Verschil tussen kunstmatige intelligentie versus machinaal leren versus diep leren
Artificial Intelligence (AI) is de tak van de informatica, die wordt gebruikt om intelligente machines te maken. De machines die zich als mensen gedragen, zoals sommige van de activiteiten die worden uitgevoerd door de AI-machine, namelijk spraakherkenning, leren, plannen en probleemoplossing, enz. AI werd in 1956 opgericht als een academische discipline.
Kunstmatige intelligentie verwijst naar de menselijke intelligentie of bootst het menselijke gedrag van de machines na. Kunstmatige intelligentie is hoofdzakelijk onderverdeeld in drie categorieën die Smalle AI zijn, wat betekent dat het ding is getraind om een bepaalde taak op een bepaalde manier uit te voeren. De tweede is kunstmatige algemene intelligentie (AGI), wat betekent dat dit kunstmatige intelligentie op menselijk niveau is en het vermogen om het brede scala aan taken die eraan zijn toegewezen uit te voeren. De derde categorie is Super intelligente kunstmatige intelligentie, die een stap vooruit is. Het is de AI die veel slimmer is dan menselijke hersenen op elk gebied, zoals creativiteit, wijsheid, vaardigheden enz. In eenvoudige bewoordingen betekent dit dat mensen de mens te slim af zijn.
Machine learning (ML) wordt de subset van kunstmatige intelligentie (AI) genoemd. Hiermee kan een computer de situaties aan via training, analyse, observatie en ervaring. Alle machine learning geldt als kunstmatige intelligentie, maar alle AI telt niet als machine learning. Het wordt beschouwd als een van de beste hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie die geschikt is voor bedrijven.
Machine learning is gebaseerd op het principe dat machines zelf leren met behulp van gegevens uit verschillende bronnen. Machine learning stelt machines in staat om voorspellingen te doen op basis van de herkenning van complexe datapatronen en sets, en ML verschilt van het hardcoderende softwareprogramma dat specifieke instructies vereist voor het voltooien van taken. Het heeft de mogelijkheid om zichzelf te veranderen wanneer het wordt blootgesteld aan steeds meer datamachine-learning op zichzelf dynamisch en vereist geen menselijke tussenkomst voor het aanbrengen van bepaalde veranderingen.
Deep learning (DL) wordt de subset van machine learning genoemd. Het wordt in het algemeen verwezen naar een diep kunstmatig neuraal netwerk en dit zijn de algoritme sets die uiterst nauwkeurig zijn voor de problemen zoals geluidsherkenning, beeldherkenning, etc. diep leren wordt ook gedefinieerd omdat het een computer in staat stelt te leren zonder te zijn geprogrammeerd om dit te doen .
Diep is de technische term die verwijst naar de laag van het neurale netwerk. Een oppervlakkig netwerk met een enkele verborgen laag en een diep netwerk heeft meerdere lagen. Met deze lagen kan een netwerk gegevensfuncties verwerven.
Head-to-head vergelijking tussen kunstmatige intelligentie versus machinaal leren versus diep leren (infographics)
Hieronder staat het top 6 verschil tussen kunstmatige intelligentie versus machinaal leren versus diep leren 
Belangrijkste verschillen tussen kunstmatige intelligentie versus machinaal leren versus diep leren
Kunstmatige intelligentie versus machinaal leren versus diep leren zijn populaire keuzes in de markt; laten we enkele van de belangrijkste verschillen tussen kunstmatige intelligentie versus machinaal leren versus diep leren bespreken
- Kunstmatige intelligentie heeft verschillende soorten, zoals reactieve machines, het systeem reageert alleen, heeft niet het geheugen zoals de wasmachine. Machine learning stelt een machine in staat om beslissingen te nemen op basis van gegevens uit het verleden. Diep leren stelt een machine in staat om de beslissing te nemen met behulp van kunstmatige neurale netwerken.
- Het type kunstmatige intelligentie heeft een beperkte hoeveelheid geheugen. Machine learning werkt voornamelijk met minder trainingsgegevens. Diep leren vereist vooral een grote hoeveelheid trainingsgegevens.
- Kunstmatige intelligentie heeft een ander type is de theorie van de geest, wat betekent dat het systeem in staat is om menselijke emoties te begrijpen en het gedrag aan te passen aan het menselijk begrip. Machine learning werkt op low-end systemen. Diep leren heeft hoogwaardige systemen nodig om te kunnen werken.
- Kunstmatige intelligentie wordt gebruikt om het systeem als zelfbewustzijn te maken, het betekent dat het systeem zich bewust is van zichzelf en de staat ervan begrijpt, voorspelt dat andere mensen zich dienovereenkomstig gedragen en handelen. De meeste functies van machine learning moeten vooraf worden geïdentificeerd en handmatig worden gecodeerd. In Deep learning leert de machine de functies van de gegevens die worden verstrekt.
- Kunstmatige intelligentie werkt voornamelijk op het hele probleem. In machine learning is het probleem in delen verdeeld en individueel opgelost en vervolgens gecombineerd. Bij diepgaand leren wordt het probleem van begin tot eind opgelost.
- Kunstmatige intelligentie duurt erg lang om de applicaties te testen. Machine learning duurt langer dan diep leren. Diep leren kost minder tijd om het proces te testen.
- Kunstmatige intelligentie heeft regels gedefinieerd. Machine learning heeft duidelijke regels om te vertellen waarom de beslissing is genomen of genomen. Bij diepgaand leren neemt het systeem de beslissing op basis van zijn eigen logica en soms is het moeilijk te interpreteren.
- Kunstmatige intelligentie zal in de toekomst worden gebruikt bij het detecteren van de misdaden voordat het gebeurt en menselijke AI-helpers. Machine learning zal in de toekomst worden gebruikt om de efficiëntie in de gezondheidszorg te verhogen en het zal betere marketingtechnieken bieden. Diep leren zal in de toekomst worden gebruikt bij het vergroten van personalisatie en hyperintelligente persoonlijke assistenten.
Kunstmatige intelligentie versus machinaal leren versus diepgaande vergelijkingstabel
Hieronder vindt u de 6 bovenste vergelijking tussen kunstmatige intelligentie versus machinaal leren versus diep leren
| De basis van vergelijking tussen kunstmatige intelligentie versus machinaal leren versus diep leren | Kunstmatige intelligentie | Machine leren | Diep leren |
| Definitie | Kunstmatige intelligentie is menselijke intelligentie die wordt getoond door machines | Het is een benadering om AI te bereiken | Het is een techniek om ML te implementeren. |
| Subgroep | Kunstmatige intelligentie is niet de subset van een machine of diepgaand leren | Machine learning is de subset van kunstmatige intelligentie | Deep Learning is een subset van Machine learning. |
| Programming | Kunstmatige intelligentie vereist volledig programmeerwerk om het systeem te maken | Machine learning vereist geen harde code-algoritmen | Diep leren vereist geen programmering om dingen te bereiken |
| Complex | Kunstmatig is complexer omdat je alles moet weten | Machine learning is minder complex dan AI | Diep leren is minder complex dan machinaal leren. |
| Bestaan | Het kwam in 1956 | Het kwam rond de jaren 1980 | Het kwam rond 2000 |
| Voorbeelden | Amazon Echo | Verfijning van zoekresultaten | Automatische vertaling. |
Conclusie - Kunstmatige intelligentie versus machinaal leren versus diep leren
Kunstmatige intelligentie versus machinaal leren versus diep leren zijn allemaal aan elkaar gerelateerd en het motief is om de dingen sneller en sneller te bereiken. Zoals we al hebben besproken, is Machine learning een subset van AI en Deep learning is de subset van machine learning. Kunstmatige intelligentie is het grotere geheel en de kern om verschillende dingen te bereiken in de wereld van computer- en informatietechnologie. Van bovenaf kunnen we zien wat het verschil is tussen kunstmatige intelligentie versus machinaal leren versus diep leren en hun toekomstig gebruik. Dus de huidige en de toekomstige wereld bestaat uit kunstmatige intelligentie en zijn componenten zoals machine learning en deep learning en andere componenten.
Aanbevolen artikelen
Dit is een leidraad geweest voor het grootste verschil tussen kunstmatige intelligentie versus machinaal leren versus diep leren. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen kunstmatige intelligentie en machinaal leren versus diep leren met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie.
- Begeleid leren versus diep leren
- Data Scientist versus Machine Learning - Topvergelijking
- Kunstmatige intelligentie versus bedrijfsinformatie
- Machine Learning versus Statistieken
- Bedrijven voor kunstmatige intelligentie