Kecerdasan Buatan (AI), Pembelajaran Mesin (ML) dan Pembelajaran Dalam (DL): Apakah Perbezaannya?

Kecerdasan Buatan (AI), Pembelajaran Mesin (ML) dan Pembelajaran Dalam (DL) sering digunakan secara bergantian. Walau bagaimanapun, mereka tidak betul-betul sama. Kecerdasan buatan adalah konsep terluas yang memberikan mesin keupayaan untuk meniru tingkah laku manusia. Pembelajaran mesin ialah aplikasi kecerdasan buatan pada sistem atau mesin untuk membantu mereka belajar dan terus memperbaiki diri. Akhir sekali, pembelajaran mendalam menggunakan algoritma kompleks dan rangkaian saraf dalam untuk berulang kali melatih model atau corak tertentu.

Mari kita lihat evolusi dan perjalanan setiap istilah untuk lebih memahami maksud kecerdasan buatan, pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.

Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan telah berkembang jauh sejak 70+ tahun yang lalu. Sama ada kita sedar atau tidak, suka atau tidak, ia telah meresap ke dalam setiap aspek kehidupan kita. Sepanjang dekad yang lalu, kemajuan dalam pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam telah mencipta ledakan AI merentas industri dan organisasi dari semua saiz. Penyedia perkhidmatan awan memacu lagi momentum ini dengan membangunkan perkhidmatan sumber terbuka percuma dan menawarkan senario baharu.

Rajah 1: Gambaran keseluruhan AI, ML dan DL

Kecerdasan buatan mungkin merupakan konsep yang paling banyak diperkatakan sejak 1956 . Menjelang 2015, penggunaan GPU yang meluas menjadikan pemprosesan selari lebih pantas, lebih berkuasa dan lebih murah. Dan storan yang semakin murah boleh menyimpan data besar (daripada teks biasa kepada imej, pemetaan, dll.) pada skala. Ini mewujudkan keperluan untuk analisis data, yang lebih dikenali sebagai sains data, yang membawa kepada pembangunan pembelajaran mesin sebagai kaedah untuk mencapai kecerdasan buatan.

Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin ialah penggunaan algoritma untuk memproses, mempelajari dan memahami atau meramal corak dalam data yang tersedia. Baru-baru ini, konsep kod rendah dan tanpa kod pembangunan perisian digunakan sebagai proses pembelajaran kendiri dalam pembelajaran mesin, yang memberikan arahan khusus untuk menyelesaikan tugas tertentu. Mesin "dilatih" menggunakan data dan algoritma supaya mereka boleh belajar cara melaksanakan tugas dan, yang lebih penting, menggunakan pembelajaran itu pada proses yang berkembang.

Rajah 2: Evolusi AI, ML dan DL

Pembelajaran mesin dibangunkan apabila komuniti pembangun menumpukan pada AI , dan kemudian membangunkan pembelajaran pokok keputusan algoritma, pengaturcaraan logik, pengelompokan, pemprosesan selari, dan pembelajaran pengukuhan. Ini adalah langkah yang baik ke arah yang betul, tetapi tidak mencukupi untuk menangani senario yang menarik minat dunia.

Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam ialah evolusi rangkaian saraf dan pembelajaran mesin, dan merupakan cetusan idea komuniti kecerdasan buatan. Ia mempelajari bagaimana minda manusia berfungsi dalam senario tertentu dan kemudian melakukan kerja itu lebih baik daripada manusia! Sebagai contoh, Watson dari IBM bermain catur menentang dirinya sendiri dan membuat kemajuan besar dalam permainan, akhirnya menewaskan juara dunia itu. AlphaGo Google juga belajar cara bermain permainan Go, bermain berulang kali untuk memperbaiki dirinya dan menjadi juara.

Kecerdasan buatan, pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam sentiasa berkembang. Semua orang yang terlibat dalam sains data berharap untuk memajukan konsep ini untuk meningkatkan kehidupan seharian kita. Dan komuniti sumber terbuka, industri swasta, saintis, dan agensi kerajaan semuanya bekerjasama dalam perkara ini.

Rajah 3: Jenis AI, ML dan DL

Ringkasnya, sementara AI membantu dalam mencipta mesin pintar, pembelajaran mesin membantu membina aplikasi dipacu AI. Pembelajaran mendalam ialah subset pembelajaran mesin. Ia melatih model tertentu dengan memproses sejumlah besar data menggunakan algoritma yang kompleks. Memandangkan AI sempit amat sukar untuk dibangunkan, pembelajaran mesin sedang menangani peluang dalam bidang ini melalui pengiraan tegar. Sekurang-kurangnya untuk mencapai AI am, pembelajaran mendalam membantu menyatukan AI dan pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan (AI), Pembelajaran Mesin (ML) dan Pembelajaran Dalam (DL): Apakah Perbezaannya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!