Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и глубокое обучение (ГО) — три термина, которые часто используются взаимозаменяемо, но относятся к разным понятиям в мире компьютерных наук. Хотя все три технологии имеют много общего, они также имеют некоторые различия.
ИИ — это широкая область, которая охватывает множество различных технологий и приложений. В общем, ИИ относится к любой системе или программе, которая может выполнять задачи, для выполнения которых обычно требуется человеческий интеллект. Сюда входят такие задачи, как распознавание речи, распознавание изображений, обработка естественного языка, принятие решений и многое другое.
Машинное обучение
Машинное обучение (ML) — это подмножество ИИ, которое включает в себя обучение компьютерных алгоритмов распознаванию закономерностей в данных. В отличие от традиционных компьютерных программ, которые запрограммированы на выполнение конкретных задач, алгоритмы машинного обучения обучаются с использованием больших наборов данных для выявления закономерностей и создания прогнозов на основе этих данных. Эти алгоритмы можно использовать для самых разных приложений, включая обнаружение мошенничества, распознавание изображений, языковой перевод и многое другое.
Глубокое обучение
Глубокое обучение (ГО) — это подмножество машинного обучения, которое включает алгоритмы обучения, известные как искусственные нейронные сети. Эти сети вдохновлены структурой человеческого мозга и состоят из нескольких слоев взаимосвязанных узлов. Каждый узел выполняет простую математическую операцию, и выходные данные каждого узла передаются на следующий уровень. Регулируя веса соединений между узлами, эти сети могут научиться распознавать закономерности в данных и делать прогнозы.
Один из способов представить взаимосвязь между ИИ, МО и ГО — представить набор матрешек. ИИ — самая большая кукла, вмещающая в себя всех остальных кукол внутри себя. ML — вторая кукла внутри куклы AI, а DL — самая маленькая кукла внутри куклы ML.
Чтобы лучше понять различия между этими технологиями, давайте рассмотрим реальный пример. Представьте, что вы хотите построить систему, которая может определить, есть ли на изображении кошка или собака.
Чтобы сделать это с помощью традиционных методов программирования, вам потребуется написать ряд правил, определяющих, как выглядит кошка или собака. Это потребовало бы много времени и усилий, и было бы трудно учесть все различия во внешнем виде между кошками и собаками.
С помощью машинного обучения вы можете обучить алгоритм идентифицировать кошек и собак, скармливая ему тысячи изображений кошек и собак, помеченных правильной классификацией. Алгоритм научится распознавать закономерности, отличающие кошек от собак, а затем сможет делать прогнозы о новых изображениях, которые он никогда раньше не видел.
Глубокое обучение делает еще один шаг вперед, используя нейронные сети для выявления закономерностей, отличающих кошек от собак. Сеть будет обучаться на наборе данных помеченных изображений, и каждый слой сети будет учиться распознавать все более сложные особенности изображений, такие как формы ушей и хвостов.
Таким образом, ИИ — это широкая область, включающая множество различных технологий, включая машинное обучение и глубокое обучение. ML включает обучающие алгоритмы для распознавания шаблонов в данных, в то время как DL использует искусственные нейронные сети для выявления сложных шаблонов в данных. Несмотря на то, что эти технологии связаны между собой, они имеют определенные различия, которые делают их более подходящими для различных типов приложений.
Поскольку область ИИ продолжает развиваться, вполне вероятно, что мы увидим появление новых технологий, основанных на основах машинного обучения и глубокого обучения. Понимая различия между этими технологиями, мы можем лучше оценить силу ИИ и его потенциал для преобразования нашего мира.
