MI, gépi tanulás és mélytanulás

A mai technológiai korszakban a MI, a gépi tanulás és a mélytanulás kifejezések egyre gyakoribbak. Sokan akár felcserélhetően is használják őket, de valójában ezek három szorosan összefüggő, mégis különálló fogalom.

Például amikor a Google AlphaGo 2016-ban legyőzte a Go bajnok Lee Sedolt, a média váltogatva használta a MI, a gépi tanulás és a mélytanulás kifejezéseket a győzelem leírására. Valójában a MI, a gépi tanulás és a mélytanulás egyaránt hozzájárult AlphaGo sikeréhez, de nem ugyanazok.

Ez a cikk segít világosan megérteni a MI, a gépi tanulás és a mélytanulás közötti különbségeket, valamint azok kapcsolatát. Fedezzük fel együtt a részleteket az INVIAI segítségével!

Mi az a mesterséges intelligencia (MI)?

A mesterséges intelligencia (MI) a számítástechnika egy széles területe, amely olyan rendszerek létrehozására összpontosít, amelyek képesek szimulálni az emberi intelligenciát és kognitív funkciókat.

Más szóval, a MI magában foglal minden olyan technikát, amely lehetővé teszi a számítógépek számára olyan feladatok elvégzését, amelyek általában emberi intelligenciát igényelnek, például problémamegoldást, döntéshozatalt, környezeti érzékelést, nyelvértést és még sok mást. A MI nem korlátozódik kizárólag adatvezérelt tanulási módszerekre, hanem magában foglalja az ember által programozott szabályalapú vagy tudásalapú rendszereket is.

MI kategóriák

A mesterséges intelligencia fogalmának vizualizációja

Mi az a gépi tanulás?

A gépi tanulás (ML) a MI egy része, amely algoritmusok és statisztikai modellek fejlesztésére összpontosít, amelyek lehetővé teszik, hogy a számítógépek adatból tanuljanak és fokozatosan javítsák pontosságukat anélkül, hogy explicit lépésenkénti programozásra lenne szükség. Az emberi utasítások helyett az ML algoritmusok elemzik a bemeneti adatokat, hogy mintákat fedezzenek fel, és új adatok esetén előrejelzéseket vagy döntéseket hozzanak.

Az a tanulmányi terület, amely képessé teszi a számítógépeket a tanulásra anélkül, hogy explicit módon programoznák őket.

— Arthur Samuel, 1959

A gépi tanulás típusai

A gépi tanulás munkafolyamata és folyamata

Mi az a mélytanulás?

A mélytanulás (DL) a gépi tanulás egy speciális ága, amely több rétegű mesterséges neurális hálózatokat használ az adatokból való tanuláshoz.

A "mély" kifejezés olyan hálózatokra utal, amelyek sok rejtett réteggel rendelkeznek (általában több mint három) – ez a többrétegű struktúra lehetővé teszi a modell számára, hogy magas szintű absztrakcióban tanuljon összetett jellemzőket. A mélytanulás az emberi agy működéséből merít ihletet, mesterséges "neuronok" kapcsolódnak össze, hogy utánozzák a biológiai neurális hálózatokat.

Követelmények és előnyök

Mélytanuló neurális hálózat architektúra

A MI, az ML és a mélytanulás kapcsolata

Fontos megérteni ezen technológiák hierarchikus kapcsolatát: Mélytanulás ⊂ Gépi tanulás ⊂ MI. A MI a legátfogóbb terület, a gépi tanulás a MI egy része, és a mélytanulás a gépi tanulás része.

Hierarchikus kapcsolat a MI, az ML és a DL között

Fő különbségek a MI, az ML és a mélytanulás között

Bár hierarchikus kapcsolatban állnak, a MI, az ML és a DL hatókörükben, működésükben és technikai követelményeikben egyértelmű különbségeket mutatnak. Nézzük meg a legfontosabb eltéréseket:

Összehasonlító áttekintés a MI, az ML és a DL jellemzőiről

Alkalmazási területek

A MI, az ML és a mélytanulás gyakorlati alkalmazásai

A különbségek jobb megértése érdekében nézzünk meg tipikus alkalmazási példákat mindhárom technológiára a valós életből:

Valós alkalmazások a MI, az ML és a DL technológiák területén

Főbb tanulságok

A MI, a gépi tanulás és a mélytanulás közötti különbségek megértése elengedhetetlen a megalapozott technológiai döntésekhez és a helyes terminológia használatához.

A jövőben, ahogy az adatok növekednek és az igények nőnek, várhatóan a mélytanulás továbbra is kulcsszerepet játszik a MI területén elért újabb előrelépésekben. E technológiák szinergiája példátlan lehetőségeket nyit meg az iparágakban.