Forskellen mellem AI, Machine Learning og Deep Learning

Kunstig intelligens, maskinlæring og deep learning har taget den moderne verden med storm.

Virksomheder over hele kloden bruger disse koncepter til at bygge smarte, værdifulde maskiner, der kan lette liv.

Artificial Intelligence (AI) er en “smart” måde at skabe intelligente maskiner på, machine learning (ML) er en del af AI, der hjælper med at bygge AI-drevne applikationer, og Deep Learning (DL) er igen en del af maskinlæring, der træner en model med komplekse algoritmer og store datamængder.

De spiller en afgørende rolle i industrierne med fokus på at give brugerne unikke oplevelser.

Da de er beslægtede, forveksler de fleste mennesker kunstig intelligens, maskinlæring og deep learning. Men disse vilkår er ikke de samme.

I denne artikel vil du forstå lighederne og forskellene mellem disse teknologier.

Så lad os begynde at grave.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Hvad er de?

AI, ML og Deep Learning er nogenlunde de samme, men ikke i deres omfang, arbejdsprocedure og deres udskiftelige funktionalitet.

Lad os diskutere dem en efter en for at forstå, hvad de er og deres daglige anvendelser i det nuværende liv.

Hvad er kunstig intelligens (AI)?

Du kan ikke definere intelligens som et færdighedssæt. Det er en proces med at lære nye ting på egen hånd med smarthed og hurtighed. Et menneske bruger intelligens til at lære af uddannelse, træning, arbejdserfaringer og meget mere.

At overføre menneskelig intelligens til en maskine er, hvad vi kalder kunstig intelligens (AI). Mange it-industrier bruger kunstig intelligens til at udvikle selvudviklende maskiner, der fungerer som mennesker. AI-maskiner lærer af menneskelig adfærd og udfører opgaver i overensstemmelse hermed for at løse komplekse algoritmer.

Enkelt sagt er det udviklet i et computersystem til at styre andre computersystemer. I 1940’erne opstod de første digitale computere, og i 1950’erne opstod muligheden for AI.

I dag bruges kunstig intelligens til vejrudsigelse, billedbehandling, søgemaskineoptimering, medicin, robotteknologi, logistik, onlinesøgning og meget mere. Baseret på den nuværende funktionalitet er kunstig intelligens klassificeret i fire typer:

• Reactive Machines AI
• Begrænset hukommelse AI
• Theory of Mind AI
• Selvbevidst AI

Eksempel: Når du taler med Siri eller Alexa, får du hyppige svar og svar. Dette skyldes kun AI inde i maskinen. Den lytter til dine ord, fortolker dem, forstår dem og reagerer med det samme.

Andre applikationer er selvkørende køretøjer, AI-robotter, maskinoversættelser, talegenkendelse og meget mere.

Hvad er Machine Learning (ML)?

Før du graver efter Machine Learning, skal du forstå begrebet data mining. Data mining udleder brugbar information ved at bruge matematiske analyseteknikker til at opdage tendenser og mønstre i dataene.

Organisationer kan bruge masser af data til at forbedre maskinlæringsteknikker. ML giver en måde at finde en ny sti eller algoritme fra databaseret oplevelse. Det er studiet af teknikken, der udtrækker data automatisk for at træffe forretningsbeslutninger mere omhyggeligt.

Det hjælper med at designe og udvikle en maskine, der kan forstå specifikke data fra databasen for at give værdifulde resultater uden at bruge nogen kode. Således giver ML en bedre måde at lave forudsigelser ud fra indsigterne.

Så ML lærer af dataene og algoritmerne for at forstå, hvordan man udfører en opgave. Det er delmængden af ​​AI.

Eksempel: I dit daglige liv, når du åbner en platform, som du ofte bruger, som Instagram, kan du se produktanbefalinger. Websites sporer din adfærd baseret på den tidligere søgning eller køb, ML får dataene og viser dig produkter baseret på det samme mønster.

Mange industrier bruger ML til at opdage, afhjælpe og diagnosticere unormal applikationsadfærd i realtid. Det har flere applikationer i forskellige brancher, lige fra små ansigtsgenkendelsesapplikationer til store søgemaskineraffineringsindustrier.

Hvad er Deep Learning

Hvis vi sammenligner kunstig intelligens med menneskelig intelligens, så er Deep Learning neuronerne inde i en menneskelig hjerne. Det er noget mere komplekst end maskinlæring, da det bruger dybe neurale netværk.

Her bruger maskinerne teknikken fra flere lag til at lære. Netværket består af et inputlag til at acceptere input fra data og et skjult lag til at finde de skjulte funktioner. Til sidst giver outputlaget den endelige information.

Med andre ord bruger Deep Learning en simpel teknik kaldet sekvenslæring. Mange industrier bruger Deep Learning-teknikken til at bygge nye ideer og produkter. Deep Learning adskiller sig fra Machine Learning med hensyn til effekt og omfang.

AI er nutiden og fremtiden for vores voksende verden. Deep Learning muliggør praktiske applikationer ved at udvide den overordnede brug af AI. På grund af Deep Learning ser mange komplekse opgaver ud til at være mulige, såsom førerløse biler, bedre filmanbefalinger, sundhedspleje og meget mere.

Eksempel: Når du tænker på en førerløs bil, må du undre dig over, hvordan den kører på vejen uden menneskelig assistance. Deep Learning giver menneskelignende ekspertise i at forstå vejstrukturen, fodgængere, hastighedsgrænser i forskellige scenarier og mere.

Med de store data og effektive beregninger kører en bil af sig selv, hvilket betyder, at den har et bedre beslutningsflow.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Hvordan fungerer de?

Nu ved du, hvad AI, ML og Deep Learning er individuelt. Lad os sammenligne dem ud fra, hvordan de fungerer.

Hvordan virker AI?

Tænk på kunstig intelligens som en måde at løse problemer på, besvare spørgsmål, foreslå noget eller forudsige noget.

Systemer, der bruger AI-koncepter, fungerer ved at konsolidere store datasæt med iterative og intelligente algoritmer og analysere dataene for at lære funktioner og mønstre. Den bliver ved med at teste og bestemme sin egen ydeevne ved at behandle data og gør det smartere at udvikle mere ekspertise.

AI-systemer kan køre tusinder og millioner af opgaver med utrolige hastigheder uden at kræve en pause. Derfor lærer de hurtigt at være i stand til at udføre en opgave effektivt. AI sigter mod at skabe computersystemer, der efterligner menneskelig adfærd for at tænke som mennesker og løse komplekse spørgsmål.

For at gøre dette udnytter AI-systemer forskellige processer, teknikker og teknologier. Her er forskellige komponenter i AI-systemer:

• Neurale netværk: Det er ligesom et stort netværk af neuroner, der findes i menneskets hjerner. Det giver AI-systemer mulighed for at bruge store sæt data, analysere dem for at finde mønstre og løse problemer.
• Kognitiv databehandling: Den imiterer den måde, den menneskelige hjerne tænker på, mens den udfører opgaver for at lette kommunikationen mellem maskiner og mennesker.
• Maskinlæring: Det er en undergruppe af kunstig intelligens, der tillader computersystemer, applikationer og programmer automatisk at lære og udvikle erfaringsbaserede resultater. Det gør det muligt for AI at opdage mønstre og afsløre indsigt fra dataene for at forbedre resultaterne.
• Dyb læring: Det er en undergruppe af maskinlæring, der gør AI i stand til at behandle data og lære og forbedre ved at bruge AI neurale netværk.
• Computervision: AI-systemer kan analysere og fortolke billedindhold gennem dyb læring og mønstergenkendelse. Computer vision gør det muligt for AI-systemer at identificere visuelle datas komponenter.

Captchas lærer for eksempel ved at bede dig om at identificere cykler, biler, trafiklys osv.

• Natural Processing Language (NLP): Det giver systemer mulighed for at genkende, analysere, fortolke og lære menneskeligt sprog i talt og skriftlig form. Det bruges i systemer, der kommunikerer med mennesker.

Så for at et AI-system kan fungere, skal det have alle disse muligheder. Sammen med disse kræver AI-systemer nogle teknologier:

• Større, tilgængelige datasæt, da AI trives med det
• Intelligent databehandling gennem avancerede algoritmer til at analysere data med hastigheder samtidigt og forstå komplekse problemer og forudsige hændelser.
• Application Programming Interfaces (API’er) til at tilføje AI-funktioner til et system eller en applikation og gøre dem smartere.
• Graphical Processing Units (GPU’er) til at levere strøm til AI-systemer til at udføre tunge beregninger til databehandling og fortolkning.

Hvordan fungerer Machine Learning?

Maskinlæring bruger en stor mængde data ved at bruge forskellige teknikker og algoritmer til at analysere, lære og forudsige fremtiden. Det involverer masser af kompleks kodning og matematik, der tjener nogle matematiske funktioner.

Den udforsker data og identificerer mønstre for at lære og forbedre baseret på tidligere erfaringer. Det lærer AI-systemer at tænke, som mennesker gør. Maskinlæring hjælper med at automatisere opgaver, der udføres med et sæt regler og datadefinerede mønstre. På denne måde kan virksomheder bruge AI-systemer til at udføre opgaver med hastigheder. ML bruger to primære teknikker:

• Uovervåget læring: Det hjælper med at finde kendte mønstre i indsamlede data
• Overvåget læring: Det muliggør dataindsamling eller producerer output fra tidligere ML-implementeringer.

Hvordan fungerer Deep Learning?

Det starter med at designe en dyb læringsmodel til løbende at observere og analysere data, der involverer en logisk struktur som den måde, mennesker drager konklusioner på.

For at denne analyse skal fuldføres, bruger deep learning-systemer en lagdelt algoritmisk struktur kendt som et kunstigt neuralt netværk, der kan efterligne den menneskelige hjerne. Dette gør det muligt for systemerne at være mere i stand til at udføre opgaver end traditionelle systemer.

En dyb læringsmodel skal dog løbende trænes til at udvikle sig og forbedre dens evner, så den kan drage korrekte konklusioner.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: applikationer

For fuldstændigt at forstå, hvordan AI, ML og deep learning fungerer, er det vigtigt at vide, hvordan og hvor de anvendes.

AI-systemer bruges til forskellige formål såsom ræsonnement og problemløsning, planlægning, læring, videnpræsentation, naturlig sprogbehandling, generel intelligens, social intelligens, perception og mere.

For eksempel bruges AI i onlineannoncer, søgemaskiner som Google osv.

Lad os se på det i detaljer.

Internet, e-handel og markedsføring

• Søgemaskiner: Søgemaskiner som Google bruger kunstig intelligens til at vise resultater.
• Anbefalingssystemer: Det bruges også af anbefalingssystemer som YouTube, Netflix og Amazon til at anbefale indhold baseret på brugerpræferencer eller vurderinger.

AI bruges til at generere afspilningslister, vise videoer, anbefale produkter og tjenester og mere.

• Sociale medier: Websteder som Facebook, Instagram, Twitter osv. bruger kunstig intelligens til at vise relevante opslag, du kan engagere dig i, automatisk oversætte sprog, fjerne hadefuldt indhold osv.
• Annoncer: AI udnyttes til målrettede webannoncer for at overtale folk til at klikke på annoncerne og øge deres tid brugt på websteder ved at vise attraktivt indhold. AI kan forudsige personlige tilbud og kundeadfærd ved at analysere deres digitale signaturer.
• Chatbots: Chatbots bruges til at styre apparater, kommunikere med kunder osv.

For eksempel kan Amazon Echo omsætte menneskelig tale til passende handlinger.

• Virtuelle assistenter: Virtuelle assistenter som Amazon Alexa bruger AI til at behandle naturligt sprog og hjælpe brugere med deres forespørgsler.
• Oversættelse: AI kan automatisk oversætte tekstdokumenter og talte sprog.

Eksempel: Google Oversæt.

Andre anvendelsesmuligheder omfatter spamfiltrering, billedmærkning, ansigtsgenkendelse og meget mere.

Spil

Spilindustrien bruger AI i høj grad til at producere avancerede videospil, inklusive nogle af dem med overmenneskelige egenskaber.

Eksempel: Skak-lignende Deep Blue og AlphaGo. Sidstnævnte besejrede engang Lee Sedol, der er verdensmester i GO.

Samfundsøkonomisk

AI bliver udnyttet til at løse sociale og økonomiske udfordringer som hjemløshed, fattigdom osv.

Eksempel: Forskere ved Stanford University brugte kunstig intelligens til at identificere fattigdomsområder ved at analysere satellitbilleder.

Cybersikkerhed

Ved at adoptere AI og dets underområder ML og deep learning kan sikkerhedsvirksomheder skabe løsninger til at beskytte systemer, netværk, applikationer og data. Det er ansøgt om:

• Applikationssikkerhed til at imødegå angreb som cross-site scripting, SQL-injektion, serversideforfalskning, distribueret lammelsesangreb osv.
• Netværksbeskyttelse ved at identificere flere angreb og forbedre systemer til registrering af indtrængen
• Analyser brugeradfærd for at identificere kompromitterede apps, risici og svindel
• Endpoint-beskyttelse ved at lære almindelig trusselsadfærd og modarbejde dem for at forhindre angreb som ransomware.

Landbrug

AI, ML og deep learning er nyttige for landbruget til at identificere områder, der kræver kunstvanding, befrugtning og behandlinger for at øge udbyttet. Det kan hjælpe agronomer med at udføre forskning og forudsige afgrøders modningstid, overvåge fugt i jorden, automatisere drivhuse, opdage skadedyr og betjene landbrugsmaskiner.

Finansiere

Kunstige neurale netværk bruges i finansielle institutioner til at opdage krav og afgifter uden for normen og aktiviteterne til efterforskning.

Banker kan bruge AI til forebyggelse af svindel for at imødegå misbrug af betalingskort, organisere operationer som bogføring, administrere ejendomme, investere i aktier, overvåge adfærdsmønstre og reagere øjeblikkeligt på ændringer. AI bruges også i online handelsapps.

Eksempel: Zest Automated Machine Learning (ZAML) af ZestFinance er en platform til kreditgaranti. Den bruger AI og ML til dataanalyse og tildeler folk kreditscore.

Uddannelse

AI-vejledere kan hjælpe eleverne med at lære, mens de eliminerer stress og angst. Det kan også hjælpe undervisere med at forudsige adfærd tidligt i et virtuelt læringsmiljø (VLE) som Moodle. Det er især gavnligt under scenarier som den nuværende pandemi.

Sundhedspleje

AI anvendes i sundhedsvæsenet til at evaluere et elektrokardiogram eller CT-scanning for at identificere sundhedsrisici hos patienter. Det hjælper også med at regulere doseringen og vælge de bedst egnede behandlinger til sygdomme som kræft.

Kunstige neurale netværk understøtter kliniske beslutninger til medicinsk diagnose, for eksempel konceptbehandlingsteknologi, der bruges i EMR-software. AI kan også hjælpe med:

• Analyse af journaler
• Medicinhåndtering
• Planlægning af behandlinger
• Konsultation
• Klinisk træning
• At skabe stoffer
• Forudsigelse af resultater

Use case: Hanover AI-projekt af Microsoft hjælper læger med at vælge den mest effektive kræftbehandling blandt mere end 800 vacciner og medicin.

Regering

Regeringsorganisationer fra lande som Kina bruger kunstig intelligens til masseovervågning. På samme måde kan den også bruges til at styre trafiksignaler ved at bruge kameraer til overvågning af trafiktæthed og justering af signaltiming.

I Indien er AI-styret trafiksignalering f.eks. implementeret til at rydde og styre trafikken i byen Bengaluru.

Desuden bruger mange lande kunstig intelligens i deres militære applikationer til at forbedre kommunikation, kommando, kontrol, sensorer, interoperabilitet og integration. Det bruges også til at indsamle og analysere efterretninger, logistik, autonome køretøjer, cyberoperationer og mere.

Andre anvendelser af AI er i:

• Rumudforskning for at analysere enorme data til forskning
• Biokemi til bestemmelse af proteiners 3D-struktur
• Indholdsoprettelse og automatisering.

Eksempel: Wordsmith er en platform til at generere naturligt sprog og overføre data til meningsfuld indsigt.

• Automatiser lovrelaterede opgaver og søgning,
• Ledelse af sikkerhed og sundhed på arbejdspladsen
• Menneskelige ressourcer til at screene og rangere CV’er
• Jobsøgning ved at evaluere data relateret til jobkompetencer og lønninger
• Kundeservice med virtuelle assistenter
• Gæstfrihed til at automatisere opgaver, kommunikere med gæster, analysere trends og forudsige forbrugernes behov.
• Fremstilling af biler, sensorer, spil og legetøj og meget mere

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Forskelle

Kunstig intelligens, machine learning og deep learning hænger sammen med hinanden. Faktisk er deep learning en delmængde af maskinlæring, og maskinlæring er en delmængde af kunstig intelligens.

Så det er ikke et spørgsmål om virkelig “forskel” her, men omfanget, hvorpå de kan anvendes.

Lad os se på, hvordan de adskiller sig.

Kunstig intelligens vs. Machine Learning

ParameterAI MLConceptDet er et større koncept til at skabe smarte maskiner til at simulere menneskelig tænkning og adfærd. Det er en delmængde af kunstig intelligens til at hjælpe maskiner med at lære ved at analysere data uden eksplicit programmering.AimIt har til formål at skabe smartere systemer med menneskelignende tænkeevner til at løse komplekse spørgsmål .
Det er bekymret for at øge succesraterne. Det sigter mod at tillade maskiner til dataanalyse for at give nøjagtigt output.
Det er bekymret for mønstre og nøjagtighed Hvad de gørAI gør det muligt for et system at kunne udføre opgaver, som et menneske ville gøre, men uden fejl og med en hurtigere hastighed. Maskiner læres løbende at forbedre og udføre en opgave, så den kan give mere nøjagtighed. UndersætDens undersæt er dyb læring og maskinlæring. Dens undergruppe er dyb læringTyperDen er af tre typer – Generel AI, Stærk AI og Weak AIIs typer er forstærkende læring, overvåget og ikke-overvågetProcessDen omfatter ræsonnement, læring og selvkorrektionDen inkluderer også læring som selvkorrektion for nye datatyper af dataDen omhandler ustrukturerede, semistrukturerede og strukturerede dataDens handler om semistrukturerede og strukturerede dataOmfangDens omfang er bredere.
AI-systemer kan udføre flere opgaver i stedet for ML, der er trænet til specifikke opgaver. Dens omfang er begrænset sammenlignet med AI.
ML-maskiner udfører specifikke opgaver, som de er uddannet til Applikation. Dens applikationer er chatbots, robotter, anbefalingssystemer, spil, sociale medier og mange flere.Primære applikationer er onlineanbefalinger, Facebook-venneforslag, Google-søgning osv.

Machine Learning vs. Deep Learning

ParameterMLDyb indlæringDataafhængighed Selvom ML fungerer på enorme datamængder, accepterer den også mindre datamængder. Dens algoritmer fungerer i høj grad på store datamængder. Derfor, hvis du ønsker at opnå mere nøjagtighed, skal du levere flere data og lade dem lære kontinuerligt.UdførelsestidDens algoritmer kræver mindre træningstid end DL, men tager længere tid for modeltestning. Det tager længere tid for modeltræning, men mindre længere tid for modeltestning .HardwareafhængighedML-modeller behøver i bund og grund ikke meget data; derfor arbejder de på low-end maskiner. DL-modeller kræver enorme data for effektivt arbejde; derfor er de kun egnede til avancerede maskiner med GPU’er. FunktionsteknikML-modeller kræver, at du udvikler en funktionsudtrækker for hvert problem for at komme videre. Da DL er en avanceret form for ML, kræver den ikke funktionsudtrækker for problemer. I stedet lærer DL funktioner og indsigt på højt niveau fra indsamlede data af sig selv.ProblemløsningTraditionelle ML-modeller deler et problem op i mindre dele og løser hver del separat. Når den har løst alle delene, genererer den det endelige resultat.DL-modeller tager den ende-til-ende tilgang til at løse et problem ved at tage input til et givet problem. ResultatfortolkningDet er nemt at fortolke resultaterne af et problem ved at bruge ML-modeller sammen med den komplette analyse af processen og årsager. Det kan være vanskeligt at analysere resultaterne af et problem med DL-modeller. Selvom du muligvis får bedre resultater for et problem med DL end traditionel ML, kan du ikke finde hvorfor og hvordan resultatet kom ud. DataDet kræver strukturerede og semi-strukturerede data. Det kræver både strukturerede og ustrukturerede data, da det er afhængigt af kunstige neurale netværk. Bedst til Velegnet til at løse simple og bit-komplekse problemer. Velegnet til at løse komplekse problemer.

Konklusion

Kunstig intelligens, machine learning og deep learning er moderne teknikker til at skabe smarte maskiner og løse komplekse problemer. De bruges overalt, fra virksomheder til hjem, hvilket gør livet lettere.

DL kommer under ML, og ML kommer under AI, så det er egentlig ikke et spørgsmål om forskel her, men omfanget af hver teknologi.