[dropcap] W [/ dropcap] e vet alle veldig godt at vi i henhold til de nyeste innovative teknologiene og ideene bare kan anta og bekrefte at hvilken utvikling moderne robotikk og kunstig intelligens vil bringe til livene våre, både personlig og profesjonelt felt. Derfor vil vi i dag i dette fantastiske forklarende innlegget vise deg forskjellen mellom AI, ML og Deep Learning.
Etter å ha sett alle de nyeste innovative teknologiene og ideene, kan vi bare anta og bekrefte at hva utviklingen den moderne roboten og kunstig intelligens vil bringe til livene våre, både personlig og fagfelt.
Imidlertid, midt i så mye folkemengde, er det alltid ganske enkelt å finne begrepene som gjør oss lett forvirrede. Ja, selvfølgelig, jeg snakker om maskinlæring (ML), dyp læring, kunstig intelligens (AI). Det er sant at de alle er beslektede siden de er basert på prosessering av data i store mengder (Big Data), men deres kompleksitetsnivå er ikke sammenlignbar.
Les også: Topp 5 minste Linux-distroer som nesten ikke trenger plass
Generelt sett kan vi si at kunstig intelligens er den mest “grunnleggende” teknologien, siden den alltid reagerer likt på de samme parametrene, som har utviklet seg i Machine Learning (ML), som er i stand til selvlæring og korrigere feil, og i Deep Learning (den mest komplekse blant disse tre begrepene) tar den beslutninger basert på data.
For å forstå disse tre begrepene bedre, vil vi nå vise dere alle et eksempel, tenk bare at vi vil identifisere produksjonen og modellen til alle kjøretøyene som går gjennom en gate. Nå på den ene siden ville vi ha bildene og lyden fra bilene, og på den andre siden en enorm database med form, tekniske egenskaper eller motorlyd fra tusenvis av biler. Så, at et kunstig intelligenssystem ville identifisere bilene til bildene ved deres tilnærming til dataene de kjenner til, men det ville ikke alltid være riktig siden det er mange biler med veldig like kjennetegn.
Mens et system med maskinlæring kunne "lære" dataene og klassifisere kjøretøyene mer nøyaktig, men ett med Deep Learning kan "trene" på de nye dataene det mottar. Det betyr at den kan bruke en feil differensierer og gjøre en feil en gang, men neste forsøk vil ta det nærmere riktig resultat.
Som teknologigiganten Google bruker Deep Learning i sine algoritmer for tale- og bildegjenkjenning, bruker også Netflix og Amazon det til forutse smaken til sine brukere og forskere ved MIT (Massachusetts Institute of Technology), bruker Deep Learning for å forutsi framtid.
Deep Learning tar det grunnleggende om AI (kunstig intelligens) og fokuserer på å løse virkelige problemer fra dype nevrale nettverk som etterligner måten hjernen vår tar beslutninger på. Ja, den bruker dataene den kjenner til å ta beslutninger om nye data. Derfor er det teknologien som ligner mest på hjernens funksjon.
Disse nettverkene er logiske konstruksjoner som skyldes en rekke binære spørsmål (sant eller usant, ja eller nei) hvorfra en numerisk verdi blir hentet ut; hver gang den inneholder en ny datastreng, overfører den den til det nevrale nettverket og klassifiserer den i henhold til svaret på disse spørsmålene.
Denne klassifiseringen lar deg ganske enkelt behandle en enorm mengde data, men samtidig må vi akseptere at de også er veldig komplekse, selv om de virker interessante. Det var akkurat som å gjenkjenne mennesker på et fotografi.
Så, hva synes du om dette? Bare del alle dine synspunkter og tanker i kommentarseksjonen nedenfor. Og hvis du likte denne forklarende artikkelen, så ikke glem å dele denne artikkelen med venner og familie.