Differenza tra intelligenza artificiale e machine learning vs deep learning
L'intelligenza artificiale (AI) è il ramo dell'informatica, che viene utilizzato per creare macchine intelligenti. Le macchine che agiscono come esseri umani come alcune delle attività svolte dalla macchina dell'IA che è il riconoscimento vocale, l'apprendimento, la pianificazione e la risoluzione dei problemi, ecc. L'IA è stata fondata nel 1956 come disciplina accademica.
L'intelligenza artificiale si riferisce all'intelligenza umana o imita il comportamento umano da parte delle macchine. L'intelligenza artificiale è principalmente divisa in tre categorie che sono l'intelligenza artificiale stretta, il che significa che l'oggetto è addestrato per svolgere un determinato compito in un certo modo. Il secondo è l'intelligenza generale artificiale (AGI), il che significa che si tratta di un'intelligenza artificiale a livello umano e della capacità di eseguire la vasta gamma di compiti ad essa assegnati. La terza categoria è l'intelligenza artificiale super intelligente, che è un passo avanti. È l'IA che è molto più intelligente del cervello umano in ogni campo come creatività, saggezza, abilità ecc. In termini semplici, significa che la macchina supera in astuzia gli umani.
L'apprendimento automatico (ML) è indicato come sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI). Consente a un computer di gestire le situazioni tramite formazione, analisi, osservazione ed esperienza. Tutto l'apprendimento automatico conta come intelligenza artificiale ma tutta l'IA non conta come apprendimento automatico. È considerato uno dei migliori strumenti di intelligenza artificiale adatto alle imprese.
L'apprendimento automatico si basa sul principio secondo cui le macchine apprendono da sole con l'aiuto di acquisire dati da varie risorse. L'apprendimento automatico consente alle macchine di fare previsioni basate sul riconoscimento di schemi e set di dati complessi e ML è diversa dal programma software di codifica hardware che richiede istruzioni specifiche per il completamento dell'attività. Ha la capacità di cambiare se stesso quando è esposto a un numero sempre maggiore di machine learning di dati dinamici e non richiede alcun intervento umano per apportare determinate modifiche.
L'apprendimento profondo (DL) è indicato come sottoinsieme dell'apprendimento automatico. Si riferisce generalmente a una rete neurale artificiale profonda e questi sono i set di algoritmi che sono estremamente precisi per i problemi come il riconoscimento del suono, il riconoscimento delle immagini, ecc. Anche l'apprendimento profondo è definito in quanto consente a un computer di apprendere senza essere programmato per farlo .
Profondo è il termine tecnico che si riferisce allo strato della rete neurale. Una rete superficiale che ha un singolo livello nascosto e una rete profonda ha più livelli. Questi livelli consentono a una rete di acquisire funzionalità di dati.
Confronto diretto tra intelligenza artificiale e machine learning vs deep learning (infografica)
Di seguito è riportata la principale differenza 6 tra Intelligenza artificiale e Machine Learning vs Deep Learning 
Differenze chiave tra intelligenza artificiale e machine learning vs deep learning
Intelligenza artificiale vs Machine Learning vs Deep Learning sono scelte popolari nel mercato; parliamo di alcune delle principali differenze tra Intelligenza Artificiale e Machine Learning vs Deep Learning
- L'intelligenza artificiale ha diversi tipi come macchine reattive, il sistema reagisce solo, non ha la memoria come la lavatrice. L'apprendimento automatico consente a una macchina di prendere decisioni sulla base di dati passati. L'apprendimento profondo consente a una macchina di prendere la decisione con l'aiuto di reti neurali artificiali.
- Il tipo di intelligenza artificiale ha una quantità limitata di memoria. L'apprendimento automatico funziona principalmente con una quantità inferiore di dati di addestramento. L'apprendimento profondo richiede principalmente una grande quantità di dati di formazione.
- L'intelligenza artificiale ha un altro tipo è la teoria della mente, il che significa che il sistema è in grado di comprendere le emozioni umane e regolare il comportamento in base alla comprensione umana. L'apprendimento automatico funziona su sistemi di fascia bassa. Il deep learning ha bisogno di sistemi di fascia alta per funzionare.
- L'intelligenza artificiale viene utilizzata per rendere il sistema simile all'autocoscienza, significa che il sistema è consapevole di se stesso e comprende i suoi stati, predicendo il sentimento degli altri popoli e agendo di conseguenza. La maggior parte delle funzionalità di machine learning deve essere identificata in anticipo e codificata manualmente. In Deep learning, la macchina apprende le funzionalità dai dati forniti.
- L'intelligenza artificiale funziona principalmente sull'intero problema. Nell'apprendimento automatico, il problema è diviso in parti e risolto individualmente e quindi combinato tutto. Nell'apprendimento profondo, il problema è risolto in maniera end to end.
- L'intelligenza artificiale impiega molto tempo per testare le applicazioni. L'apprendimento automatico richiede più tempo rispetto all'apprendimento profondo. L'apprendimento profondo richiede meno tempo per testare il processo.
- L'intelligenza artificiale ha definito le regole. L'apprendimento automatico sta avendo regole precise per dire perché la decisione è stata presa o presa. Nell'apprendimento profondo, il sistema prende la decisione in base alla propria logica e talvolta è difficile da interpretare.
- L'intelligenza artificiale in futuro utilizzerà per rilevare i crimini prima che accada e gli aiutanti dell'IA umana. L'apprendimento automatico verrà utilizzato in futuro per aumentare l'efficienza dell'assistenza sanitaria e fornirà migliori tecniche di marketing. Il deep learning in futuro verrà utilizzato per aumentare la personalizzazione e gli assistenti personali iper-intelligenti.
Tabella di confronto tra intelligenza artificiale e machine learning vs deep learning
Di seguito è riportato il 6 confronto più importante tra Intelligenza artificiale e Machine Learning vs Deep Learning
| La base del confronto tra Intelligenza Artificiale vs Machine Learning vs Deep Learning | Intelligenza artificiale | Apprendimento automatico | Apprendimento approfondito |
| Definizione | L'intelligenza artificiale è l'intelligenza umana esibita dalle macchine | È un approccio per raggiungere l'IA | È una tecnica per implementare ML. |
| sottoinsieme | L'intelligenza artificiale non è il sottoinsieme di una macchina o apprendimento profondo | L'apprendimento automatico è il sottoinsieme dell'intelligenza artificiale | Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico. |
| Programmazione | L'intelligenza artificiale richiede una programmazione completa per realizzare il sistema | L'apprendimento automatico non richiede alcun algoritmo di codice reale | L'apprendimento profondo non richiede alcuna programmazione per ottenere risultati |
| Complesso | L'artificiale è più complesso in quanto si deve sapere tutto | L'apprendimento automatico è meno complesso dell'IA | L'apprendimento profondo è meno complesso dell'apprendimento automatico. |
| Esistenza | È arrivato nel 1956 | È arrivato intorno agli anni '80 | È arrivato intorno al 2000 |
| Esempi | Amazon Echo | Raffinamento dei risultati dei motori di ricerca | Traduzione automatica |
Conclusione - Intelligenza artificiale vs Machine Learning vs Deep Learning
Intelligenza artificiale vs Machine Learning vs Deep Learning sono tutti collegati tra loro e il motivo è quello di raggiungere le cose più rapidamente e al ritmo più rapido. Come abbiamo già discusso, l'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'IA e l'apprendimento profondo è il sottoinsieme dell'apprendimento automatico. L'intelligenza artificiale è il quadro più ampio e fondamentale per realizzare varie cose nel mondo dell'informatica e dell'informatica. Dall'alto siamo in grado di vedere qual è la differenza tra Intelligenza Artificiale vs Machine Learning vs Deep Learning e anche il loro uso futuro. Quindi, il mondo di oggi e quello del futuro sono dell'intelligenza artificiale e dei suoi componenti come l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo e altri componenti.
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Questa è stata una guida alla differenza principale tra Intelligenza Artificiale vs Machine Learning vs Deep Learning. Qui discutiamo anche le differenze chiave tra intelligenza artificiale e machine learning vs apprendimento profondo con infografica e tabella comparativa. Puoi anche dare un'occhiata ai seguenti articoli per saperne di più.
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