AI, Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam
AI, Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam bukan istilah sinonim; mereka mempunyai hubungan hierarki dan perbezaan yang jelas.
Dalam era teknologi hari ini, istilah AI, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam semakin biasa. Ramai orang malah menggunakannya secara bergantian, tetapi sebenarnya, ini adalah tiga konsep yang berkait rapat tetapi berbeza.
Contohnya, apabila AlphaGo Google mengalahkan juara Go Lee Sedol pada tahun 2016, media bergilir-gilir menggunakan istilah AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam untuk menggambarkan kemenangan ini. Sebenarnya, AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam semuanya menyumbang kepada kejayaan AlphaGo, tetapi mereka tidak sama.
Artikel ini akan membantu anda memahami dengan jelas perbezaan antara AI, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam, serta hubungan mereka. Mari kita terokai butiran bersama INVIAI !
Apakah Kecerdasan Buatan (AI)?
Kecerdasan Buatan (AI) adalah bidang sains komputer yang luas yang memfokuskan pada penciptaan sistem yang dapat meniru kecerdasan dan fungsi kognitif manusia.
Dengan kata lain, AI merangkumi semua teknik yang membolehkan komputer melaksanakan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti menyelesaikan masalah, membuat keputusan, persepsi persekitaran, pemahaman bahasa, dan banyak lagi. AI tidak terhad kepada kaedah pembelajaran berasaskan data tetapi juga termasuk sistem berasaskan peraturan atau berasaskan pengetahuan yang diprogram oleh manusia.
Kategori AI
AI Terhad (AI Lemah)
AI Umum (AI Kuat)
Apakah Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran Mesin (ML) adalah subset AI yang memfokuskan pada pembangunan algoritma dan model statistik yang membolehkan komputer belajar daripada data dan secara beransur-ansur meningkatkan ketepatan tanpa pengaturcaraan langkah demi langkah yang eksplisit. Daripada manusia menulis semua arahan, algoritma ML menganalisis data input untuk mengekstrak corak dan membuat ramalan atau keputusan apabila berhadapan dengan data baru.
Bidang kajian yang memberi komputer keupayaan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit.
— Arthur Samuel, 1959
Jenis Pembelajaran Mesin
Pembelajaran Terarah
Model dilatih pada set data berlabel di mana jawapan yang betul diketahui.
- Meramalkan harga rumah
- Pengesanan spam emel
- Diagnosis perubatan
Pembelajaran Tidak Terarah
Model yang mencari struktur atau kumpulan dalam data tanpa label tanpa kategori yang telah ditetapkan.
- Segmentasi pelanggan
- Pengesanan anomali
- Penemuan corak
Pembelajaran Penguatan
Model yang berinteraksi dengan persekitaran dan belajar tingkah laku melalui ganjaran atau penalti.
- AI bermain permainan
- Kawalan robotik
- Pengoptimuman sumber
Apakah Pembelajaran Mendalam?
Pembelajaran Mendalam (DL) adalah cabang khusus Pembelajaran Mesin yang menggunakan rangkaian neural tiruan berlapis banyak untuk belajar daripada data.
Istilah "mendalam" merujuk kepada rangkaian dengan banyak lapisan tersembunyi (biasanya lebih daripada tiga) – struktur berlapis ini membolehkan model mempelajari ciri kompleks pada tahap abstraksi yang tinggi. Pembelajaran Mendalam diilhamkan oleh fungsi otak manusia, dengan "neuron" tiruan yang disambungkan untuk meniru rangkaian neural biologi.
Pengekstrakan Ciri Automatik
Seni Bina Berlapis Banyak
Keperluan vs. Manfaat
Apa yang Diperlukan oleh Pembelajaran Mendalam
- Set data yang sangat besar (juta-juta sampel)
- Sumber pengkomputeran yang kuat (GPU, TPU)
- Masa latihan yang panjang (jam hingga hari)
- Kos infrastruktur yang lebih tinggi
Apa yang Anda Peroleh Sebagai Balasan
- Ketepatan unggul pada tugas kompleks
- Pengecaman imej dan suara yang cemerlang
- Pemprosesan bahasa semula jadi yang maju
- Prestasi setaraf manusia atau lebih baik
Hubungan Antara AI, ML, dan Pembelajaran Mendalam
Memahami hubungan hierarki antara teknologi ini adalah penting: Pembelajaran Mendalam ⊂ Pembelajaran Mesin ⊂ AI. AI adalah bidang paling luas, Pembelajaran Mesin adalah subset AI, dan Pembelajaran Mendalam adalah sebahagian daripada Pembelajaran Mesin.
Kecerdasan Buatan (Paling Luas)
Semua teknik yang membolehkan mesin meniru kecerdasan, termasuk sistem berasaskan peraturan dan berasaskan data. Contoh: Program catur menggunakan algoritma tetap adalah AI tetapi bukan ML.
Pembelajaran Mesin (Subset AI)
Kaedah AI berdasarkan mesin belajar daripada data untuk meningkatkan prestasi. Contoh: Penapis spam emel yang belajar daripada corak dalam emel berlabel.
Pembelajaran Mendalam (Subset ML)
Kaedah ML menggunakan rangkaian neural berlapis banyak untuk pengecaman corak kompleks. Contoh: Sistem pengecaman imej yang secara automatik belajar ciri visual.
Perbezaan Utama Antara AI, ML, dan Pembelajaran Mendalam
Walaupun mereka mempunyai hubungan hierarki, AI, ML, dan DL mempunyai perbezaan jelas dalam skop, operasi, dan keperluan teknikal. Mari kita terokai perbezaan utama:
Skop dan Definisi
- AI: Konsep umum termasuk semua kaedah yang membolehkan mesin meniru kecerdasan (berasaskan peraturan dan berasaskan data)
- Pembelajaran Mesin: Mengecilkan kepada kaedah AI berdasarkan mesin belajar daripada data
- Pembelajaran Mendalam: Lebih mengecil kepada ML menggunakan rangkaian neural berlapis banyak
DL adalah kedua-dua ML dan AI, tetapi AI merangkumi lebih banyak daripada hanya pendekatan berasaskan pembelajaran.
Kaedah Pembelajaran dan Campur Tangan Manusia
Penglibatan Manusia Tinggi
- Jurutera mesti memilih ciri
- Pengekstrakan ciri manual diperlukan
- Perlu kepakaran domain
- Contoh: Mendefinisikan bentuk, warna, tepi untuk pengecaman imej
Pembelajaran Ciri Automatik
- Pengekstrakan ciri automatik
- Belajar ciri pada pelbagai tahap
- Pengurangan campur tangan manusia
- Contoh: Secara automatik menemui corak visual daripada imej mentah
Keperluan Data
Pembelajaran Mesin
- Berprestasi baik dengan set data sederhana
- Boleh bekerja dengan jumlah data yang lebih kecil
- Memerlukan data berkualiti tinggi dan bersih
- Ciri mesti ditakrifkan dengan jelas
Pembelajaran Mendalam
- Memerlukan set data yang sangat besar
- Jutaan sampel diperlukan
- Contoh: Puluhan ribu jam untuk pengecaman suara
- Ideal untuk senario data besar
Keperluan Infrastruktur Pengkomputeran
| Aspek | Pembelajaran Mesin | Pembelajaran Mendalam |
|---|---|---|
| Perkakasan | CPU mencukupi | GPU/TPU diperlukan |
| Masa Latihan | Minit hingga jam | Jam hingga hari |
| Infrastruktur | Komputer peribadi boleh digunakan | Kluster berprestasi tinggi diperlukan |
| Kos | Rendah hingga sederhana | Tinggi |
| Skalabiliti | Terhad oleh kerumitan algoritma | Sangat boleh diskala dengan sumber |
Model pembelajaran mendalam memerlukan sokongan GPU untuk mempercepatkan pengiraan matriks selari, menjadikan pelaburan infrastruktur satu pertimbangan utama.
Prestasi dan Ketepatan
- Matlamat AI: Berjaya menyelesaikan tugas yang diberikan, tidak semestinya melalui pembelajaran daripada data
- Matlamat ML: Mengoptimumkan ketepatan ramalan dengan belajar daripada set data latihan
- Kelebihan DL: Mencapai ketepatan sangat tinggi, melebihi ML tradisional dengan data dan kuasa pengkomputeran yang mencukupi
Aplikasi Sesuai
Aplikasi Pembelajaran Mesin
Terbaik untuk data berstruktur dengan kerumitan dan jumlah sederhana:
- Ramalan tingkah laku pelanggan
- Analisis risiko kredit
- Pengesanan penipuan
- Penapisan spam
- Peramalan perniagaan
- Sistem cadangan
Aplikasi Pembelajaran Mendalam
Cemerlang dengan data tidak berstruktur dan pengecaman corak kompleks:
- Pengecaman imej dan wajah
- Pengecaman dan sintesis suara
- Pemprosesan bahasa semula jadi
- Pemanduan autonomi
- Analisis imej perubatan
- AI generatif (ChatGPT, DALL-E)
Aplikasi Praktikal AI, ML, dan Pembelajaran Mendalam
Untuk memahami perbezaan dengan lebih baik, mari kita terokai contoh aplikasi tipikal setiap teknologi dalam senario dunia sebenar:
Aplikasi Kecerdasan Buatan (AI)
AI hadir dalam banyak sistem pintar di sekitar kita, dari algoritma ramalan hingga sistem autonomi:
- Enjin Carian: Algoritma ramalan Google untuk permintaan pengguna dan pemahaman pertanyaan
- Pengangkutan: Aplikasi teksi seperti Uber/Grab mengoptimumkan laluan dan harga
- Penerbangan: Sistem autopilot pada pesawat komersial
- Permainan: Deep Blue bermain catur, AlphaGo bermain Go
- Pembangunan Permainan: AI mengawal NPC (watak bukan pemain) menggunakan sistem berasaskan peraturan
Aplikasi Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin digunakan secara meluas dalam banyak bidang, terutamanya di mana pengecaman corak dan ramalan bernilai:
Pembantu Maya
Sistem Keselamatan
Analitik Perniagaan
Sistem Cadangan
Aplikasi Pembelajaran Mendalam
Pembelajaran mendalam menyokong kejayaan terkini dalam AI, terutamanya dalam bidang yang memerlukan pengecaman corak kompleks:
Pengecaman Ucapan
Menukar ucapan kepada teks, menyokong pembantu maya dengan pemahaman bahasa semula jadi.
Penglihatan Komputer
Mengesan objek, mengenal pasti wajah, menganalisis imej perubatan dengan ketepatan tinggi.
Kenderaan Autonomi
Kereta pandu sendiri menganalisis video masa nyata dan data sensor untuk membuat keputusan navigasi.
Pemprosesan Bahasa Semula Jadi
Terjemahan mesin, analisis sentimen, penjanaan teks dengan pemahaman konteks.
AI Generatif
GPT-4 menyokong ChatGPT, DALL-E mencipta imej, model asas menjana kandungan baru.
Diagnostik Penjagaan Kesihatan
Menganalisis imbasan perubatan, meramalkan hasil penyakit, mempercepat penemuan ubat.
Kesimpulan Utama
Memahami perbezaan antara AI, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam adalah penting untuk membuat keputusan teknologi yang tepat dan menggunakan istilah dengan betul.
Kecerdasan Buatan
Pembelajaran Mesin
Pembelajaran Mendalam
Pada masa depan, apabila data berkembang dan permintaan meningkat, pembelajaran mendalam dijangka terus memainkan peranan utama dalam memacu kemajuan baru dalam bidang AI. Sinergi antara teknologi ini akan membuka kemungkinan yang belum pernah berlaku dalam pelbagai industri.
Komen 0
Tinggalkan Komen
Belum ada komen. Jadi yang pertama memberi komen!