Nagyon gyakori, hogy szinte mindenki nem ismeri a különbséget a gépi tanulás, a mély tanulás és a mesterséges intelligencia (AI) között. a technológiai tanulás azt hiszi, hogy mindhárom dolog ugyanaz. Nem csak ez, gyakran alternatív megoldásként a gépi tanulás szót használjuk a mély tanulás helyett, és úgy viszonyulunk az AI szóhoz, hogy nem ismerjük a három tényleges definícióját. Nos, most tisztázzuk ezt a zavart.

Tartalomjegyzék

  • "Mi valójában a gépi tanulás?"
  • „Áss egy kicsit a mély tanulásról”
  • „Tekintsen egy példát, hogy jobb betekintést nyerjen mind a mély tanulásról, mind a gépi tanulásról –”
  • Jön a Nagy Főnök – a mesterséges intelligencia

Mi is valójában a gépi tanulás?

Nézzük csak ezt a két szót – Gépi tanulás, most gondolkozz és alkoss egy egyszerű mondatot… Igen! Egy gép tanul. hogyan? Az adatok elemzésével. Tehát alapvetően a gépi tanulási algoritmusok olyan modellt építenek fel, amellyel előrejelzéseket vagy megalapozott döntéseket hozhatnak a mintaadatok, más néven képzési adatok elemzésével.

A legjobb MNC-k, sőt a Fortune Global 500 is gépi tanulási technikákat alkalmaznak, hogy jobb felhasználói élményt nyújtsanak felhasználóiknak. Vannak olyan jól ismert oldalak, amelyek gépi tanulást is használnak, Mondjuk például a Twittert! Gépi tanulási technológiája az egyéni preferenciák alapján hozza meg ezeket a döntéseket, ami további algoritmikusan összeállított feedeket eredményez. Hasonlóképpen, a Netflix gépi tanulást használ, hogy megfelelő javaslatokat adjon felhasználóinak azokról a filmekről, tévésorozatokról vagy műsorokról, amelyeket szívesen néznének.

A gépi tanulással kapcsolatos legfontosabb pont az, hogy ha egy gépi tanulási modell pontatlan előrejelzést ad, akkor a programozónak kézzel kell kijavítania a problémát. Míg a mély tanulás némileg más. Lássuk hogyan!

Áss egy kicsit a Deep Learningről

A mélytanulás a gépi tanulás rögtönzött változata, és azt is mondhatjuk, hogy a gépi tanulás egy részhalmaza. Alapvetően a mély tanulás egy gépi tanulás, amely ugyanúgy működik, de továbbfejlesztett képességekkel rendelkezik.

„Mélyebbre ásni a Deep Learningben”… A Deep Learning neurális hálózatot használ, amely algoritmusok többrétegű struktúrája. Most ezek a neurális hálózatok olyan egyedi képességekkel rendelkeznek, amelyek lehetővé teszik a a Deep Learning modelljei számára, hogy olyan feladatokat oldjanak meg, amelyeket a gépi tanulási modellek soha nem tudtak megoldani.

A Machine Learning és a Deep Learning közötti különbségre ugorva a gépi tanulási modellnek szüksége van némi útmutatásra vagy emberi beavatkozásra. De igen! Ezek a modellek fokozatosan javulnak. A Deep Learning modellek azonban lehetővé teszik, hogy a programozók szükségtelenül javítsanak ki bármilyen problémát, ha pontatlan előrejelzés történik, azaz a mélytanulási modell ezt önmagában végzi el. Ez a Deep Learning egyik előnye a gépi tanulással szemben. Van egy másik előnye is – hatalmas mennyiségű adat hajtja. Ez az oka a Deep Learning népszerűségének. Ezért a Big Data Era hatalmas lehetőségeket és teret fog nyújtani a mélytanulás új innovációinak. Fokozza fel mélytanulási karrierjét az IIT-M professzorok által készített GUVI tanfolyammal.

Tekintsen egy példát, hogy jobb betekintést nyerjen mind a mély tanulásról, mind a gépi tanulásról –

Képzelje el, hogy megkéri Alexát egy gépi tanulási modellel, hogy kapcsolja fel a lámpát. míg az ML-modellt a mondat elemzésére és a Light szó keresésére tanítják. Így az intelligens lámpák BE kapcsolnak. De ha azt mondod, hogyAlexa It’s dark, kérlek segíts! Mivel nem használják a Light szót, az intelligens lámpák nem kapcsolnak be. Ebben az esetben, ha az Alexa Deep Learning modellel rendelkezik, az intelligens lámpák bekapcsolnak. Ez azért van így, mert a mély tanulási modell képes tanulni saját számítástechnikájából.

Jön a Nagy Főnök – a mesterséges intelligencia

A mesterséges intelligencia a nagy főnök mind a Machine Learning, mind a Deep Learning területén, mivel ez a kettő az AI részhalmaza. Ahol a gépi tanulás és a mély tanulás a mesterséges intelligencia elérésének módjai. Az AI egy programozott szabály, amely meghatározza a gépet, hogy bizonyos meghatározott helyzetekben bizonyos módon viselkedjen. Alapvetően a mesterséges intelligencia nem más, mint egy csomó ha-else<. /em> állítások.

Értsük meg sokkal egyszerűbben. Bár a mesterséges intelligenciának nincs szabványos meghatározása, a mesterséges intelligenciát úgy határozhatjuk meg, mint egy számítógépes program azon képességét, hogy az emberi agyhoz hasonlóan működjön. Az emberi gondolkodási képességet és viselkedést szimuláló replikának tekintik. Ahogy az If-Else feltételekkel beállítottuk a viselkedést, mondjuk: Ha egy távoli autó úgy van programozva, hogy akadály esetén hátrafelé mozogjon, egyébként úgy van beállítva, hogy továbbmenjen. Nos igen! A mesterséges intelligencia hatalmas és még mindig kialakulóban van.

Lépjen be korlátlan számú munkalehetőséghez a mesterséges intelligencia területén a «GUVI mesterséges intelligencia mélytanulási tanúsítvánnyal IIT professzorok tanfolyama révén.