Бесспорно, искусственный интеллект стал одной из самых обсуждаемых областей ИТ-сферы.
Термины «искусственный интеллект», «машинное обучение» и «глубокое обучение» часто взаимозаменяемы. ИИ — это просто контейнер. . Вы не изучаете ИИ. Не буду путать термины.

Давайте посмотрим на разницу между глубоким обучением и машинным обучением.

Машинное обучение, которое является типом искусственного интеллекта (ИИ), зародилось в 1950-х годах. Артур Сэмюэл написал первую компьютерную обучающую программу в 1959 году, в которой компьютер IBM улучшал игру в шашки, чем дольше он играл. Где, как и в глубоком обучении, вы, возможно, уже испытали на себе результаты углубленной программы глубокого обучения, даже не осознавая этого! Если вы когда-либо смотрели Netflix, вы, вероятно, видели его рекомендации о том, что смотреть. А некоторые сервисы потоковой музыки выбирают песни на основе того, что вы слушали в прошлом. В то время как машинное обучение использует более простые концепции, такие как прогностические модели, глубокое обучение использует искусственные нейронные сети, предназначенные для имитации того, как люди думают и учатся.

БУДУЩЕЕ

• Машинное обучение

Машинное обучение направлено на разработку компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для самостоятельного обучения. Машинное обучение используется в самых разных областях: в искусстве, науке, финансах, здравоохранении и т. д. И есть разные способы заставить машины учиться. Другими словами, они постоянно улучшают свою производительность при выполнении задачи — например, во время игры — без дополнительной помощи со стороны человека. Если вы хотите вникнуть, полезно знать R или Python. более глубоко в машинное обучение с R и машинное обучение с Python. Алгоритмы машинного обучения с учителем, алгоритмы машинного обучения без учителя, алгоритмы машинного обучения с полууправлением, алгоритмы машинного обучения с подкреплением - это некоторые из методов машинного обучения. Основные приложения машинного обучения включают прогностические программы ( например, для прогнозирования цен на фондовом рынке или того, где и когда обрушится следующий ураган), идентификаторы спама в электронной почте и программы, которые разрабатывают основанные на фактических данных планы лечения для пациентов.

• Глубокое обучение

Глубокое обучение позволяет машинам решать сложные задачи даже при использовании набора данных, который очень разнообразен, неструктурирован и взаимосвязан. — это беспилотные автомобили — программы используют множество уровней нейронных сетей, чтобы определять объекты, которых следует избегать, распознавать сигналы светофора и знать, когда следует ускориться или замедлиться. Индустрия здравоохранения также, вероятно, изменится, поскольку глубокое обучение помогает врачам делать такие вещи, как предсказывать или обнаруживать рак раньше, что может спасти жизни.

Как вы, возможно, уже поняли, это захватывающее (и прибыльное!) время быть инженером по машинному обучению. Так что никогда не было лучшего времени, чтобы начать учиться, чтобы быть в этой области или углубить свою базу знаний.

Похлопайте, если вам понравилась эта статья!

Оставайтесь с нами, чтобы узнать больше!