Сравниваем искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети: в чем разница

Как ИИ вписывается в эти концепции?

Следовательно, лучше рассматривать то, что делает глубокое обучение уникальным в рамках машинного обучения, вместо противопоставления глубокого обучения и машинного обучения. В широком смысле, особенности, которые делают глубокое обучение уникальным, включают структуру алгоритма нейронной сети, меньшую необходимость в человеческом вмешательстве и более обширные требования к данным. Давайте рассмотрим их по отдельности:

Бесконечные споры вокруг искусственного интеллекта приводят к путанице. Существует много терминов, которые кажутся похожими, но это не так. Мы постараемся разобраться и противопоставить искусственный интеллект (ИИ или artificial intelligence, AI), машинное обучение (machine learning, ML), глубокое обучение (deep learning) и нейронные сети (neural networks), чтобы их разграничить.

Во-первых, традиционные алгоритмы машинного обучения имеют относительно простую структуру, включая линейную регрессию или модель решающего дерева. В то время как модели глубокого обучения основаны на искусственной нейронной сети. Эти нейронные сети имеют много слоев и (как и человеческий мозг) сложны и переплетены через узлы (аналог нейронов человека).

ИИ и его многочисленные подполе остаются актуальными, и чем быстрее мы адаптируемся к этим изменениям, тем быстрее сможем в полной мере использовать их возможности и применить их в мире ИТ и решений для обслуживания и прогнозной аналитики. Так что, пожалуйста, больше никаких страшилок. Специалисты по данным уже выяснили, что сценарии с Скайнетом, Терминаторами и апокалипсисом Матрицы не произойдут в ближайшее время!

В рамках машинного обучения методы делятся на две большие категории: обучение под руководством и обучение без наблюдения. Алгоритмы машинного обучения под наблюдением учатся решать проблемы, используя значения данных, помеченные как ввод и вывод. Обучение без наблюдения носит скорее исследовательский характер и направлено на выявление скрытых закономерностей в немаркированных данных.

Глубокое обучение описывает алгоритмы, которые анализируют данные с логической структурой, подобной тому, как человек делает выводы из исследования данных и проб и ошибок. Обратите внимание, что это может происходить как через контролируемое, так и через неконтролируемое обучение.

Ключевые отличия искусственного интеллекта и машинного обучения

Искусственный интеллект и машинное обучение – это области компьютерных наук, сосредоточены на создании программного обеспечения, которое анализирует, интерпретирует и понимает данные комплексным образом. Ученые в этих областях пытаются запрограммировать компьютерную систему для выполнения сложных задач, связанных с самообучением. Хорошо разработанное программное обеспечение будет выполнять задачи так же быстро, как человек, или даже быстрее.

С другой стороны, цель машинного обучения – заставить машину анализировать большие объемы данных. Машина будет использовать статистические модели для выявления закономерностей в данных и получения результата. Результат имеет соответствующую вероятность правильности или степень достоверности.

Другие интеллектуальные системы могут предъявлять различные требования к инфраструктуре, которые зависят от задачи, которую вы хотите выполнить, и используемой методологии вычислительного анализа. Варианты использования высокопроизводительных вычислений требуют совместной работы нескольких тысяч машин для достижения сложных целей.

Другой вывод заключается в том, что важно развеять путаницу вокруг нейронных сетей и глубокого обучения, а также машинного обучения и глубокого обучения. Необходимо помнить, что глубокое обучение — это просто система нейронных сетей с более чем тремя слоями, и алгоритмы глубокого обучения фактически являются алгоритмами машинного обучения.

Еще один ключевой фактор заключается в том, что большинство глубоких нейронных сетей являются прямыми, то есть данные перемещаются исключительно от входа к выходу. Модели также могут обучаться с помощью обратного распространения ошибки, что позволяет им двигаться в подходящем направлении от выхода к входу.

Для достижения этого приложения глубокого обучения используют слоистую структуру алгоритмов, называемую искусственной нейронной сетью (ANN). Дизайн такой ANN вдохновлен биологической нейронной сетью человеческого мозга, что приводит к процессу обучения, который намного более способен, чем у стандартных моделей машинного обучения.

Искусственный интеллект — это способность компьютерной системы имитировать человеческие когнитивные функции, такие как обучение и решение проблем. С помощью ИИ компьютерная система использует математику и логику, чтобы имитировать рассуждения человека, учиться на новой информации и принимать решения.

Решения в области машинного обучения требуют набора данных из нескольких сотен точек данных для обучения, а также достаточной вычислительной мощности для работы. В зависимости от приложения и сценариев использования может быть достаточно одного инстанса сервера или небольшого кластера серверов.