Künstliche Intelligenz, Maschinenbau, Deep Learning und Wissenswissenschaft - Was ist der Unterschied?

Unterschied zwischen AI, ML, DS, DL. Foto: Oluebube Prinzessin Egbuna Lagos Kreis für Facebook-Hersteller

Als ich anfing, im Auto zu lernen, war ich überwältigt. Meine Verwirrung war nicht technisch, sondern wie ich die Worte bekam, als ich zum maschinellen Lernen ging.

Ich habe Wörter wie Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und tiefes Lernen gehört. In diesem Kreis gibt es viele interessante Wörter.

Sie fragen sich vielleicht, wie sie sich unterscheiden. Ich hoffe, ich kann Ihren Verdacht auslöschen, also holen Sie sich Ihren Platz!

Diese Bereiche entwickeln sich rasant weiter, und die Definition, die Sie heute finden, unterscheidet sich möglicherweise von der Definition, die Sie morgen finden. Halten Sie also mit dem technologischen Wachstum Schritt.

Was ist künstliche Intelligenz?

Bevor ich nach der Bedeutung künstlicher Intelligenz suchte, kam ich zu dem Gedanken, dass Roboter mit künstlicher Intelligenz (KI) die gleichen Dinge tun können, die Menschen tun können.

Obwohl dies Teil der Wahrheit ist, ist es nicht unbedingt künstliche Intelligenz. Wie wir alle wissen, sind Halbwahrheiten fast nie wahr.

Nach dem Merriam-Webster-Wörterbuch ist das Wort Geist "die Fähigkeit, neue oder schwierige Situationen zu lernen oder zu verstehen oder zu überwinden". Es ist auch definiert als die Fähigkeit, Wissen auf das Umweltmanagement für abstraktes Denken anzuwenden, gemessen anhand rationaler Verwendung und objektiver Kriterien (z. B. Tests).

Künstliche Intelligenz (KI) basiert daher auf der Idee, dass eine Maschine oder ein Computerprogramm in der Lage ist, wie Menschen zu denken, zu verstehen und zu lernen.

Aus der Definition des Geistes können wir sagen, dass künstliche Intelligenz das Studium der Möglichkeiten ist, Maschinen zu schaffen, die das aus diesen Informationen gewonnene Wissen auf die Umwelt übertragen können.

Immer noch Modewörter? Warten Sie! Einfach ausgedrückt ...

KI (Künstliche Intelligenz) ist eine Möglichkeit, die menschliche Intelligenz in Maschinen, insbesondere Computersystemen, durch Lernen, Denken und Selbstkorrektur zu steigern.

Ein reales Beispiel für KI:

Wenn Sie mein Freund sind und ich verstehe, dass Sie gerne Filme spielen, gebe ich Ihnen Filmempfehlungen, die auf dem basieren, was ich über Sie weiß. Das ist der menschliche Geist.

Wenn Sie auf Netflix eine bestimmte Kategorie von Filmen sehen, gibt Netflix Ihnen Filmempfehlungen, die auf Ihrem Anzeigestil basieren.

Wie ist das möglich Künstliche Intelligenz. Dies ist ein sehr allgemeines Beispiel für künstliche Intelligenz.

Was ist maschinelles Lernen?

Künstliche Intelligenz ist riesig. Maschinenbau (ML) ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz. Erinnern Sie sich aus dem vorherigen Absatz an den Lernaspekt des Verständnisses von Intelligenz? ML kommt an.

Maschinelles Lernen (ML) ist ein statistisches Werkzeug zum Lernen aus Daten. Der Kern von ML besteht darin, Computern beizubringen, wie sie Daten ohne Programmierung vorhersagen und vorhersagen können.

ML Beispiel aus der Praxis:

Wir erhalten Spam-Nachrichten. Sie werden immer gefiltert, beispielsweise von Google Mail. Mails werden basierend auf dem von Ihnen verwendeten Postdienst auch in Werbeaktionen und soziale sowie andere Kategorien eingeteilt. Wie hat Google Mail dazu gelernt? Maschinelles Lernen! Denken Sie daran, dass ML Teil der KI ist.

Was ist eine eingehende Studie?

Beim maschinellen Lernen durchlaufen die Daten hauptsächlich Algorithmen, die lineare Änderungen an der Produktion vornehmen.

Deep Learning ist ein kleiner Teil des maschinellen Lernens, der zahlreiche nichtlineare Änderungen durchläuft, um Ergebnisse zu erzielen.

"Tief" bedeutet in diesem Fall viele Stufen. Der Ausgang einer Phase wird für die andere Phase eingegeben, und dies erfolgt kontinuierlich, um das Endergebnis zu erhalten. Nicht alle diese Schritte sind linear. Ein Beispiel für eine nichtlineare Transformation ist eine Matrixtransformation.

Deep Learning wird manchmal als Deep Neural Networks (DNNs) bezeichnet, da es mehrschichtige künstliche neuronale Netze verwendet, um Deep Learning durchzuführen.

Haben Sie jemals ein Foto eines Neurons im menschlichen Gehirn gesehen? Künstliche neuronale Netze sind auf ähnliche Weise aufgebaut, Nervenknoten sind wie ein Netz verbunden.

Deep-Learning-Algorithmen erfordern sehr leistungsfähige Maschinen und sind sehr nützlich, um Muster aus Eingabedaten zu identifizieren.

Deep Learning Guide:

Schon mal was von WaveNet und ausführlichen Gesprächen gehört? Beide sind Deep Learning-Netzwerke, die automatisch Sound erzeugen. Die Texte werden vor einer eingehenden Rede von Hand in WaveNet und Sprachsysteme geschrieben.

Durch tiefes Lernen lernen Systeme, die Stimmen der Menschen zu imitieren, so dass es schwierig ist, zwischen menschlicher und Computerstimme zu unterscheiden. Deep Learning bringt uns näher daran, Computern die Fähigkeit zu geben, wie Menschen zu sprechen.

Deep Learning ist eine Teilmenge von ML, die eine Teilmenge von KI ist. Dies ist also KI.

Was ist Informationswissenschaft?

Die Datenwissenschaft ist mit künstlicher Intelligenz verbunden, aber nicht mit einem kleinen Teil der künstlichen Intelligenz.

Informationswissenschaft ist das Studium der aufkommenden Neugier in jedem Bereich, das Erhalten von Informationen aus großen Fragenquellen, das Verarbeiten, Analysieren und Visualisieren von Daten für die IT. sinnvoll machen. und Geschäftsstrategien.

Einfach ausgedrückt bedeutet dies, die Informationen zu verstehen und zu verstehen. In der Datenwissenschaft werden viele Tools verwendet. Dazu gehören statistische Werkzeuge, probabilistische Mittel, lineare und metrische Algebra, numerische Optimierung und Programmierung.

Nutzung der Informationswissenschaft:

Wählen Sie ein zufälliges Konzept.

Ich wähle Sponsoring. Wie Menschen aus einem bestimmten Grund gesponsert werden. Normalerweise wer bereit ist, Sponsoren per E-Mail anzurufen. Nach welchen Schlüsselwörtern suchen sie in Sponsoring-E-Mails? bevorzugen sie telefonieren

In diesem Fall kann Data Science helfen. Eine Datenbank, die Informationen darüber sammelt, was eine Ursache sponsert, warum sie sie sponsert und was sie bevorzugt, um Kanäle und mehr zu kontaktieren, sammelt einen unstrukturierten Datensatz.

Die Informationen werden mit den verschiedenen von uns diskutierten Tools verarbeitet, analysiert und visualisiert. Aus diesen Daten werden Schlussfolgerungen gezogen.

Diese Informationen helfen gemeinnützigen Organisationen und Personen bei der Suche nach Sponsoren.

Die Informationswissenschaft verfügt nicht über vollständige künstliche Intelligenz, aber einige der Daten überschneiden sich mit künstlicher Intelligenz.

Wenn es darum geht, ist das einzige, was zählt, DATEN!