Dirbtinis intelektas, mašinų mokymasis, gilus mokymasis ir duomenų mokslas - koks skirtumas?

skirtumas tarp AI, ML, DS, DL. Nuotraukų kreditas: „Oluebube“ princesė „Egbuna“ „Facebook“ kūrėjų ratams „Lagos“

Kai pradėjau mokytis mašinų, turėjau daug sumaišties. Mano painiava nebuvo ne techninė, bet tai, kaip žodžiai buvo mesti į kelionę į mašinų mokymąsi.

Girdėjau tokius žodžius kaip duomenų mokslas, dirbtinis intelektas, mašinų mokymasis ir gilus mokymasis. Šiose srityse vis dar yra daug žodžių, keliančių smalsumą.

Galbūt susimąstėte, kuo jie skiriasi. Tikiuosi, aš sugebėsiu išsklaidyti jūsų abejones, todėl griebkitės vietos!

Šios sritys greitai vystosi, todėl šiandien čia pateiktas apibrėžimas gali skirtis nuo to, kurį rasite rytoj, todėl nepamirškite neatsilikti nuo technologijos augimo.

Kas yra dirbtinis intelektas?

Prieš konkrečiai domėdamasis dirbtinio intelekto prasme, turėjau supratimą, kad dirbtinis intelektas (AI) yra susijęs su robotų, užvaldančių pasaulį, gebėjimu daryti tuos pačius veiksmus, kuriuos mes, kaip ir žmonės, galime padaryti.

Nors tai yra tiesos dalis, vis dėlto tai nėra tas, kas yra dirbtinis intelektas. Kaip mes žinome, pusė tiesos beveik nėra tiesa.

Pagal Merriam-webster žodyną žodis intelektas yra
„Gebėjimas mokytis ar suprasti ar susidoroti su naujomis ar bandančiomis situacijomis“. Tai taip pat apibrėžiama kaip kvalifikuotas proto vartojimas ir gebėjimas pritaikyti žinias manipuliuoti savo aplinka arba abstrakčiai mąstyti, vertinamas remiantis objektyviais kriterijais (tokiais kaip testai).

Dirbtinis intelektas (AI) yra pagrįstas idėja, kad mašina ar kompiuterio programa gali mąstyti (suprasti), suprasti ir mokytis kaip žmonės.

Iš intelekto apibrėžimo taip pat galime pasakyti, kad dirbtinis intelektas yra galimybė sukurti mašinas, galinčias pritaikyti žinias, gautas iš duomenų, manipuliuojant aplinka.

Vis tiek skamba žodžiai? Laukti! Kalbant paprastai ...

AI (dirbtinis intelektas) atkuria žmogaus intelektą mašinose, ypač kompiuterinėse sistemose, mokydamasis, argumentuodamas ir taisydamas save.

Realus PG pavyzdys:

Jei esate mano draugas ir suprantu, kad jums patinka veiksmo filmai, siūlyčiau jums veiksmo filmus, remdamasis tuo, ką žinau apie jus. Tai yra žmogaus intelektas.

Mašinos taip pat tapo pajėgios tai atkurti, jei, pavyzdžiui, žiūrite tam tikros kategorijos filmus „Netflix“, „Netflix“ pradeda teikti jums filmo pasiūlymus, atsižvelgiant į jūsų žiūrėjimo modelį.

Kaip tai įmanoma? Dirbtinis intelektas. Tai yra labai bendras dirbtinio intelekto pavyzdys.

Kas yra mašinų mokymasis?

Dirbtinis intelektas yra labai platus. Mašinų mokymasis (ML) yra dirbtinio intelekto pogrupis. Prisimeni intelekto apibrėžimo mokymosi aspektą iš ankstesnės pastraipos? Štai tada ateina ML.

Mašinų mokymasis (ML) yra statistinių priemonių rinkinys mokytis iš duomenų. ML branduolys yra mokyti kompiuterius, kaip mokytis ir daryti prognozes iš duomenų nebūtinai programuojant.

Realus ML pavyzdys:

Mes visi gauname šlamšto laiškus. Pavyzdžiui, jie visada filtruojami naudojant „Gmail“. Taip pat el. Laiškai skirstomi į reklaminius ir socialinius bei kitas kategorijas atsižvelgiant į jūsų naudojamą pašto paslaugą. Kaip „gmail“ išmoko tai padaryti? Mašinų mokymasis! Nepamirškite, kad ML yra AI dalis.

Kas yra gilus mokymasis?

Mokantis mašinomis, duomenys dažniausiai praeina per algoritmus, kurie vykdo tiesines transformacijas, kad gautų išvestį.

Giluminis mokymasis yra mašininio mokymosi pogrupis, kai norint gauti išvestį, duomenys pereina daugybę netiesinių transformacijų.

„Gilus“ šiuo atveju reiškia daugelį žingsnių. Vieno žingsnio išvestis yra kito žingsnio įvestis, ir tai daroma nuolat, norint gauti galutinę išvestį. Visi šie žingsniai nėra tiesiniai. Netiesinės transformacijos pavyzdys yra matricos transformacija.

Giluminis mokymasis kartais vadinamas giliaisiais neuroniniais tinklais (DNN), nes giluminiam mokymuisi atlikti naudojami daugiasluoksniai dirbtiniai neuroniniai tinklai.

Pamatėte neurono nuotrauką iš žmogaus smegenų? Dirbtiniai neuroniniai tinklai yra pastatyti panašiai, neuroniniai mazgai yra sujungti kaip internetas.

Giliems mokymosi algoritmams reikia labai galingų mašinų ir labai naudinga aptikti įvestų duomenų modelius.

Giluminio mokymosi programa:

Ar kada girdėjote apie „WaveNet“ ir „Deep Speech“? Jie abu yra giluminio mokymosi tinklai, automatiškai sukuriantys balsą. Tekstai į balso sistemas, prieš „WaveNet“ ir „Deep“ kalbą, buvo mokomi rankiniu būdu.

Giliai mokydamiesi, sistemos mokosi mėgdžioti žmogaus balsus iki taško, kai sunku atskirti žmogaus ir kompiuterio balsą. Giluminis mokymasis pritraukia mus prie kompiuterių galimybės kalbėti taip, kaip žmonės.

Giluminis mokymasis yra ML pogrupis, kuris yra PG pogrupis, taigi yra PG.

Kas yra duomenų mokslas?

Duomenų mokslas susikerta su dirbtiniu intelektu, tačiau nėra dirbtinio intelekto pogrupis.

Duomenų mokslas yra sužadinto smalsumo bet kurioje srityje tyrimas, duomenų ištraukimas iš didelio duomenų šaltinio, susijusio su mintimi, duomenų tvarkymas, šių duomenų analizė ir vizualizavimas, kad tai būtų prasminga IT atžvilgiu. ir verslo strategijas.

Paprastai tariant, tai yra duomenų supratimas ir supratimas. Duomenų moksle naudojama labai daug įrankių. Jie apima statistinius įrankius, tikimybinius įrankius, tiesinę ir metrinę algebrą, skaitinį optimizavimą ir programavimą.

Duomenų mokslo taikymas:

Pasirinkite atsitiktinę sąvoką.

Aš renkuosi rėmimą. Kaip žmonės gauna rėmimą dėl tam tikros priežasties. Kas dažniausiai nori atsakyti į el. Laišką, raginantį rėmėjus. Į kokius raktinius žodžius jie atkreipia dėmesį el. Laiškuose, kuriuose prašoma rėmimo? ar jie norėtų telefono skambučio?

Šiuo atveju duomenų mokslas gali padėti. Duomenų rinkinys, susijęs su visais, kurie kada nors rėmė priežastį, kodėl jie ją rėmė, kodėl jie nori pasirinkti ryšių kanalus ir pan., Yra didelis nestruktūruotų duomenų rinkinys.

Duomenys apdorojami, analizuojami ir vizualizuojami naudojant įvairius įrankius, apie kuriuos jau kalbėjome. Iš šių duomenų daromos išvados.

Ši informacija gali padėti pelno nesiekiantiems ir ieškantiems žmonėms ieškoti rėmėjų.

Duomenų mokslas nėra visiškai dirbtinis intelektas, tačiau dalis duomenų mokslo susikerta su dirbtiniu intelektu.

Kalbant apie tai, vienas iš šių žodžių yra bendras dalykas - DUOMENYS!