Különbség az AI, a gépi tanulás és a mélytanulás között

A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a mélyreható tanulás viharral lepte el a modern világot.

A vállalkozások világszerte használják ezeket a koncepciókat, hogy intelligens, értékes gépeket építsenek, amelyek megkönnyítik az életet.

A mesterséges intelligencia (AI) az intelligens gépek létrehozásának „okos” módja, a gépi tanulás (ML) az AI része, amely segíti az AI-vezérelt alkalmazások létrehozását, a Deep Learning (DL) pedig ismét a gépi tanulás része, amely oktat összetett algoritmusokkal és hatalmas adatmennyiséggel rendelkező modell.

Létfontosságú szerepet töltenek be azokban az iparágakban, amelyek arra összpontosítanak, hogy egyedi élményeket nyújtsanak a felhasználóknak.

Mivel rokonok, a legtöbb ember összekeveri a mesterséges intelligenciát, a gépi tanulást és a mély tanulást. De ezek a kifejezések nem ugyanazok.

Ebben a cikkben meg fogja érteni az ilyen technológiák közötti hasonlóságokat és különbségeket.

Kezdjük hát ásni.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Mik ezek?

Az AI, az ML és a Deep Learning némileg megegyezik, de hatókörükben, működési eljárásukban és felcserélhetőségükben nem.

Beszéljük meg őket egyenként, hogy megértsük, mik is ők, és mindennapi alkalmazásukat a jelen életében.

Mi az a mesterséges intelligencia (AI)?

Az intelligencia nem definiálható készségkészletként. Ez egy olyan folyamat, amikor okosan és gyorsasággal sajátítanak el új dolgokat. Az ember arra használja az intelligenciát, hogy tanuljon az oktatásból, képzésből, munkatapasztalatokból stb.

Az emberi intelligencia gépekre való átvitelét mesterséges intelligenciának (AI) nevezzük. Számos informatikai iparág használja a mesterséges intelligenciát olyan önfejlesztő gépek kifejlesztésére, amelyek emberként viselkednek. Az AI-gépek tanulnak az emberi viselkedésből, és ennek megfelelően hajtanak végre feladatokat az összetett algoritmusok megoldása érdekében.

Egyszerűen fogalmazva, számítógépes rendszerben fejlesztették ki más számítógépes rendszerek vezérlésére. Az 1940-es években megjelentek az első digitális számítógépek, az 1950-es években pedig a mesterséges intelligencia lehetősége.

Napjainkban a mesterséges intelligenciát használják időjárás-előrejelzésben, képfeldolgozásban, keresőoptimalizálásban, orvostudományban, robotikában, logisztikában, online keresésben stb. A jelenlegi funkcionalitás alapján a mesterséges intelligencia négy típusba sorolható:

• Reaktív gépek AI
• Korlátozott memória AI
• Az elme elmélete AI
• Öntudatos AI

Példa: Amikor Sirivel vagy Alexával beszél, gyakran kap válaszokat. Ez csak a gépen belüli AI-nak köszönhető. Meghallgatja szavait, értelmezi, megérti, és azonnal válaszol.

Egyéb alkalmazások az önvezető járművek, az AI-robotok, a gépi fordítások, a beszédfelismerés stb.

Mi az a gépi tanulás (ML)?

Mielőtt belevágna a gépi tanulásba, meg kell értenie az adatbányászat fogalmát. Az adatbányászat matematikai elemzési technikák segítségével hasznosítható információkat nyer ki az adatokon belüli trendek és minták felfedezésére.

A szervezetek rengeteg adatot használhatnak fel a gépi tanulási technikák fejlesztésére. Az ML módot ad új útvonal vagy algoritmus megtalálására az adatalapú tapasztalatok alapján. Ez annak a technikának a tanulmányozása, amely automatikusan kinyeri az adatokat, hogy körültekintőbben hozza meg az üzleti döntéseket.

Segít olyan gép tervezésében és fejlesztésében, amely képes megragadni az adatbázisból származó konkrét adatokat, hogy értékes eredményeket adjon kód használata nélkül. Így az ML jobb módot ad a betekintések alapján jóslatok készítésére.

Tehát az ML tanul az adatokból és az algoritmusokból, hogy megértse, hogyan kell végrehajtani egy feladatot. Ez az AI részhalmaza.

Példa: A mindennapi életben, amikor megnyit egy olyan platformot, amelyet gyakran használ, például az Instagramot, termékajánlásokat láthat. A webhelyek az előző keresés vagy vásárlás alapján követik nyomon az Ön viselkedését, az ML megkapja az adatokat, és ugyanazon minta alapján megjeleníti a termékeket.

Számos iparág használja az ML-t a rendellenes alkalmazások viselkedésének valós idejű észlelésére, javítására és diagnosztizálására. Számos alkalmazással rendelkezik a különböző iparágakban, kezdve a kis arcfelismerő alkalmazásoktól a nagy keresőmotor-finomító iparágakig.

Mi az a mélytanulás

Ha a mesterséges intelligenciát az emberi intelligenciával hasonlítjuk össze, akkor a Deep Learning az emberi agyban található idegsejtek. Ez sokkal összetettebb, mint a gépi tanulás, mivel mély neurális hálózatokat használ.

Itt a gépek több réteg technikáját használják a tanuláshoz. A hálózat egy bemeneti rétegből áll az adatokból érkező bemenetek fogadására és egy rejtett rétegből, amely a rejtett funkciókat keresi. Végül a kimeneti réteg biztosítja a végső információkat.

Más szavakkal, a Deep Learning egy egyszerű technikát használ, amelyet sorozattanulásnak neveznek. Sok iparág használja a Deep Learning technikát új ötletek és termékek létrehozására. A Deep Learning hatását és terjedelmét tekintve különbözik a gépi tanulástól.

Az AI növekvő világunk jelene és jövője. A Deep Learning gyakorlati alkalmazásokat tesz lehetővé az AI általános használatának kiterjesztésével. A Deep Learning révén sok összetett feladat lehetségesnek tűnik, például vezető nélküli autók, jobb filmajánlások, egészségügy és még sok más.

Példa: Ha egy vezető nélküli autóra gondol, biztosan elgondolkodik azon, hogyan közlekedik az úton emberi segítség nélkül. A Deep Learning emberhez hasonló szakértelmet biztosít az útszerkezet, a gyalogosok, a különböző forgatókönyvek szerinti sebességkorlátozások és egyebek megértésében.

A nagy adatmennyiségnek és a hatékony számításoknak köszönhetően egy autó önállóan halad, ami azt jelenti, hogy jobb döntéshozatali folyamata van.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Hogyan működnek?

Most már tudja, mi az AI, az ML és a Deep Learning külön-külön. Hasonlítsuk össze őket a működésük alapján.

Hogyan működik az AI?

Gondoljon a mesterséges intelligenciára úgy, mint a problémák megoldására, kérdések megválaszolására, javaslatára vagy előrejelzésére.

Az AI-koncepciókat használó rendszerek a nagy adatkészletek iteratív és intelligens algoritmusokkal történő konszolidálásával és az adatok elemzésével a funkciók és minták megtanulása érdekében működnek. Folyamatosan teszteli és meghatározza saját teljesítményét az adatok feldolgozásával, és okosabbá teszi a szakértelem fejlesztését.

Az AI-rendszerek több ezer és millió feladatot képesek lefuttatni hihetetlen sebességgel anélkül, hogy szükség lenne szünetre. Ezért gyorsan megtanulják, hogy képesek legyenek egy feladatot hatékonyan elvégezni. Az AI célja olyan számítógépes rendszerek létrehozása, amelyek utánozzák az emberi viselkedést, hogy emberként gondolkodjanak és összetett kérdéseket oldjanak meg.

Ennek érdekében az AI-rendszerek különféle folyamatokat, technikákat és technológiákat használnak fel. Íme az AI-rendszerek különböző összetevői:

• Neurális hálózatok: olyan, mint az emberi agyban található neuronok nagy hálózata. Lehetővé teszi a mesterséges intelligencia rendszerek számára, hogy nagy adathalmazokat használjanak, elemezzék azokat a minták megtalálásához és a problémák megoldásához.
• Kognitív számítástechnika: Utánozza az emberi agy gondolkodását olyan feladatok végrehajtása közben, amelyek megkönnyítik a gépek és az emberek közötti kommunikációt.
• Gépi tanulás: Az AI egy részhalmaza, amely lehetővé teszi a számítógépes rendszerek, alkalmazások és programok számára, hogy automatikusan tanuljanak és tapasztalatalapú eredményeket fejlesszenek ki. Lehetővé teszi, hogy a mesterséges intelligencia felismerje a mintákat, és betekintést engedjen az adatokból az eredmények javítása érdekében.
• Mély tanulás: Ez a gépi tanulás egy részhalmaza, amely lehetővé teszi a mesterséges intelligencia adatok feldolgozását, valamint tanulást és fejlesztést az AI neurális hálózatok használatával.
• Számítógépes látás: Az AI-rendszerek mély tanulással és mintafelismeréssel elemezhetik és értelmezhetik a képtartalmat. A számítógépes látás lehetővé teszi az AI-rendszerek számára, hogy azonosítsák a vizuális adatok összetevőit.

Például a captchák úgy tanulnak, hogy megkérik, hogy azonosítsa a kerékpárokat, autókat, közlekedési lámpákat stb.

• Natural Processing Language (NLP): Lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy felismerjék, elemezzék, értelmezzék és megtanulják az emberi nyelvet beszélt és írott formában. Az emberekkel kommunikáló rendszerekben használják.

Tehát ahhoz, hogy egy AI-rendszer működjön, rendelkeznie kell ezekkel a képességekkel. Ezek mellett az AI-rendszerekhez néhány technológia szükséges:

• Nagyobb, hozzáférhető adatkészletek, mivel az AI virágzik rajta
• Intelligens adatfeldolgozás fejlett algoritmusokon keresztül az adatok egyidejű elemzéséhez, valamint az összetett problémák megértéséhez és az események előrejelzéséhez.
• Alkalmazásprogramozási interfészek (API-k), amelyek mesterséges intelligencia-funkciókat adnak hozzá egy rendszerhez vagy alkalmazáshoz, és intelligensebbé teszik azokat.
• Grafikus feldolgozó egységek (GPU-k), amelyek energiával látják el az AI-rendszereket az adatfeldolgozáshoz és -értelmezéshez szükséges nehéz számítások elvégzéséhez.

Hogyan működik a gépi tanulás?

A gépi tanulás nagy mennyiségű adatot használ fel különféle technikák és algoritmusok segítségével a jövő elemzésére, tanulására és előrejelzésére. Rengeteg összetett kódolást és matematikát foglal magában, amelyek valamilyen matematikai funkciót szolgálnak.

Feltárja az adatokat és azonosítja a mintákat, hogy korábbi tapasztalatai alapján tanuljon és fejlődjön. Megtanítja az AI-rendszereket az emberekhez hasonlóan gondolkodni. A gépi tanulás segít automatizálni a szabályokkal és adatok által meghatározott mintákkal végrehajtott feladatokat. Így a vállalkozások mesterséges intelligencia rendszereket használhatnak a feladatok gyors végrehajtására. Az ML két elsődleges technikát használ:

• Felügyelet nélküli tanulás: Segít megtalálni az ismert mintákat az összegyűjtött adatokban
• Felügyelt tanulás: Lehetővé teszi az adatgyűjtést vagy a korábbi ML-telepítések kimenetét.

Hogyan működik a mély tanulás?

Egy mély tanulási modell megtervezésével kezdődik, amely folyamatosan megfigyeli és elemzi az adatokat olyan logikai struktúrával, mint ahogyan az emberek következtetéseket vonnak le.

Ennek az elemzésnek a befejezéséhez a mélytanulási rendszerek mesterséges neurális hálózatként ismert réteges algoritmikus struktúrát használnak, amely képes utánozni az emberi agyat. Ez lehetővé teszi, hogy a rendszerek jobban képesek legyenek a feladatok elvégzésére, mint a hagyományos rendszerek.

A mély tanulási modellt azonban folyamatosan képezni kell, hogy fejlődjön és erősítse képességeit, hogy helyes következtetéseket vonhasson le.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Alkalmazások

Az AI, az ML és a mély tanulás működésének teljes megértéséhez fontos tudni, hogyan és hol alkalmazzák ezeket.

Az AI-rendszereket különféle célokra használják, például érvelésre és problémamegoldásra, tervezésre, tanulásra, tudásprezentációra, természetes nyelvi feldolgozásra, általános intelligencia, szociális intelligencia, észlelés stb.

Például az AI-t használják online hirdetésekben, keresőmotorokban, mint a Google stb.

Nézzük meg részletesen.

Internet, e-kereskedelem és marketing

• Keresőmotorok: Az olyan keresőmotorok, mint a Google, mesterséges intelligenciát használnak az eredmények megjelenítéséhez.
• Javaslati rendszerek: Az olyan ajánlórendszerek is használják, mint a YouTube, a Netflix és az Amazon, hogy tartalmakat ajánljanak a felhasználói preferenciák vagy értékelések alapján.

Az AI lejátszási listák létrehozására, videók megjelenítésére, termékek és szolgáltatások ajánlására stb.

• Közösségi média: Az olyan webhelyek, mint a Facebook, Instagram, Twitter stb., mesterséges intelligencia segítségével jelenítenek meg releváns bejegyzéseket, amelyekkel kapcsolatba léphet, automatikusan lefordítják a nyelveket, eltávolítják a gyűlöletkeltő tartalmakat stb.
• Hirdetések: A mesterséges intelligencia a célzott webes hirdetésekhez használható, hogy rávegye az embereket, hogy kattintsanak a hirdetésekre, és vonzó tartalmak megjelenítésével növeljék a webhelyeken eltöltött idejüket. A mesterséges intelligencia megjósolhatja a személyre szabott ajánlatokat és az ügyfelek viselkedését digitális aláírásaik elemzésével.
• Chatbotok: A chatbotokat a készülékek vezérlésére, az ügyfelekkel való kommunikációra stb.

Például az Amazon Echo képes az emberi beszédet megfelelő cselekvésekre fordítani.

• Virtuális asszisztensek: Az olyan virtuális asszisztensek, mint az Amazon Alexa, mesterséges intelligencia segítségével dolgozzák fel a természetes nyelvet, és segítik a felhasználókat a lekérdezésekben.
• Fordítás: Az AI automatikusan le tudja fordítani a szöveges dokumentumokat és a beszélt nyelveket.

Példa: Google Fordító.

Egyéb felhasználási esetek közé tartozik a spamszűrés, a képcímkézés, az arcfelismerés stb.

Szerencsejáték

A játékipar nagymértékben használja a mesterséges intelligenciát fejlett videojátékok gyártására, köztük néhány emberfeletti képességekkel rendelkező játékot is.

Példa: Sakkszerű Deep Blue és AlphaGo. Utóbbi egyszer legyőzte a GO-ban világbajnok Lee Sedolt.

Társadalmi-gazdasági

Az AI-t olyan társadalmi és gazdasági kihívások kezelésére használják, mint a hajléktalanság, a szegénység stb.

Példa: A Stanford Egyetem kutatói mesterséges intelligencia segítségével azonosították a szegény területeket műholdfelvételek elemzésével.

Kiberbiztonság

Az AI és alterületei, az ML és a mély tanulás révén a biztonsági cégek megoldásokat hozhatnak létre a rendszerek, hálózatok, alkalmazások és adatok védelmére. Erre van pályázva:

• Alkalmazásbiztonság az olyan támadások ellen, mint a helyek közötti szkriptelés, az SQL-befecskendezés, a szerveroldali hamisítás, az elosztott szolgáltatásmegtagadás stb.
• Hálózatvédelem több támadás azonosításával és a behatolásészlelő rendszerek fejlesztésével
• Elemezze a felhasználói viselkedést a feltört alkalmazások, kockázatok és csalások azonosítása érdekében
• A végpontok védelme a gyakori fenyegetések viselkedésének elsajátításával és meghiúsításával, hogy megelőzze az olyan támadásokat, mint a ransomware.

Mezőgazdaság

Az AI, az ML és a mély tanulás hasznos a mezőgazdaság számára az öntözést, műtrágyázást és a termésnövelő kezelést igénylő területek azonosításában. Segítheti az agronómusokat kutatások elvégzésében és a termés érési idejének előrejelzésében, a talaj nedvességtartalmának megfigyelésében, az üvegházak automatizálásában, a kártevők kimutatásában és a mezőgazdasági gépek kezelésében.

Pénzügy

Mesterséges neurális hálózatokat használnak a pénzintézetekben a normán kívüli követelések és díjak felderítésére, valamint a vizsgálati tevékenységekre.

A bankok a mesterséges intelligencia segítségével a csalás megelőzésére használhatják a betéti kártyákkal való visszaélést, megszervezhetik az olyan műveleteket, mint a könyvelés, kezelhetik az ingatlanokat, részvényekbe fektethetnek be, figyelhetik a viselkedési mintákat, és azonnal reagálhatnak a változásokra. Az AI-t az online kereskedési alkalmazásokban is használják.

Példa: A ZestFinance által készített Zest Automated Machine Learning (ZAML) egy platform a hitelezéshez. AI-t és ML-t használ az adatok elemzéséhez, és hitelpontszámokat rendel hozzá az emberekhez.

Oktatás

Az AI oktatók segíthetnek a tanulóknak tanulni, miközben megszüntetik a stresszt és a szorongást. Segíthet az oktatóknak a viselkedés korai előrejelzésében a virtuális tanulási környezetben (VLE), például a Moodle-ban. Ez különösen előnyös olyan forgatókönyvek idején, mint a jelenlegi világjárvány.

Egészségügy

Az AI-t az egészségügyben alkalmazzák elektrokardiogram vagy CT-vizsgálat értékelésére, hogy azonosítsák a betegek egészségügyi kockázatait. Segít szabályozni az adagolást és kiválasztani a legmegfelelőbb kezelést olyan betegségekre, mint a rák.

A mesterséges neurális hálózatok támogatják az orvosi diagnosztikával kapcsolatos klinikai döntéseket, például az EMR-szoftverekben használt koncepciófeldolgozási technológia. A mesterséges intelligencia a következőkben is segíthet:

• Orvosi feljegyzések elemzése
• Gyógyszerkezelés
• A kezelések tervezése
• Konzultáció
• Klinikai képzés
• Gyógyszerek létrehozása
• Az eredmények előrejelzése

Felhasználási eset: A Microsoft Hannover AI projektje segít az orvosoknak kiválasztani a leghatékonyabb rákkezelést több mint 800 vakcina és gyógyszer közül.

Kormány

Az olyan országok kormányzati szervezetei, mint például Kína, mesterséges intelligencia-eszközt használnak tömeges megfigyelésre. Hasonlóképpen, a forgalmi jelzések kezelésére is használható kamerák használatával a forgalomsűrűség figyelésére és a jelzések időzítésének beállítására.

Például Indiában mesterséges intelligencia által irányított közlekedési jelzőrendszert alkalmaznak a forgalom megszüntetésére és kezelésére Bengaluru városában.

Ezen túlmenően sok ország katonai alkalmazásaiban használja az MI-t a kommunikáció, a vezérlés, az irányítás, az érzékelők, az interoperabilitás és az integráció javítására. Használják továbbá intelligencia gyűjtésére és elemzésére, logisztikára, autonóm járművekre, kiberműveletekre és egyebekre.

Az AI egyéb alkalmazásai a következők:

• Űrkutatás hatalmas adatok kutatási célú elemzéséhez
• Biokémia a fehérjék 3D szerkezetének meghatározására
• Tartalomkészítés és automatizálás.

Példa: A Wordsmith egy olyan platform, amely természetes nyelvet generál, és adatokat továbbít értelmes betekintésekké.

• Joggal kapcsolatos feladatok és keresés automatizálása,
• Munkahelyi biztonság és egészségvédelem
• Emberi erőforrások az önéletrajzok szűréséhez és rangsorolásához
• Álláskeresés a munkaképességekkel és fizetésekkel kapcsolatos adatok kiértékelésével
• Ügyfélszolgálat virtuális asszisztensekkel
• Vendéglátás a feladatok automatizálásához, a vendégekkel való kommunikációhoz, a trendek elemzéséhez és a fogyasztói igények előrejelzéséhez.
• Autók, érzékelők, játékok és játékok gyártása és egyebek

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: különbségek

A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a mély tanulás korrelál egymással. Valójában a mély tanulás a gépi tanulás, a gépi tanulás pedig a mesterséges intelligencia egy részhalmaza.

Tehát itt nem a „különbség” a lényeg, hanem az alkalmazási kör.

Nézzük meg, miben különböznek egymástól.

Mesterséges intelligencia kontra gépi tanulás

A ParameterAI MLConcept Ez egy nagyobb koncepció az emberi gondolkodást és viselkedést szimuláló intelligens gépek létrehozására. A mesterséges intelligencia egy részhalmaza, amely az adatok explicit programozás nélküli elemzésével segíti a gépeket a tanulásban. Célja, hogy intelligensebb rendszereket hozzon létre, emberi gondolkodási készségekkel összetett kérdések megoldásához. .
Aggodalmát fejezi ki a növekvő sikerarányok miatt. Célja, hogy lehetővé tegye a gépek számára az adatelemzést a pontos kimenet biztosítása érdekében.
Aggasztja a minták és a pontosság.Amit csinálnak, az AI lehetővé teszi a rendszer számára, hogy olyan feladatokat tudjon végrehajtani, mint egy ember, de hiba nélkül és gyorsabban. A gépeket folyamatosan megtanítják javítani és végrehajtani egy feladatot, hogy nagyobb pontosságot tudjanak nyújtani. Részhalmazai Részhalmazai a mély tanulás és a gépi tanulás. Részhalmaza a mély tanulás.TípusaiHárom típusból áll: Általános AI, Erős AI és Gyenge AII. típusai: megerősítéses tanulás, felügyelt és nem felügyelt Folyamat, amely magában foglalja az érvelést, a tanulást és az önkorrekciót, amely magában foglalja a tanulást is új adatok önjavításaként Adattípusok Strukturálatlan, félig strukturált és strukturált adatokkal foglalkozik, félig strukturált és strukturált adatokkal foglalkozik.
Az AI-rendszerek több feladatot is végrehajthatnak az adott feladatokra kiképzett ML helyett. Hatóköre korlátozott az MI-hez képest.
Az ML gépek speciális feladatokat hajtanak végre, amelyekre kiképezték őket. Alkalmazások Alkalmazásai a chatbotok, robotok, ajánlórendszerek, játékok, közösségi média és még sok más. Az elsődleges alkalmazások az online ajánlások, a Facebook-barátjavaslatok, a Google keresés stb.

Gépi tanulás kontra Deep Learning

ParaméterMLMély tanulásAdatfüggőségNoha az ML hatalmas adatmennyiségeken dolgozik, kisebb adatmennyiségeket is elfogad. Algoritmusai nagy adatmennyiségeken dolgoznak. Ezért, ha nagyobb pontosságot szeretne elérni, több adatot kell megadnia, és lehetővé kell tennie a folyamatos tanulást.Végrehajtási időAz algoritmusai kevesebb betanítási időt igényelnek, mint a DL, de hosszabb időt vesz igénybe a modell tesztelése.A modell betanítása hosszabb ideig tart, de a modell tesztelése kevésbé. .Hardverfüggőség Az ML modelleknek alapvetően nincs szükségük sok adatra; ennélfogva alacsony kategóriás gépeken dolgoznak. A DL-modellek hatalmas adatmennyiséget igényelnek a hatékony munkához; ezért csak a GPU-val rendelkező csúcskategóriás gépekhez alkalmasak. A funkciótervezési modellekben minden probléma megoldásához ki kell fejleszteni egy szolgáltatáskivonatot.Mivel a DL az ML fejlett formája, nem igényel szolgáltatáskivonatokat a problémák megoldásához. Ehelyett a DL saját maga tanulja meg a magas szintű funkciókat és betekintést az összegyűjtött adatokból. Problémamegoldás A hagyományos ML-modellek a problémát kisebb részekre bontják, és minden részt külön-külön oldanak meg. Miután az összes részt megoldotta, előállítja a végeredményt. A DL-modellek a végpontok közötti megközelítést alkalmazzák a probléma megoldására azáltal, hogy figyelembe veszik az adott probléma bemeneteit. Az eredmény értelmezése Könnyű értelmezni egy probléma eredményeit ML modellek segítségével. a folyamat és az okok teljes elemzésével.Trükkös lehet egy probléma eredményeinek elemzése DL-modellekkel. Bár a DL-vel kapcsolatos problémák esetén jobb eredményeket érhet el, mint a hagyományos ML, nem találja meg, miért és hogyan jött ki az eredmény. Az adatokhoz strukturált és félig strukturált adatokra van szükség. Strukturált és strukturálatlan adatokra is szükség van, mivel mesterséges neurális hálózatokra támaszkodik. Alkalmas egyszerű és összetett problémák megoldására. Alkalmas összetett problémák megoldására.

Következtetés

A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a mély tanulás modern technikák intelligens gépek létrehozására és összetett problémák megoldására. Mindenhol használják őket, a vállalkozásoktól az otthonokig, megkönnyítve az életet.

A DL az ML, az ML pedig az AI alá tartozik, tehát itt valójában nem a különbség, hanem az egyes technológiák hatóköre.