Quais são as diferenças entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo? quais são as suas relações com a inteligência artificial?

Inteligência artificial

A palavra Inteligência Artificial compreende duas palavras "Artificial" e "Inteligência". Artificial refere-se a algo que é feito pelo ser humano e Inteligência significa a capacidade de entender ou pensar. Há um equívoco de que a Inteligência Artificial é um sistema, mas não é um sistema. AI é implementada no sistema. É uma inteligência na qual queremos adicionar todos os recursos a uma máquina que o ser humano contém. O principal objetivo da inteligência artificial é aumentar a chance de sucesso e não a precisão do modelo. A IA busca a solução ideal. Isso leva ao desenvolvimento de um sistema para imitar o ser humano, para responder a um comportamento em uma circunstância.

Aprendizagem Profunda

O aprendizado profundo é um subcampo do aprendizado de máquina e é composto de algoritmos que permitem que as máquinas se treinem e executem as tarefas, como reconhecimento de fala e imagem, além de expor redes neurais de várias camadas a grandes quantidades de dados.

Machine Learning

Aqui está uma definição básica do conceito Machine Learning:

"Algoritmos que analisam dados, aprendem com esses dados e aplicam o que aprenderam para tomar decisões informadas"

O Machine Learning é um subconjunto da IA. Inclui técnicas estatísticas abstrusas que permitem que as máquinas melhorem em tarefas com experiência. Dá às máquinas a capacidade de melhorar seu desempenho ao longo do tempo. Isso acontece sem a ajuda de um ser humano. As aplicações atuais do Machine Learning alavancam o aprendizado supervisionado. A categoria inclui aprendizado profundo.

Uma coisa que precisamos prestar atenção é que os algoritmos básicos de aprendizado de máquina, por mais complexos que pareçam, ainda são parecidos com máquinas. Esses algoritmos são capazes apenas do que eles foram especialmente projetados. É por isso que o Deep Learning tem um pouco mais de importância no mundo e nos designers de IA.

Nesta abordagem para o aprendizado de máquina, as máquinas recebem um milhão de exemplos e são treinadas sobre como resolver um problema corretamente. Por exemplo, usando dados históricos de fraude, podemos treinar um algoritmo para identificar um fraudulento de uma atividade não fraudulenta. Podemos implantar o modelo para uso futuro depois que a máquina aprender a classificar corretamente os casos.

Outro uso do ML pode ser amplamente classificado entre aprendizado não supervisionado e aprendizado reforçado. Aprendizado não supervisionado significa que temos um conjunto de dados, mas não há um objetivo a ser previsto. O aprendizado por reforço é o campo que estuda os problemas e as técnicas e alimenta a máquina para que ela melhore.

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Inteligência artificial

(AI) está equipando uma máquina com alguns algoritmos e padrões para que ela possa tomar decisões que imitam o comportamento e a inteligência humanos.

Machine Learning

(ML) está basicamente fornecendo dados históricos / de entrada e saída esperada a uma máquina e permite que a máquina se baseie em um conjunto fixo de regras e equações que podem explicar razoavelmente os padrões nos dados.

Aprendizagem Profunda

(DL) é um subconjunto de técnicas de aprendizado de máquina que utiliza explicitamente redes neurais complexas e de várias camadas para extrair padrões e significados ocultos e significativos de vastas quantidades de dados.

O Aprendizado de Máquina, super ajustado para o Aprendizado Profundo, contém muito mais variedade de técnicas para analisar dados. Utiliza métodos estatísticos básicos e avançados para criar modelos capazes de analisar dados. Eles exigem conjuntos de dados comparativamente menores e podem executar tarefas relativamente mais simples. Normalmente, um modelo ML geralmente complexo pode atingir um estado estável / utilizável com precisão substancial em poucas horas, no máximo, em máquinas padrão.

O Deep Learning é uma versão muito mais especializada do ML e utiliza técnicas estatísticas avançadas para execução otimizada e reconhecimento detalhado de padrões. A compreensão de um modelo de aprendizado profundo exige que você tenha um forte conhecimento prático das técnicas básicas de ML e um entendimento prático das Redes Neurais. Às vezes, esses modelos podem levar de três a quatro dias de computação em GPU altamente otimizada para alcançar estados estáveis ​​e utilizáveis. Modelos de aprendizado profundo são frequentemente usados ​​em dados não estruturados, como texto ou imagens, mas também funcionam muito bem em dados tabulares.

Tanto o ML quanto o DL são submetidos a técnicas de IA. Por exemplo, assuma um carro autônomo, que pode ser considerado um excelente exemplo para uma aplicação de IA. Um carro autônomo pode usar um modelo de DL para identificar possíveis obstáculos e sinais de trânsito, olhando constantemente para as imagens de vídeo das câmeras no carro. O processamento de imagens e a identificação de ameaças em potencial requerem o uso de técnicas de DL, pois envolve o uso de grandes quantidades de dados. Ele também pode usar internamente técnicas mais simples de ML para analisar suas condições de sensor e executar verificações internas para garantir o bom funcionamento. O ML também pode ser usado para calcular quando o carro deve frear ou acelerar com base na saída dos modelos DL. Embora os carros autônomos exijam que ML e DL executem todas essas coisas, também é necessário tomar decisões mais complexas, como o veículo deve ultrapassar ou não, qual faixa funciona melhor para uma condução suave e outras que exigem o uso de centenas de parâmetros , todas as quais as técnicas comuns de ML e DL não podem ser usadas.

  • O aprendizado profundo faz parte da rede neural e a rede neural faz parte do aprendizado de máquina. O aprendizado profundo é usado principalmente para prever e inferir dados não estruturados, como imagem, linguagem natural, som e assim por diante. Pode ser usado para gerar uma imagem e texto. A rede neural é um aprendizado supervisionado, que possui dados de entrada e destino. Você usa rede neural para prever o alvo a partir dos dados de entrada. A entrada e o destino podem ser imagem, idioma natural ou número. A rede neural é uma imitação do cérebro humano, consistindo em neurônios artificiais conectados entre si com sinapse, e os neurônios estão em várias camadas. Rede neural com grandes ou várias camadas é chamada de aprendizado profundo.

Redes neurais e aprendizado profundo

  • O aprendizado de máquina é um campo da ciência de dados em que automatiza a construção de modelos com algoritmos para fazer o computador aprender sem que seja programado explicitamente. Você pode usar o aprendizado de máquina para prever o destino a partir dos dados de entrada ou inferir tendências ou tendências de dados, como a forma como os dados de entrada podem ser agrupados.
  • AI é um termo bastante ambíguo e arbitrário. Às vezes, é usado como sinônimo de aprendizado profundo, embora contenha um significado amplo, incluindo robótica e automação de processos.

O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo são tecnologias por trás da IA, usadas para prever o que acontecerá ou inferir o que é.

O aprendizado de máquina é uma classe de algoritmos que permite que um computador generalize uma solução com base em exemplos anteriores. Essencialmente, eles aprendem com os dados.

O aprendizado profundo é um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina. Especificamente, é um tipo de rede neural.

A IA representa um conjunto de problemas definidos por vaugley, geralmente porque eles parecem exigir inteligência no nível humano para serem resolvidos. O aprendizado de máquina é útil para resolver alguns desses problemas. Costuma-se dizer que qualquer coisa considerada AI não é mais AI depois de resolvida. Um bom exemplo é jogar xadrez; em um ponto estava de ponta ai, agora é apenas considerado um algoritmo.

A AGI, também conhecida como AI verdadeira, seria um programa que realmente possui inteligência no nível humano. É um objetivo muito mais elevado que qualquer problema em particular considere parte da IA.