人工智能VS机学习与深度学习

ai vs ml vs dl

人工智能(AI),机器学习(ML)和深度学习(DL)是更频繁的术语,可互换地描述表现智能的软件。但是,它们是不同的,了解它们之间的关键区别是有用的。

你可以用来了解这个差异的伟大比喻是考虑深度学习,机器学习和人工智能作为一套俄罗斯娃娃彼此嵌套,从最小和锻炼开始。深度学习可以被视为一个子集机器学习和机器学习作为ai的子集。AI是任何计算机程序的伞术语,这些计算机程序都有智能地做点什么。最后,所有机器学习都是AI,但并非所有AI都是机器学习等等。

虽然这是技术的表面级别,但它为我们提供了优秀的基础,深入了解细节。

相关文章:与丰田生产系统集成机器视觉和AI

ai vs ml vs dl

人工智能(AI)

有许多方法模拟人类智慧。在这些中,一些方法比其他方法更聪明。AI可以从一大堆IF-THEN语句,到一个复杂的统计模型将原始感官数据映射到符号类别和之间的一切。if-then语句仅仅是由程序员明确编程的规则。占用,这些if-then语句统称为规则引擎,专家系统,知识图形或符号ai。

AI是潜在的纪律,涵盖了与制造机器智能和智能相关的一切。如果是机器人,冰箱,汽车或软件应用程序,如果它们具有智能的任何功能,那么它是AI。机器学习(ml)常用于ai的同时,不是一回事。ML技术上是AI的子集。ML是具有自己学习的能力的系统。随着时间的推移,他们变得更聪明,更聪明。深度学习(DL)是ML,但具有不同的应用程序,即它应用于大数据集。今天的大多数AI工作围绕ML和DL围绕着ML和DL,因为智能行为需要相当大的知识,学习是实现知识的最简单方法。

还阅读基于规则的机器学习与规则的差异

机器学习(ml)

如前所述,ML是AI的一个子集。结论,所有机器学习都是AI,但并非所有AI都计入机器学习。例如,上述符号逻辑,如规则引擎,专家系统和知识图形 - 可以所有都被描述为AI,但它们都不是机器学习范例或算法。

区分机器学习从知识图和专家系统的一个方面是它能够在所需时修改自己。ML不需要人为干预以进行某些变化,并且是动态的。这一因素有助于使其不太脆弱,而且依赖人体专家。

ML的学习部分意味着算法尝试沿着某个维度优化自己。具体而言,他们通常试图最小化错误或最大化预测的准确性。

深度学习(DL)

深度学习是一种机器学习技术,教导计算机做人类自然所做的事情:以例子学习。深度学习是驱动现代创新产品的核心,如无人驾驶汽车,使他们能够识别停车标志或将行人与障碍物区分开来。它很快成为手机,平板电视和免提扬声器等共同设备的一个组成部分。这些智能设备使用语音识别和处理用户输入。深深的学习最近在所有行业中都有很大的关注,充分理由。它正在实现以前不可能的结果。

机器学习和深度学习

深度学习算法学会直接从图像文件,文本或声音文件执行分类任务。深度学习模型可以实现从未见过准确性,有时超过人类级别的性能。它可以做到这一切,同时令人难以置信的高效和快速。通过使用标记数据的大型数据集和包含许多隐藏层的大型数据集进行培训,这些层在简单的水平上模拟人脑的工作。

机器学习

相关文章:深度学习及其问题类型

深度学习的最常见应用之一是机器视觉域。机器视觉是计算机看到和随后处理图像并分析它们的能力。与学术/教育视觉系统相比,工业制造部门的机器视觉应用需要更大的稳健性,可靠性和稳定性。这些系统通常比用于防御目的或研究的系统成本明显低得多。因此,工业机器视觉应用趋于低成本,准确,稳健可靠。此外,它们通常具有高机械和温度稳定性。

深入学习表现

结论

总之,DL是M1的子集,两者都是AI的子集。它们从根本上纠缠了。DL研究和行业应用的快速增长展示了AI的各个方面的“无处不在的”存在。

注册我们即将到来的免费网络研讨会

现在注册

发表评论

安排呼叫