Unterschied zwischen AI, ML und DL

Künstliche Intelligenz (KI). Maschinenbau (ML). Deep Learning (DL). Möglicherweise stoßen Sie auf diese Begriffe und stellen fest, dass sie manchmal synonym verwendet werden. In der Tat sind sie völlig anders.

Künstliche Intelligenz (KI)

KI bedeutet die Fähigkeit, das kognitive Verhalten einer Person nachzuahmen, z. B. Entscheidungsfindung, Lernen, Problemlösung usw. Knowledge Engineering ist der Kern der KI-Forschung und -Entwicklung. Maschinen oder Computersysteme können feststellen, dass sie große Datenmengen bereitstellen. In der Vergangenheit konnte AI nachahmen, was ein Buchhalter über Steuerkennzeichen oder grundlegende arithmetische Probleme wissen könnte. Sie hängen nur von Algorithmen ab, die von Informatikern geschrieben wurden. Einige Experten nennen es "Gute, alte KI".

Maschinelles Lernen (ML)

ML ist eine Teilmenge von AI. Der große Durchbruch gelang 1959, als Arthur Samuel erkannte, dass das System nicht alles lernen musste, was es über die Welt wissen musste, sondern trainiert werden konnte, um Systeme zu lernen und die Leistung zu verbessern.

Der zweite Grund für diesen Erfolg ist das Aufkommen von Big Data. Big Data ist eine riesige Datenmenge, die seit Beginn des digitalen Zeitalters gesammelt wurde. Mit der Weiterentwicklung von Computern, Internet und Technologie liegt alles in Ihren Händen. Wir hinterlassen digitale Spuren mit fast jeder digitalen Bewegung. Von Online-Transaktionen bis zur neuesten Suche. Alles wird aufgezeichnet und steht zur Analyse zur Verfügung.

Mit diesen Daten wird es effizienter, Systeme so zu codieren, dass sie wie Menschen denken und ihnen Zugriff auf alle Informationen über die Welt gewähren. Dies hat zu dem Begriff "maschinelles Lernen" geführt, da Systeme aufgrund von Versuch und Irrtum ständig lernen und verfeinern. Ihr Ziel ist es, Fehler zu minimieren oder die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass ihre Aussagen wahr sind.

Die Fähigkeit, Fehler zu testen und zu machen, ist dank der Entwicklung neuronaler Netze möglich. Neuronale Netze sind eine Reihe von Algorithmen, mit denen ein Computer Informationen wie das menschliche Gehirn klassifizieren kann. Wie erwähnt arbeitet es mit einem Wahrscheinlichkeitssystem, das auf den in das System eingegebenen Daten basiert. Das Eingeben einer Rückkopplungsschleife hilft dem System, indem geprüft wird, ob die Vorhersagen korrekt sind oder nicht, und verbessert sich im Laufe der Zeit.

Deep Learning (DL)

DL ist die modernste ML-Methode. Das Hauptaugenmerk des DL liegt auf der Umwandlung neuronaler Netze in tiefe neuronale Netze. DL konzentriert sich nur auf die Nachahmung der kognitiven Funktion des menschlichen Gehirns. Das Wort "tief" bezieht sich auf viele Schichten neuronaler Netze. Anstatt Daten in Bezug auf die Codierung zu verstehen, ermöglicht DL dem System, komplexe Daten wie Maschinensignale, Audiosignale, Videos, Reden und geschriebene Wörter zu klassifizieren. Das System kann ähnliche Schlussfolgerungen ziehen wie menschliche Schlussfolgerungen.

Eines der besten Beispiele sind selbstfahrende Autos. Mit Sensoren und Analysen vor Ort lernt das System, Barrieren zu erkennen und geeignete Reaktionen bereitzustellen. Mit der Entwicklung von Google DL wird DeepMind in der Lage sein, KI mit der Fähigkeit zu produzieren, Augenkrankheiten mit einer Genauigkeit von 94,5% zu diagnostizieren.

Zusammenfassend kann man sagen, dass KI ein breites Feldbild ist, ML ein spezialisierter Teil von KI ist und schließlich DL eine gut angepasste Version von ML ist. Sie sind ähnlich, aber in vielerlei Hinsicht unterschiedlich.

Ursprünglich veröffentlicht unter: www.nexusmediaworks.com