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

Что объединяет ИИ и МО?

Из определений видно, что машинное обучение является подмножеством, одним из компонентов искусственного интеллекта, то есть они отличаются, но при этом тесно связаны. ИИ — более широкое понятие, которое определяет способность компьютерной системы думать, рассуждать и действовать как человек. В то же время МО — одно из направлений ИИ, позволяющее компьютерной системе обучаться на данных и принимать решения, основанные на результатах обучения. Помимо МО в понятие ИИ входит также глубокое обучение (Deep Learning), робототехника, обработка естественного языка (NLP) и другие направления.

Мы уже говорили о том, что нейронные сети и глубокое обучение не являются полностью независимыми концепциями. Когда мы говорим о глубоком обучении, мы имеем в виду “глубину” слоев и узлов в нейронной сети. Таким образом, нейронная сеть, состоящая из более чем трех слоев (включая входной и выходной), считается алгоритмом глубокого обучения.

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!

Машинное обучение — это техника ИИ, которая предоставляет компьютерам доступ к огромным наборам данных и обучает их учиться на этих данных. Программное обеспечение машинного обучения находит паттерны в существующих данных и применяет эти паттерны к новым данным, чтобы принимать умные решения.

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.

Модели глубокого обучения обычно более точны, поскольку объем данных для обучения увеличивается, хотя стандартные модели машинного обучения, такие как SVM / Naive Bayes / Classified Model, перестают улучшаться после достижения точки насыщения. Модели глубокого обучения масштабируются лучше с увеличением доступной информации.

Наибольшее преимущество нейронной сети в том, что она может легко адаптироваться к изменяющимся паттернам выходных данных. Кроме того, вам не нужно корректировать её каждый раз на основе предоставляемого ввода, что может быть достигнуто с помощью контролируемого или неконтролируемого обучения.

Во многих случаях программе машинного обучения предоставляют много входных данных (например, изображений, текстов, сообщений), в которых она находит общие паттерны и выявляет закономерности. Такой метод машинного обучения называется «обучение с учителем». Существуют и другие подходы: «обучение с частичным участием учителя», «обучение без учителя» (оно же «обучение без присмотра») и «обучение с подкреплением».

Как ИИ вписывается в эти концепции?

Во-вторых, модели глубокого обучения требуют гораздо меньше человеческого вмешательства, чем их обычные аналоги в машинном обучении. Например, ИИ для автономного автомобиля будет иметь возможность распознавать дорожные знаки без ручного вмешательства инженера-программиста, также известного как извлечение признаков.

Нет, не является. Это широко распространенное недоразумение, поскольку основное отличие между ИИ и нейронными сетями заключается в том, что ИИ или искусственный интеллект — это целая область компьютерных наук, которая изучает и создает интеллектуальные машины, обладающие своим интеллектом. В то время как нейронная сеть относится к системе искусственных узлов, которые составляют нейронные сети, отчасти вдохновленные мозгом животных.

Машинное обучение (МО) — это разновидность искусственного интеллекта, которая использует результаты обучения на наборах данных для создания моделей, способных выполнять сложные задачи. Вместо программирования МО использует алгоритмы, чтобы анализировать данные, обучаться на них и принимать обоснованные решения. По мере обучения и увеличения количества данных алгоритмы становятся все более точными, то есть чем больше данных будет использовано в процессе, тем лучше и эффективнее будет модель.

Прежде чем узнать о различиях между глубоким обучением и машинным обучением, важно понять, что алгоритмы глубокого обучения и машинного обучения не являются противоположными концепциями. Вместо этого алгоритмы глубокого обучения фактически являются алгоритмами машинного обучения.

Машинное обучение — это подполе искусственного интеллекта. Глубокое обучение — это подполе машинного обучения, а нейронные сети составляют основу алгоритмов глубокого обучения. Количество слоев узлов, или глубина, нейронных сетей отличает одну нейронную сеть от алгоритма глубокого обучения, который должен иметь более трех слоев.

Как уже упоминалось, ИИ относится к машинам, которые могут имитировать когнитивные навыки человека. Нейронные сети, с другой стороны, представляют собой сеть искусственных нейронов или узлов. Они отдаленно вдохновлены биологическими нейронными сетями, которые составляют человеческий мозг.