Forskjellen mellom AI, Machine Learning og Deep Learning

Kunstig intelligens, maskinlæring og dyp læring har tatt den moderne verden med storm.

Bedrifter over hele verden bruker disse konseptene til å bygge smarte, verdifulle maskiner som kan lette liv.

Artificial Intelligence (AI) er en «smart» måte å lage intelligente maskiner på, maskinlæring (ML) er en del av AI som hjelper til med å bygge AI-drevne applikasjoner, og Deep Learning (DL) er igjen en del av maskinlæring som trener en modell med komplekse algoritmer og store datamengder.

De spiller en viktig rolle i bransjene med fokus på å tilby unike opplevelser til brukerne.

Siden de er relatert, blander de fleste sammen kunstig intelligens, maskinlæring og dyp læring. Men disse vilkårene er ikke de samme.

I denne artikkelen vil du forstå likhetene og forskjellene mellom disse teknologiene.

Så la oss begynne å grave.

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

AI, ML og Deep Learning er noe de samme, men ikke i omfang, arbeidsprosedyre og utskiftbarhetsfunksjonalitet.

La oss diskutere dem en etter en for å forstå hva de er og deres daglige anvendelser i dagens liv.

Hva er kunstig intelligens (AI)?

Du kan ikke definere intelligens som et ferdighetssett. Det er en prosess for å lære nye ting på egen hånd med smarthet og hurtighet. Et menneske bruker intelligens til å lære av utdanning, trening, arbeidserfaringer og mer.

Å overføre menneskelig intelligens til en maskin er det vi kaller kunstig intelligens (AI). Mange IT-industrier bruker AI til å utvikle selvutviklende maskiner som fungerer som mennesker. AI-maskiner lærer av menneskelig atferd og utfører oppgaver deretter for å løse komplekse algoritmer.

Enkelt sagt er det utviklet i et datasystem for å kontrollere andre datasystemer. På 1940-tallet kom de første digitale datamaskinene, og på 1950-tallet kom muligheten for AI.

I dag brukes kunstig intelligens i værmelding, bildebehandling, søkemotoroptimalisering, medisin, robotikk, logistikk, nettsøk og mer. Basert på gjeldende funksjonalitet er kunstig intelligens klassifisert i fire typer:

• Reactive Machines AI
• Begrenset minne AI
• Theory of Mind AI
• Selvbevisst AI

Eksempel: Når du snakker med Siri eller Alexa, får du hyppige svar og svar. Dette skyldes kun AI inne i maskinen. Den lytter til ordene dine, tolker dem, forstår dem og svarer umiddelbart.

Andre applikasjoner er selvkjørende kjøretøy, AI-roboter, maskinoversettelser, talegjenkjenning og mer.

Hva er maskinlæring (ML)?

Før du graver etter maskinlæring, må du forstå konseptet med datautvinning. Data mining utleder handlingsvennlig informasjon ved å bruke matematiske analyseteknikker for å oppdage trender og mønstre inne i dataene.

Organisasjoner kan bruke mye data for å forbedre maskinlæringsteknikker. ML gir en måte å finne en ny vei eller algoritme fra databasert opplevelse. Det er studiet av teknikken som trekker ut data automatisk for å ta forretningsbeslutninger mer nøye.

Det hjelper med å designe og utvikle en maskin som kan ta tak i spesifikke data fra databasen for å gi verdifulle resultater uten å bruke noen kode. Dermed gir ML en bedre måte å lage spådommer fra innsikten på.

Så ML lærer av dataene og algoritmene for å forstå hvordan man utfører en oppgave. Det er undergruppen av AI.

Eksempel: I det daglige livet ditt, når du åpner en plattform du bruker ofte, som Instagram, kan du se produktanbefalinger. Nettsteder sporer oppførselen din basert på forrige søk eller kjøp, ML får dataene og viser deg produkter basert på samme mønster.

Mange bransjer bruker ML for å oppdage, utbedre og diagnostisere unormal applikasjonsatferd i sanntid. Den har flere applikasjoner i forskjellige bransjer, fra små ansiktsgjenkjenningsapplikasjoner til store raffineringsindustrier for søkemotorer.

Hva er dyp læring

Hvis vi sammenligner kunstig intelligens med menneskelig intelligens, så er Deep Learning nevronene inne i en menneskelig hjerne. Det er heller mer komplekst enn maskinlæring ettersom det bruker dype nevrale nettverk.

Her bruker maskinene teknikken til flere lag for å lære. Nettverket består av et inputlag for å akseptere input fra data og et skjult lag for å finne de skjulte funksjonene. Til slutt gir utdatalaget den endelige informasjonen.

Med andre ord, Deep Learning bruker en enkel teknikk som kalles sekvenslæring. Mange bransjer bruker Deep Learning-teknikken for å bygge nye ideer og produkter. Deep Learning skiller seg fra Machine Learning når det gjelder innvirkning og omfang.

AI er nåtiden og fremtiden til vår voksende verden. Deep Learning muliggjør praktiske applikasjoner ved å utvide den generelle bruken av AI. På grunn av Deep Learning virker mange komplekse oppgaver mulige, for eksempel førerløse biler, bedre filmanbefalinger, helsetjenester og mer.

Eksempel: Når du tenker på en førerløs bil, må du lure på hvordan den kjører på veien uten menneskelig hjelp. Deep Learning gir menneskelignende ekspertise i å forstå veistrukturen, fotgjengere, fartsgrenser i ulike scenarier og mer.

Med de store dataene og den effektive beregningen kjører en bil på egenhånd, noe som betyr at den har en bedre beslutningsflyt.

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

Nå vet du hva AI, ML og Deep Learning er individuelt. La oss sammenligne dem basert på hvordan de fungerer.

Hvordan fungerer AI?

Tenk på kunstig intelligens som en måte å løse problemer på, svare på spørsmål, foreslå noe eller forutsi noe.

Systemer som bruker AI-konsepter fungerer ved å konsolidere store datasett med iterative og intelligente algoritmer og analysere dataene for å lære funksjoner og mønstre. Den fortsetter å teste og bestemme sin egen ytelse ved å behandle data og gjør det smartere å utvikle mer ekspertise.

AI-systemer kan kjøre tusenvis og millioner av oppgaver i utrolige hastigheter uten å kreve en pause. Derfor lærer de raskt å være i stand til å utføre en oppgave effektivt. AI tar sikte på å lage datasystemer som etterligner menneskelig atferd for å tenke som mennesker og løse komplekse spørsmål.

For å gjøre dette utnytter AI-systemer ulike prosesser, teknikker og teknologier. Her er forskjellige komponenter i AI-systemer:

• Nevrale nettverk: Det er som et stort nettverk av nevroner som finnes i menneskets hjerner. Det lar AI-systemer bruke store sett med data, analysere dem for å finne mønstre og løse problemer.
• Kognitiv databehandling: Den imiterer måten den menneskelige hjernen tenker på mens den utfører oppgaver for å lette kommunikasjonen mellom maskiner og mennesker.
• Maskinlæring: Det er en undergruppe av AI som lar datasystemer, applikasjoner og programmer automatisk lære og utvikle erfaringsbaserte resultater. Den gjør det mulig for AI å oppdage mønstre og avsløre innsikt fra dataene for å forbedre resultatene.
• Dyplæring: Det er en undergruppe av maskinlæring som gjør AI i stand til å behandle data og lære og forbedre ved å bruke AI-nevrale nettverk.
• Datasyn: AI-systemer kan analysere og tolke bildeinnhold gjennom dyp læring og mønstergjenkjenning. Datasyn lar AI-systemer identifisere visuelle datas komponenter.

Captchas lærer for eksempel ved å be deg identifisere sykler, biler, trafikklys osv.

• Natural Processing Language (NLP): Det lar systemer gjenkjenne, analysere, tolke og lære menneskelig språk i muntlig og skriftlig form. Det brukes i systemer som kommuniserer med mennesker.

Så for at et AI-system skal fungere, må det ha alle disse egenskapene. Sammen med disse krever AI-systemer noen teknologier:

• Større, tilgjengelige datasett siden AI trives med det
• Intelligent databehandling gjennom avanserte algoritmer for å analysere data i hastigheter samtidig og forstå komplekse problemer og forutsi hendelser.
• Application Programming Interfaces (API) for å legge til AI-funksjoner til et system eller en applikasjon og gjøre dem smartere.
• Graphical Processing Units (GPUer) for å gi kraft til AI-systemer for å utføre tunge beregninger til databehandling og tolkning.

Hvordan fungerer maskinlæring?

Maskinlæring bruker en stor mengde data ved å bruke ulike teknikker og algoritmer for å analysere, lære og forutsi fremtiden. Det involverer mye kompleks koding og matematikk som tjener en matematisk funksjon.

Den utforsker data og identifiserer mønstre for å lære og forbedre basert på tidligere erfaringer. Den lærer AI-systemer å tenke som mennesker gjør. Maskinlæring hjelper med å automatisere oppgaver som fullføres med et sett med regler og datadefinerte mønstre. På denne måten kan bedrifter bruke AI-systemer til å utføre oppgaver i hastigheter. ML bruker to primære teknikker:

• Uovervåket læring: Det hjelper å finne kjente mønstre i innsamlede data
• Overvåket læring: Den muliggjør datainnsamling eller produserer utdata fra tidligere ML-distribusjoner.

Hvordan fungerer dyp læring?

Det starter med å designe en dyp læringsmodell for kontinuerlig å observere og analysere data som involverer en logisk struktur som måten mennesker trekker konklusjoner på.

For at denne analysen skal fullføres, bruker dyplæringssystemer en lagdelt algoritmisk struktur kjent som et kunstig nevralt nettverk som kan etterligne den menneskelige hjernen. Dette gjør at systemene er bedre i stand til å utføre oppgaver enn tradisjonelle systemer.

Imidlertid må en dyp læringsmodell kontinuerlig trenes for å utvikle seg og forbedre dens evner slik at den kan trekke riktige konklusjoner.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Applikasjoner

For å forstå hvordan AI, ML og dyp læring fungerer, er det viktig å vite hvordan og hvor de brukes.

AI-systemer brukes til ulike formål som resonnement og problemløsning, planlegging, læring, kunnskapspresentasjon, naturlig språkbehandling, generell intelligens, sosial intelligens, persepsjon og mer.

For eksempel brukes AI i nettannonser, søkemotorer som Google, etc.

La oss se på det i detalj.

Internett, e-handel og markedsføring

• Søkemotorer: Søkemotorer som Google bruker AI for å vise resultater.
• Anbefalingssystemer: Det brukes også av anbefalingssystemer som YouTube, Netflix og Amazon for å anbefale innhold basert på brukerpreferanser eller vurderinger.

AI brukes til å generere spillelister, vise videoer, anbefale produkter og tjenester og mer.

• Sosiale medier: Nettsteder som Facebook, Instagram, Twitter osv. bruker kunstig intelligens for å vise relevante innlegg du kan engasjere deg i, automatisk oversette språk, fjerne hatefullt innhold osv.
• Annonser: AI blir utnyttet for målrettede nettannonser for å overtale folk til å klikke på annonsene og øke tiden de bruker på nettsteder ved å vise attraktivt innhold. AI kan forutsi personlige tilbud og kundeadferd ved å analysere deres digitale signaturer.
• Chatbots: Chatbots brukes til å kontrollere apparater, kommunisere med kunder osv.

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

• Virtuelle assistenter: Virtuelle assistenter som Amazon Alexa bruker AI til å behandle naturlig språk og hjelpe brukere med spørsmålene deres.
• Oversettelse: AI kan automatisk oversette tekstdokumenter og talespråk.

Eksempel: Google Translate.

Andre brukstilfeller inkluderer spamfiltrering, bildemerking, ansiktsgjenkjenning og mer.

Gaming

Spillindustrien bruker AI tungt for å produsere avanserte videospill, inkludert noen av dem med overmenneskelige evner.

Eksempel: Sjakk-lignende Deep Blue og AlphaGo. Sistnevnte beseiret en gang Lee Sedol, som er verdensmester i GO.

Sosioøkonomisk

AI blir utnyttet for å møte sosiale og økonomiske utfordringer som hjemløshet, fattigdom, etc.

Eksempel: Forskere ved Stanford University brukte AI for å identifisere fattigdomsområder ved å analysere satellittbilder.

Cybersikkerhet

Ved å ta i bruk AI og dets underfelt ML og dyp læring, kan sikkerhetsselskaper lage løsninger for å beskytte systemer, nettverk, applikasjoner og data. Det er søkt om:

• Applikasjonssikkerhet for å motvirke angrep som skripting på tvers av nettsteder, SQL-injeksjon, forfalskning på serversiden, distribuert tjenestenekt osv.
• Nettverksbeskyttelse ved å identifisere flere angrep og forbedre inntrengningsdeteksjonssystemer
• Analyser brukeratferd for å identifisere kompromitterte apper, risikoer og svindel
• Endepunktbeskyttelse ved å lære vanlig trusseladferd og hindre dem for å forhindre angrep som løsepengevare.

Jordbruk

AI, ML og dyp læring er nyttig for landbruket for å identifisere områder som krever vanning, gjødsling og behandlinger for å øke utbyttet. Det kan hjelpe agronomer med å utføre forskning og forutsi avlingens modningstid, overvåke fuktighet i jorda, automatisere drivhus, oppdage skadedyr og betjene landbruksmaskiner.

Finansiere

Kunstige nevrale nettverk brukes i finansinstitusjoner for å oppdage krav og avgifter utenfor normen og aktivitetene for etterforskning.

Banker kan bruke AI for å forhindre svindel for å motvirke misbruk av debetkort, organisere operasjoner som bokføring, administrere eiendommer, investere i aksjer, overvåke atferdsmønstre og reagere umiddelbart på endringer. AI brukes også i netthandelsapper.

Eksempel: Zest Automated Machine Learning (ZAML) av ZestFinance er en plattform for kredittgaranti. Den bruker AI og ML for dataanalyse og tildeler folk kredittscore.

utdanning

AI-veiledere kan hjelpe elevene å lære samtidig som de eliminerer stress og angst. Det kan også hjelpe lærere å forutsi atferd tidlig i et virtuelt læringsmiljø (VLE) som Moodle. Det er spesielt gunstig under scenarier som den nåværende pandemien.

Helsevesen

AI brukes i helsevesenet for å evaluere et elektrokardiogram eller CT-skanning for å identifisere helserisiko hos pasienter. Det hjelper også med å regulere doseringen og velge de best egnede behandlingene for sykdommer som kreft.

Kunstige nevrale nettverk støtter kliniske beslutninger for medisinsk diagnose, for eksempel konseptbehandlingsteknologi brukt i EMR-programvare. AI kan også hjelpe med:

• Analysere journaler
• Medisinhåndtering
• Planlegging av behandlinger
• Konsultasjon
• Klinisk opplæring
• Skaper narkotika
• Forutsi utfall

Bruksområde: Hanover AI-prosjekt av Microsoft hjelper leger med å velge den mest effektive kreftbehandlingen blant over 800 vaksiner og medisiner.

Myndighetene

Offentlige organisasjoner fra land som Kina bruker kunstig intelligens til masseovervåking. På samme måte kan den også brukes til å administrere trafikksignaler ved å bruke kameraer for trafikktetthetsovervåking og justering av signaltidspunkt.

For eksempel, i India, er AI-administrert trafikksignalering utplassert for å fjerne og administrere trafikk i byen Bengaluru.

Videre bruker mange land AI i sine militære applikasjoner for å forbedre kommunikasjon, kommando, kontroller, sensorer, interoperabilitet og integrasjon. Den brukes også til å samle inn og analysere etterretning, logistikk, autonome kjøretøy, cyberoperasjoner og mer.

Andre applikasjoner av AI er i:

• Romutforskning for å analysere enorme data for forskning
• Biokjemi for å bestemme proteiners 3D-struktur
• Innholdsskaping og automatisering.

Eksempel: Wordsmith er en plattform for å generere naturlig språk og overføre data til meningsfull innsikt.

• Automatiser lovrelaterte oppgaver og søk,
• Ledelse av sikkerhet og helse på arbeidsplassen
• Menneskelige ressurser for å screene og rangere CVer
• Jobbsøk ved å evaluere data knyttet til jobbferdigheter og lønn
• Kundeservice med virtuelle assistenter
• Gjestfrihet for å automatisere oppgaver, kommunisere med gjester, analysere trender og forutsi forbrukernes behov.
• Produksjon av biler, sensorer, spill og leker med mer

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Forskjeller

Kunstig intelligens, maskinlæring og dyp læring korrelerer med hverandre. Faktisk er dyp læring en undergruppe av maskinlæring, og maskinlæring er en undergruppe av kunstig intelligens.

Så det er ikke et spørsmål om virkelig «forskjell» her, men omfanget de kan brukes på.

La oss se på hvordan de er forskjellige.

Kunstig intelligens vs. maskinlæring

ParameterAI MLConceptDet er et større konsept for å lage smarte maskiner for å simulere menneskelig tenkning og atferd. Det er en undergruppe av kunstig intelligens for å hjelpe maskiner å lære ved å analysere data uten eksplisitt programmering.AimIt tar sikte på å skape smartere systemer med menneskelignende tenkeevner for å løse komplekse spørsmål .
Den er bekymret for å øke suksessraten. Den tar sikte på å tillate maskiner for dataanalyse for å gi nøyaktige resultater.
Det er bekymret for mønstre og nøyaktighet Hva de gjør AI gjør at et system kan utføre oppgaver som et menneske ville gjort, men uten feil og med en raskere hastighet. Maskiner læres kontinuerlig å forbedre og utføre en oppgave slik at den kan gi mer nøyaktighet. DelsettDens undersett er dyp læring og maskinlæring. Undergruppen er dyp læringTyperDen er av tre typer – generell AI, sterk AI og svak AIIs typer er forsterkende læring, overvåket og uovervåket prosessDen inkluderer resonnering, læring og selvkorreksjonDen inkluderer også læring som selvkorrigering for nye data Datatyper Den omhandler ustrukturerte, semistrukturerte og strukturerte dataDen omhandler semistrukturerte og strukturerte dataOmfangDens omfang er bredere.
AI-systemer kan utføre flere oppgaver i stedet for ML som er trent for spesifikke oppgaver. Omfanget er begrenset sammenlignet med AI.
ML-maskiner utfører spesifikke oppgaver som de er opplært til. Applikasjonene. Dens applikasjoner er chatbots, roboter, anbefalingssystemer, spill, sosiale medier og mange flere. Primære applikasjoner er online-anbefalinger, Facebook-venneforslag, Google-søk osv.

Maskinlæring vs. dyp læring

ParameterMLDeep learningDataavhengighet Selv om ML fungerer på store datavolumer, godtar den også mindre datavolumer. Algoritmene fungerer i høy grad på store datavolumer. Derfor, hvis du ønsker å få mer nøyaktighet, må du levere mer data og la den lære kontinuerlig. Utførelsestid Algoritmene krever mindre treningstid enn DL, men tar lengre tid for modelltesting. Det tar lengre tid for modelltrening, men mindre lengre tid for modelltesting .MaskinvareavhengighetML-modeller trenger egentlig ikke mye data; derfor fungerer de på lave maskiner. DL-modeller krever enorme data for effektivt arbeid; derfor er de kun egnet for avanserte maskiner med GPUer. FunksjonsteknikkML-modeller krever at du utvikler en funksjonsuttrekker for hvert problem for å komme videre. Siden DL er en avansert form for ML, krever den ikke funksjonsuttrekkere for problemer. I stedet lærer DL funksjoner og innsikt på høyt nivå fra innsamlede data av seg selv.ProblemløsningTradisjonelle ML-modeller deler opp et problem i mindre deler og løser hver del separat. Når den har løst alle delene, genererer den det endelige resultatet.DL-modeller bruker ende-til-ende-tilnærmingen for å løse et problem ved å ta inndataene for et gitt problem. ResultattolkningDet er enkelt å tolke resultatene av et problem ved å bruke ML-modeller sammen med fullstendig analyse av prosessen og årsaker. Det kan være vanskelig å analysere resultatene av et problem med DL-modeller. Selv om du kan få bedre resultater for et problem med DL enn tradisjonell ML, kan du ikke finne hvorfor og hvordan resultatet kom ut. DataDet krever strukturerte og semi-strukturerte data. Det krever både strukturerte og ustrukturerte data da det er avhengig av kunstige nevrale nettverk. Best for Egnet til å løse enkle og litt komplekse problemer. Egnet for å løse komplekse problemer.

Konklusjon

Kunstig intelligens, maskinlæring og dyp læring er moderne teknikker for å lage smarte maskiner og løse komplekse problemer. De brukes overalt, fra bedrifter til hjem, noe som gjør livet enklere.

DL kommer under ML, og ML kommer under AI, så det er egentlig ikke et spørsmål om forskjell her, men omfanget av hver teknologi.