Umělá inteligence, strojírenství, hluboké učení a věda o vědě - jaký je rozdíl?

Rozdíl mezi AI, ML, DS, DL. Foto: Oluebube Princess Egbuna Lagos Circle pro výrobce na Facebooku

Když jsem začal studovat v autě, byl jsem ohromen. Můj zmatek nebyl technický, ale jak jsem dostal slova, když jsem šel na strojové učení.

Slyšel jsem slova jako věda o datech, umělá inteligence, strojové učení a hluboké učení. V tomto kruhu je spousta slov, která jsou zajímavá.

Možná vás zajímá, jak se liší. Doufám, že mohu smazat vaše podezření, takže si sedněte!

Tyto oblasti se vyvíjejí rychlým tempem a definice, kterou dnes najdete, se může lišit od toho, co najdete zítra, takže se držte krok s technologickým růstem.

Co je to umělá inteligence?

Předtím, než jsem hledal význam umělé inteligence, jsem dospěl k názoru, že roboti umělé inteligence (AI) dokážou dělat to samé, co mohou lidé dělat.

I když je to část pravdy, nemusí to být nutně umělá inteligence. Pokud víme, polopravdy jsou téměř nikdy pravdivé.

Podle slovníku Merriam-webster je slovní mysl „schopnost učit se, porozumět nebo překonat nové nebo obtížné situace“. Je také definována jako schopnost aplikovat znalosti na environmentální management pro abstraktní myšlení měřené racionálním využitím a objektivními kritérii (např. Testy).

Umělá inteligence (AI) je proto založena na myšlence, že stroj nebo počítačový program je schopen myslet, porozumět a učit se jako lidé.

Z definice mysli můžeme říci, že umělá inteligence je studium možností výroby strojů, které mohou aplikovat znalosti získané z těchto informací na životní prostředí.

Stále bzučíte slova? Počkej! Jednoduše řečeno ...

AI (Artificial Intelligence) je způsob, jak zvýšit inteligenci člověka ve strojích, zejména v počítačových systémech, prostřednictvím učení, uvažování a samokorekcí.

Příklad AI v reálném životě:

Pokud jste můj přítel a já chápu, že máte rádi herecké filmy, dám vám filmová doporučení na základě toho, co o vás vím. To je lidská mysl.

Pokud na Netflixu uvidíte určitou kategorii filmů, začne vám společnost Netflix poskytovat doporučení filmů na základě vašeho stylu sledování.

Jak je to možné? Umělá inteligence. Toto je velmi obecný příklad umělé inteligence.

Co je strojové učení?

Umělá inteligence je obrovská. Strojní inženýrství (ML) je podmnožinou umělé inteligence. Pamatujete si z předchozího odstavce na učící se aspekt porozumění inteligenci? ML dorazí.

Machine Learning (ML) je statistický nástroj pro učení se z dat. Jádrem ML je naučit počítače předpovídat a předpovídat data bez programování.

Příklad ML v reálném životě:

Dostáváme spamové zprávy. Vždy jsou filtrovány, například pomocí Gmailu. Pošta je také zařazena do propagačních a sociálních a jiných kategorií na základě poštovní služby, kterou používáte. Jak se to Gmail naučil? Strojové učení! Nezapomeňte, že ML je součástí AI.

Co je to hloubková studie?

Ve strojovém učení data procházejí hlavně algoritmy, které provádějí lineární změny ve výrobě.

Hluboké učení je malá část strojového učení, které prochází mnoha nelineárními změnami, aby získalo výsledky.

„Hluboký“ v tomto případě znamená mnoho fází. Výstup jedné fáze je vstupem pro druhou fázi, a to se provádí nepřetržitě, aby se získal konečný výsledek. Ne všechny tyto kroky jsou lineární. Příkladem nelineární transformace je maticová transformace.

Hluboké učení je někdy označováno jako hluboké neuronové sítě (DNN), protože k provádění hlubokého učení používá vícevrstvé umělé neuronové sítě.

Už jste někdy viděli fotografii neuronu v lidském mozku? Umělé neuronové sítě jsou konstruovány podobným způsobem, nervové uzly jsou spojeny jako web.

Algoritmy pro hluboké učení vyžadují velmi výkonné stroje a jsou velmi užitečné při identifikaci vzorců ze vstupních dat.

Průvodce hlubokým učením:

Už jste někdy slyšeli o WaveNet a hloubkových rozhovorech? Oba jsou sítě Deep Learning, které automaticky generují zvuk. Před hloubkovou řečí jsou texty ručně psány do WaveNet a hlasových systémů.

Díky hlubokému učení se systémy učí napodobovat hlasy lidí, takže je obtížné rozlišovat mezi lidským a počítačovým hlasem. Hluboké učení nás přibližuje k tomu, abychom počítačům umožnili mluvit jako lidé.

Hluboké učení je podmnožinou ML, což je podmnožina AI, takže toto je AI.

Co je to informační věda?

Datová věda se protíná s umělou inteligencí, ale ne malou částí umělé inteligence.

Informační věda je studium vznikající zvědavosti v jakémkoli oboru, získávání informací z velkých otázkových zdrojů, zpracování, analýza a vizualizace informací pro IT. aby bylo smysluplné. a obchodní strategie.

Jednoduše řečeno, jedná se o porozumění a pochopení informací. Ve vědě o datech se používá mnoho nástrojů. Zahrnují statistické nástroje, pravděpodobnostní prostředky, lineární a metrickou algebru, numerickou optimalizaci a programování.

Využití informační vědy:

Vyberte náhodný koncept.

Vybírám si sponzorství. Jak jsou lidé sponzorováni z nějakého důvodu. Obvykle je ochoten zavolat sponzora e-mailem. Jaká klíčová slova hledají v sponzorských e-mailech? dávají přednost telefonním hovorům?

V tomto případě může pomoci věda o údajích. Databáze, která shromažďuje informace o tom, co sponzoruje příčinu, proč ji sponzoruje a co dává přednost komunikaci kanálů a další, shromažďuje nestrukturovanou datovou sadu.

Informace jsou zpracovávány, analyzovány a vizualizovány pomocí různých nástrojů, o nichž jsme diskutovali. Z těchto údajů jsou vyvozeny závěry.

Tyto informace pomáhají neziskovým organizacím a lidem hledat sponzory.

Informační věda nemá úplnou umělou inteligenci, ale některé informace se protínají s umělou inteligencí.

Pokud jde o to, jediné, na čem záleží, jsou DATA!