій усё ў вас пад рукой. Мы пакідаем лічбавыя сцежкі практычна пры любых лічбавых дзеяннях, якія мы распачалі. Ад онлайн-транзакцый да апошняга пошуку. Усё запісваецца і даступна для аналізу.

З гэтымі дадзенымі значна больш эфектыўна кадзіраваць сістэмы, каб думаць як чалавека, і даць ім доступ да ўсёй інфармацыі пра свет. Такім чынам, гэта нарадзіла тэрмін машыннае навучанне, таму што сістэмы пастаянна вучацца і ўдасканальваюць сябе шляхам спроб і памылак. Іх мэта складаецца ў тым, каб звесці да мінімуму памылкі або максімальна павялічыць верагоднасць іх выказванняў.

Магчымасць рабіць спробы і памылкі магчыма дзякуючы развіццю нейронных сетак. Нейронныя сеткі - гэта набор алгарытмаў, якія дазваляюць машыне класіфікаваць інфармацыю так, як гэта робіць чалавечы мозг. Як ужо згадвалася, ён працуе на сістэме верагоднасці, заснаванай на дадзеных, якія падаюцца ў сістэму. Уключэнне цыклу зваротнай сувязі дазваляе сістэме даведацца, адсочваючы, правільныя ці няправільныя іх прагнозы і з часам паляпшаецца.

Глыбокае навучанне (DL)

DL лічыцца перадавой МЛ. Асноўная ўвага DL заключаецца ў развіцці нейронных сетак у глыбокія нейронныя сеткі. DL арыентуецца выключна на перайманне кагнітыўнай функцыі чалавечага мозгу. Слова "глыбока" ставіцца да некалькіх слаям нейронных сетак. Замест таго, каб разумець дадзеныя з пункту гледжання кадавання, DL дазваляе сістэме класіфікаваць складаныя дадзеныя, такія як машынныя сігналы, гукавыя сігналы, відэа, прамовы і напісаныя словы. Сістэма можа зрабіць высновы, падобныя чалавеку.

Адзін з лепшых прыкладаў - гэта машыны, якія рухаюцца самастойна. З дапамогай датчыкаў і бартавой аналітыкі сістэма вучыцца распазнаваць перашкоды і забяспечваць адпаведную рэакцыю. З развіццём DL, кампаніі Google, DeepMind атрымала магчымасць распрацаваць AI, які здольны дыягнаставаць вочныя хваробы да дакладнасці да 94,5%.

У двух словах, вы можаце сказаць, што AI - гэта шырокая карціна поля, а ML - спецыялізаваная частка ІІ і, нарэшце, DL - гэта дапрацаваная версія ML. Яны падобныя, але шмат у чым розныя.

Першапачаткова апублікавана на: www.nexusmediaworks.com