SI, uczenie maszynowe i uczenie głębokie

W dzisiejszej erze technologicznej terminy SI, uczenie maszynowe i uczenie głębokie są coraz powszechniejsze. Wiele osób używa ich nawet zamiennie, ale w rzeczywistości są to trzy blisko powiązane, lecz odrębne pojęcia.

Na przykład, gdy w 2016 roku AlphaGo Google pokonał mistrza gry Go Lee Sedola, media na przemian używały terminów SI, uczenie maszynowe i uczenie głębokie do opisania tego zwycięstwa. W rzeczywistości SI, uczenie maszynowe i uczenie głębokie przyczyniły się do sukcesu AlphaGo, ale nie są tym samym.

Ten artykuł pomoże Ci jasno zrozumieć różnice między SI, uczeniem maszynowym i uczeniem głębokim oraz ich wzajemne relacje. Poznajmy szczegóły razem z INVIAI !

Czym jest sztuczna inteligencja (SI)?

Sztuczna inteligencja (SI) to szeroka dziedzina informatyki skupiająca się na tworzeniu systemów, które potrafią symulować ludzką inteligencję i funkcje poznawcze.

Innymi słowy, SI obejmuje wszystkie techniki umożliwiające komputerom wykonywanie zadań, które normalnie wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak rozwiązywanie problemów, podejmowanie decyzji, percepcja otoczenia, rozumienie języka i inne. SI nie ogranicza się do metod opartych na uczeniu się z danych, ale obejmuje także systemy oparte na regułach lub wiedzy programowane przez ludzi.

Kategorie SI

Wizualizacja koncepcji sztucznej inteligencji

Czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe (ML) to poddziedzina SI skupiająca się na opracowywaniu algorytmów i modeli statystycznych, które pozwalają komputerom uczyć się na podstawie danych i stopniowo poprawiać dokładność bez wyraźnego programowania krok po kroku. Zamiast tego, aby ludzie nie musieli pisać wszystkich instrukcji, algorytmy ML analizują dane wejściowe, aby wyodrębnić wzorce i podejmować przewidywania lub decyzje przy napotkaniu nowych danych.

Dziedzina nauki, która daje komputerom zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania.

— Arthur Samuel, 1959

Rodzaje uczenia maszynowego

Proces i przebieg uczenia maszynowego

Czym jest uczenie głębokie?

Uczenie głębokie (DL) to wyspecjalizowana gałąź uczenia maszynowego, która wykorzystuje wielowarstwowe sztuczne sieci neuronowe do uczenia się na podstawie danych.

Termin „głębokie” odnosi się do sieci z wieloma ukrytymi warstwami (zwykle więcej niż trzema) – ta wielowarstwowa struktura pozwala modelowi uczyć się złożonych cech na wysokich poziomach abstrakcji. Uczenie głębokie jest inspirowane funkcjonowaniem ludzkiego mózgu, z „neuronami” sztucznymi połączonymi tak, aby naśladować biologiczne sieci neuronowe.

Wymagania a korzyści

Architektura sieci neuronowej uczenia głębokiego

Relacje między SI, ML i uczeniem głębokim

Zrozumienie hierarchicznych relacji między tymi technologiami jest kluczowe: Uczenie głębokie ⊂ uczenie maszynowe ⊂ SI. SI to najszersza dziedzina, uczenie maszynowe jest podzbiorem SI, a uczenie głębokie jest częścią uczenia maszynowego.

Hierarchiczne relacje między SI, ML i DL

Główne różnice między SI, ML i uczeniem głębokim

Chociaż mają hierarchiczne relacje, SI, ML i DL różnią się wyraźnie pod względem zakresu, działania i wymagań technicznych. Poznajmy kluczowe różnice:

Porównawcze zestawienie cech SI, ML i DL

Odpowiednie zastosowania

Praktyczne zastosowania SI, ML i uczenia głębokiego

Aby lepiej zrozumieć różnice, poznajmy typowe przykłady zastosowań każdej technologii w rzeczywistych scenariuszach:

Zastosowania w rzeczywistych warunkach technologii SI, ML i DL

Kluczowe wnioski

Zrozumienie różnic między SI, uczeniem maszynowym i uczeniem głębokim jest niezbędne do podejmowania świadomych decyzji technologicznych i prawidłowego używania terminologii.

W przyszłości, wraz ze wzrostem danych i rosnącymi wymaganiami, oczekuje się, że uczenie głębokie będzie nadal odgrywać kluczową rolę w napędzaniu nowych postępów w dziedzinie SI. Synergia między tymi technologiami otworzy bezprecedensowe możliwości w różnych branżach.