СОМНЕНИЕ? ТОГДА СЕЙЧАС И НАВСЕГДА

СОМНЕНИЕ? ТОГДА СЕЙЧАС И НАВСЕГДА

(ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ)

Искусственный интеллект — это слово, которое мы слышим с конца 50-х годов до настоящего времени и, возможно, в будущем. Этот термин впервые приобрел популярность в конце 50-х и конце 60-х годов и с тех пор пользуется популярностью. Искусственный интеллект — это то, от чего будет зависеть наше и будущее поколение. Многие ученые говорят, что будущее за искусственным интеллектом.

Термин «искусственный интеллект» также фигурирует в таких фильмах, как «Мстители: Эра Альтрона», «Интерстеллар» и многих других. В фильме «Мстители: Эра Альтрона» Железный человек (он же Роберт Дауни-младший) говорит, что хочет увидеть доспехи (относится к роботам), построенные по всему миру, что может быть сделано искусственным интеллектом.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ

Искусственный интеллект (ИИ) — это машинный интеллект, созданный людьми для создания системы с естественным интеллектом человека или животного. В настоящее время искусственный интеллект — это то, что мы используем в нашей повседневной жизни, например, цифровые помощники (такие как alexa, ok google и siri), беспилотные автомобили и многое другое.

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Машинное обучение является частью искусственного интеллекта. Машинное обучение — это изучение алгоритмов, которые помогают системе учиться и решать проблемы. Машинное обучение выполняет ряд задач, начиная с разработки и программирования нескольких алгоритмов. Машинное обучение требует минимальной помощи человека.

Для успешного применения искусственного интеллекта нам необходимо машинное обучение.

СВЯЗЬ МЕЖДУ ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ И МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ

Когда термин «искусственный интеллект» был впервые введен, у нескольких ученых возникло несколько вопросов о том, как кто-то собирается сказать системе выполнять работу человека, не выполняя никакой программы? вот где машинное обучение представлено. Машинное обучение исследует и изучает построение алгоритмов, делает прогноз на основе данных и минимизирует ошибку.

ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое также является подмножеством искусственного интеллекта. Глубокое обучение в основном используется, когда у нас есть большой объем данных, глубокое обучение развивается из машинного обучения. Глубокое обучение в основном связано с искусственными нейронными сетями. на высококлассных машинах.

СВЯЗЬ МЕЖДУ МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ И ГЛУБОКИМ ОБУЧЕНИЕМ

Машинное обучение делится на два этапа: обнаружение объектов и распознавание объектов. С другой стороны, глубокое обучение решает проблему от начала до конца. Глубокое обучение плохо работает с небольшими данными, и здесь на помощь приходит машинное обучение. Машинное обучение хорошо работает как с большими объемами данных, так и с небольшими объемами данных. Для глубокого обучения нужны высокопроизводительные машины, тогда как машинное обучение может работать как на высокопроизводительных, так и на недорогих машинах. Несмотря на то, что глубокое обучение является частью машинного обучения, оба алгоритма помогают минимизировать ошибку в системе и помогают нам выполнять искусственные нейронные сети в системе.