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人工智能vs机器学习vs深度学习

添加时间:2020-10-20 14:56:55

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人们对机器学习,深度学习和人工智能(AI)一词有很多误解,大多数人在听到AI一词时都认为所有这些都是相同的,他们直接将其与机器学习相关,反之亦然,是的,这些东西是相互关联的,但并不相同。让我们看看如何。

机器学习:

在谈论机器学习之前,让我们先谈谈另一个称为数据挖掘的概念。数据挖掘是一种检查大型现有数据库并从该数据库中提取新信息的技术,这很容易理解,对,机器学习也是如此,事实上,机器学习是一种数据挖掘技术。

这是机器学习的基本定义–

“机器学习是一种解析数据的技术,可以从数据中学习,然后运用他们所学的知识做出明智的决定”

如今,许多大公司都在使用机器学习为用户提供更好的体验,例如,亚马逊使用机器学习根据客户的偏好向那里的消费者提供更好的产品选择建议,Netflix使用机器学习来提供更好的建议给他们想看电视节目或电影或节目的用户。

深度学习:

深度学习实际上是机器学习的子集。从技术上讲,它是机器学习,并且功能相同,但是功能不同。

深度学习和机器学习之间的主要区别在于,机器学习模型逐渐变得更好,但是该模型仍需要一些指导。如果机器学习模型返回的预测不准确,则程序员需要明确解决该问题,但在深度学习的情况下,该模型由他自己完成。自动汽车驾驶系统是深度学习的一个很好的例子。

让我们以一个例子来理解机器学习和深度学习–

假设我们有一个手电筒,并且我们教一个机器学习模型,只要有人说“暗”时手电筒就应该亮,现在机器学习模型将分析人们说的不同短语。它将搜索“暗”一词,当该词出现时,手电筒将亮起,但是如果有人说“我看不到任何光线很暗的东西”,用户会希望手电筒亮起,但是该句子不包含单词“ dark”,因此手电筒将不会打开。那是深度学习与机器学习不同的地方。如果是手电筒上的深度学习模型,则深度学习模型能够从其自己的计算方法中学习。

人工智能:

现在,如果我们谈论AI,它与机器学习和深度学习完全不同,实际上,深度学习和机器学习都是AI的子集。没有固定的AI定义,您会在各处找到不同的定义,但是这里有一个定义可以使您了解AI到底是什么。

“ AI是计算机程序像人脑一样起作用的能力”

AI意味着实际上是在复制人类的大脑,即人类大脑的思维,工作和功能方式。事实是,到目前为止,我们还无法建立合适的AI,但是我们已经非常接近建立它了,其中之一就是当今最先进的AI模型Sophia。到目前为止,我们无法建立适当的AI的原因是,我们至今还不了解人脑的各个方面,例如我们为什么做梦?等等

人们为什么将机器学习和深度学习与人工智能联系起来?

机器学习和深度学习是实现AI的一种方式,这意味着通过使用机器学习和深度学习,我们将来可能能够实现AI,但不是AI。


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