Skillnaden mellan AI, Machine Learning och Deep Learning

av

Artificiell intelligens, maskininlärning och djupinlärning har tagit den moderna världen med storm.

Företag över hela världen använder dessa koncept för att bygga smarta, värdefulla maskiner som kan underlätta liv.

Artificiell intelligens (AI) är ett ”smart” sätt att skapa intelligenta maskiner, maskininlärning (ML) är en del av AI som hjälper till att bygga AI-drivna applikationer, och Deep Learning (DL) är återigen en del av maskininlärning som tränar en modell med komplexa algoritmer och stora datavolymer.

De spelar en viktig roll i branscherna med fokus på att ge användarna unika upplevelser.

Eftersom de är relaterade blandar de flesta ihop artificiell intelligens, maskininlärning och djupinlärning. Men dessa termer är inte desamma.

I den här artikeln kommer du att förstå likheterna och skillnaderna mellan dessa tekniker.

Så låt oss börja gräva.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Vad är de?

AI, ML och Deep Learning är ungefär desamma men inte i sin omfattning, arbetsprocess och deras utbytbarhetsfunktionalitet.

Låt oss diskutera dem en efter en för att förstå vad de är och deras dagliga tillämpningar i dagens liv.

Vad är artificiell intelligens (AI)?

Du kan inte definiera intelligens som en färdighetsuppsättning. Det är en process att lära sig nya saker på egen hand med smarthet och snabbhet. En människa använder intelligens för att lära av utbildning, träning, arbetserfarenheter och mer.

Att överföra mänsklig intelligens till en maskin är vad vi kallar artificiell intelligens (AI). Många IT-industrier använder AI för att utveckla självutvecklande maskiner som fungerar som människor. AI-maskiner lär sig av mänskligt beteende och utför uppgifter i enlighet därmed för att lösa komplexa algoritmer.

Enkelt uttryckt är det utvecklat i ett datorsystem för att styra andra datorsystem. På 1940-talet kom de första digitala datorerna till, och på 1950-talet kom möjligheten till AI.

Nuförtiden används artificiell intelligens i väderprognoser, bildbehandling, sökmotoroptimering, medicin, robotik, logistik, onlinesökning med mera. Baserat på den nuvarande funktionaliteten klassificeras artificiell intelligens i fyra typer:

  • Reactive Machines AI
  • Begränsat minne AI
  • Theory of Mind AI
  • Självmedveten AI

Exempel: När du pratar med Siri eller Alexa får du ofta svar och svar. Detta beror bara på AI inuti maskinen. Den lyssnar på dina ord, tolkar dem, förstår dem och svarar omedelbart.

Andra applikationer är självkörande fordon, AI-robotar, maskinöversättningar, taligenkänning med mera.

Vad är Machine Learning (ML)?

Innan du gräver efter Machine Learning måste du förstå konceptet med datautvinning. Datautvinning hämtar handlingsbar information genom att använda matematiska analystekniker för att upptäcka trender och mönster i data.

Organisationer kan använda massor av data för att förbättra maskininlärningstekniker. ML ger ett sätt att hitta en ny väg eller algoritm från databaserad erfarenhet. Det är studiet av tekniken som extraherar data automatiskt för att fatta affärsbeslut mer noggrant.

Det hjälper till att designa och utveckla en maskin som kan ta tag i specifik data från databasen för att ge värdefulla resultat utan att använda någon kod. Således ger ML ett bättre sätt att göra förutsägelser utifrån insikterna.

Så ML lär sig av data och algoritmer för att förstå hur man utför en uppgift. Det är delmängden av AI.

Exempel: I ditt dagliga liv, när du öppnar en plattform som du ofta använder, som Instagram, kan du se produktrekommendationer. Webbplatser spårar ditt beteende baserat på föregående sökning eller köp, ML får data och visar dig produkter baserat på samma mönster.

Många industrier använder ML för att upptäcka, åtgärda och diagnostisera onormalt applikationsbeteende i realtid. Den har flera applikationer i olika branscher, från små ansiktsigenkänningsapplikationer till stora raffineringsindustrier för sökmotorer.

Vad är Deep Learning

Om vi ​​jämför artificiell intelligens med mänsklig intelligens, så är Deep Learning neuronerna i en mänsklig hjärna. Det är snarare mer komplext än maskininlärning eftersom det använder djupa neurala nätverk.

Här använder maskinerna tekniken med flera lager för att lära sig. Nätverket består av ett indatalager för att acceptera indata från data och ett dolt lager för att hitta de dolda funktionerna. Slutligen tillhandahåller utdatalagret den slutliga informationen.

Med andra ord använder Deep Learning en enkel teknik som kallas sekvensinlärning. Många industrier använder tekniken Deep Learning för att bygga nya idéer och produkter. Deep Learning skiljer sig från Machine Learning när det gäller inverkan och omfattning.

AI är nuet och framtiden för vår växande värld. Deep Learning möjliggör praktiska tillämpningar genom att utöka den övergripande användningen av AI. På grund av Deep Learning verkar många komplexa uppgifter möjliga, som förarlösa bilar, bättre filmrekommendationer, sjukvård och mer.

Exempel: När du tänker på en förarlös bil måste du undra över hur den kör på vägen utan mänsklig hjälp. Deep Learning ger människoliknande expertis för att förstå vägstrukturen, fotgängare, hastighetsbegränsningar i olika scenarier och mer.

Med den stora datamängden och effektiva beräkningen kör en bil av sig själv, vilket gör att den har ett bättre beslutsflöde.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Hur fungerar de?

Nu vet du vad AI, ML och Deep Learning är individuellt. Låt oss jämföra dem utifrån hur de fungerar.

Hur fungerar AI?

Tänk på artificiell intelligens som ett sätt att lösa problem, svara på frågor, föreslå något eller förutsäga något.

System som använder AI-koncept fungerar genom att konsolidera stora datamängder med iterativa och intelligenta algoritmer och analysera data för att lära sig funktioner och mönster. Den fortsätter att testa och bestämma sin egen prestanda genom att bearbeta data och gör det smartare att utveckla mer expertis.

AI-system kan köra tusentals och miljontals uppgifter i otroliga hastigheter utan att behöva en paus. Därför lär de sig snabbt att kunna utföra en uppgift effektivt. AI syftar till att skapa datorsystem som efterliknar mänskligt beteende för att tänka som människor och lösa komplexa frågor.

För att göra detta använder AI-system olika processer, tekniker och teknologier. Här är olika komponenter i AI-system:

  • Neurala nätverk: Det är som ett stort nätverk av neuroner som finns i människans hjärnor. Det tillåter AI-system att använda stora uppsättningar data, analysera dem för att hitta mönster och lösa problem.
  • Kognitiv datoranvändning: Den imiterar hur den mänskliga hjärnan tänker när den utför uppgifter för att underlätta kommunikationen mellan maskiner och människor.
  • Maskininlärning: Det är en delmängd av AI som tillåter datorsystem, applikationer och program att automatiskt lära sig och utveckla erfarenhetsbaserade resultat. Det gör det möjligt för AI att upptäcka mönster och avslöja insikter från data för att förbättra resultaten.
  • Deep learning: Det är en delmängd av maskininlärning som gör det möjligt för AI att bearbeta data och lära sig och förbättra genom att använda AI-neurala nätverk.
  • Datorseende: AI-system kan analysera och tolka bildinnehåll genom djupinlärning och mönsterigenkänning. Datorseende tillåter AI-system att identifiera visuella datas komponenter.

Captchas lär sig till exempel genom att be dig identifiera cyklar, bilar, trafikljus etc.

  • Natural Processing Language (NLP): Det tillåter system att känna igen, analysera, tolka och lära sig mänskligt språk i talad och skriftlig form. Det används i system som kommunicerar med människor.

Så för att ett AI-system ska fungera måste det ha alla dessa funktioner. Tillsammans med dessa kräver AI-system vissa tekniker:

  • Större, tillgängliga datamängder eftersom AI trivs med det
  • Intelligent databehandling genom avancerade algoritmer för att analysera data i hastigheter samtidigt och förstå komplexa problem och förutsäga händelser.
  • Application Programming Interfaces (API) för att lägga till AI-funktioner till ett system eller en applikation och göra dem smartare.
  • Graphical Processing Units (GPU) för att ge kraft till AI-system för att utföra tunga beräkningar för databehandling och tolkning.

Hur fungerar maskininlärning?

Maskininlärning använder en stor mängd data genom att använda olika tekniker och algoritmer för att analysera, lära sig och förutsäga framtiden. Det involverar massor av komplex kodning och matematik som fyller en viss matematisk funktion.

Den utforskar data och identifierar mönster för att lära sig och förbättra baserat på tidigare erfarenheter. Det lär AI-system att tänka som människor gör. Maskininlärning hjälper till att automatisera uppgifter som slutförs med en uppsättning regler och datadefinierade mönster. På så sätt kan företag använda AI-system för att utföra uppgifter i hastigheter. ML använder två primära tekniker:

  • Oövervakat lärande: Det hjälper till att hitta kända mönster i insamlad data
  • Övervakad inlärning: Den möjliggör datainsamling eller producerar utdata från tidigare ML-distributioner.

Hur fungerar djupinlärning?

Det börjar med att designa en modell för djupinlärning för att kontinuerligt observera och analysera data som involverar en logisk struktur som hur människor drar slutsatser.

För att denna analys ska slutföras använder system för djupinlärning en skiktad algoritmisk struktur känd som ett artificiellt neuralt nätverk som kan efterlikna den mänskliga hjärnan. Detta gör att systemen är mer kapabla att utföra uppgifter än traditionella system.

En modell för djupinlärning måste dock kontinuerligt tränas för att utvecklas och förbättra dess förmåga så att den kan dra korrekta slutsatser.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: applikationer

För att helt förstå hur AI, ML och djupinlärning fungerar är det viktigt att veta hur och var de tillämpas.

AI-system används för olika ändamål såsom resonemang och problemlösning, planering, lärande, kunskapspresentation, naturligt språkbehandling, allmän intelligens, social intelligens, perception, med mera.

Till exempel används AI i onlineannonser, sökmotorer som Google, etc.

Låt oss titta på det i detalj.

Internet, e-handel och marknadsföring

  • Sökmotorer: Sökmotorer som Google använder AI för att visa resultat.
  • Rekommendationssystem: Det används också av rekommendationssystem som YouTube, Netflix och Amazon för att rekommendera innehåll baserat på användarpreferenser eller betyg.

AI används för att skapa spellistor, visa videor, rekommendera produkter och tjänster och mer.

  • Sociala medier: Sajter som Facebook, Instagram, Twitter, etc. använder AI för att visa relevanta inlägg du kan engagera dig i, automatiskt översätta språk, ta bort hatiskt innehåll, etc.
  • Annonser: AI utnyttjas för riktade webbannonser för att övertyga människor att klicka på annonserna och öka sin tid på webbplatser genom att visa attraktivt innehåll. AI kan förutsäga personliga erbjudanden och kundbeteende genom att analysera deras digitala signaturer.
  • Chatbots: Chatbots används för att styra apparater, kommunicera med kunder, etc.

Till exempel kan Amazon Echo översätta mänskligt tal till lämpliga handlingar.

  • Virtuella assistenter: Virtuella assistenter som Amazon Alexa använder AI för att bearbeta naturligt språk och hjälpa användare med deras frågor.
  • Översättning: AI kan automatiskt översätta textdokument och talade språk.

Exempel: Google Translate.

Andra användningsfall inkluderar skräppostfiltrering, bildmärkning, ansiktsigenkänning och mer.

Spelande

Spelindustrin använder AI flitigt för att producera avancerade videospel, inklusive några av dem med övermänskliga förmågor.

Exempel: Schackliknande Deep Blue och AlphaGo. Den sistnämnde besegrade en gång Lee Sedol, som är världsmästare i GO.

Socioekonomisk

AI utnyttjas för att hantera sociala och ekonomiska utmaningar som hemlöshet, fattigdom, etc.

Exempel: Forskare vid Stanford University använde AI för att identifiera fattigdomsområden genom att analysera satellitbilder.

Cybersäkerhet

Genom att anamma AI och dess underområden ML och djupinlärning kan säkerhetsföretag skapa lösningar för att skydda system, nätverk, applikationer och data. Det är ansökt om:

  • Applikationssäkerhet för att motverka attacker som cross-site scripting, SQL-injektion, server-side-förfalskning, distribuerad denial of service, etc.
  • Nätverksskydd genom att identifiera fler attacker och förbättra system för intrångsdetektering
  • Analysera användarbeteende för att identifiera komprometterade appar, risker och bedrägerier
  • Endpoint-skydd genom att lära sig vanligt hotbeteende och förhindra dem för att förhindra attacker som ransomware.

Lantbruk

AI, ML och djupinlärning är till hjälp för jordbruket för att identifiera områden som kräver bevattning, gödsling och behandlingar för att öka avkastningen. Det kan hjälpa agronomer att bedriva forskning och förutsäga grödans mognadstid, övervaka fukt i jorden, automatisera växthus, upptäcka skadedjur och använda jordbruksmaskiner.

Finansiera

Artificiella neurala nätverk används i finansiella institutioner för att upptäcka anspråk och avgifter utanför normen och aktiviteterna för utredning.

Banker kan använda AI för att förebygga bedrägerier för att motverka missbruk av betalkort, organisera verksamhet som bokföring, hantera fastigheter, investera i aktier, övervaka beteendemönster och reagera omedelbart på förändringar. AI används också i onlinehandelsappar.

Exempel: Zest Automated Machine Learning (ZAML) av ZestFinance är en plattform för kreditgaranti. Den använder AI och ML för dataanalys och tilldelar människor kreditpoäng.

Utbildning

AI-lärare kan hjälpa elever att lära sig samtidigt som de eliminerar stress och ångest. Det kan också hjälpa lärare att förutsäga beteende tidigt i en virtuell inlärningsmiljö (VLE) som Moodle. Det är särskilt fördelaktigt under scenarier som den nuvarande pandemin.

Sjukvård

AI används inom vården för att utvärdera ett elektrokardiogram eller CT-skanning för att identifiera hälsorisker hos patienter. Det hjälper också till att reglera doseringen och välja de mest lämpliga behandlingarna för sjukdomar som cancer.

Artificiella neurala nätverk stödjer kliniska beslut för medicinsk diagnos, till exempel konceptbehandlingsteknologi som används i EMR-programvara. AI kan också hjälpa till med:

  • Analysera journaler
  • Läkemedelshantering
  • Planera behandlingar
  • Samråd
  • Klinisk utbildning
  • Skapa droger
  • Förutsäga resultat

Användningsfall: Hanover AI-projekt av Microsoft hjälper läkare att välja den mest effektiva cancerbehandlingen bland 800+ vacciner och mediciner.

Regering

Statliga organisationer från länder som Kina använder AI för massövervakning. På samma sätt kan den också användas för att hantera trafiksignaler genom att använda kameror för övervakning av trafiktäthet och justering av signaltid.

Till exempel, i Indien, används AI-hanterad trafiksignalering för att rensa och hantera trafik i staden Bengaluru.

Dessutom använder många länder AI i sina militära tillämpningar för att förbättra kommunikation, kommando, kontroller, sensorer, interoperabilitet och integration. Det används också för att samla in och analysera intelligens, logistik, autonoma fordon, cyberoperationer och mer.

Andra tillämpningar av AI finns i:

  • Utforskning av rymden för att analysera omfattande data för forskning
  • Biokemi för att bestämma proteiners 3D-struktur
  • Innehållsskapande och automatisering.

Exempel: Wordsmith är en plattform för att generera naturligt språk och överföra data till meningsfulla insikter.

  • Automatisera lagrelaterade uppgifter och sök,
  • Arbetsplatssäkerhet och hälsoledning
  • Personal för att granska och rangordna CV
  • Jobbsökning genom att utvärdera data relaterade till jobbkunskaper och löner
  • Kundtjänst med virtuella assistenter
  • Gästfrihet för att automatisera uppgifter, kommunicera med gäster, analysera trender och förutsäga konsumenternas behov.
  • Tillverkning av bilar, sensorer, spel och leksaker med mera

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Skillnader

Artificiell intelligens, maskininlärning och djupinlärning korrelerar med varandra. Faktum är att djupinlärning är en delmängd av maskininlärning, och maskininlärning är en delmängd av artificiell intelligens.

Så, det är inte en fråga om egentligen ”skillnad” här, utan omfattningen på vilken de kan tillämpas.

Låt oss titta på hur de skiljer sig åt.

Artificiell intelligens vs. maskininlärning

ParameterAI MLConceptDet är ett större koncept för att skapa smarta maskiner för att simulera mänskligt tänkande och beteende. Det är en delmängd av artificiell intelligens för att hjälpa maskiner att lära sig genom att analysera data utan explicit programmering.AimIt syftar till att skapa smartare system med människoliknande tänkande för att lösa komplexa frågor .
Den är oroad över att öka framgångsfrekvensen. Syftet är att tillåta maskiner för dataanalys för att ge korrekt utdata.
Den är oroad över mönster och noggrannhet Vad de görAI gör att ett system kan utföra uppgifter som en människa skulle göra men utan fel och med en snabbare hastighet. Maskiner lärs kontinuerligt att förbättra och utföra en uppgift så att den kan ge mer precision. DelmängderDess undermängder är djupinlärning och maskininlärning.Dess undergrupp är djupinlärningTyperDen är av tre typer – allmän AI, stark AI och svag AI.Dess typer är förstärkningsinlärning, övervakad och oövervakadProcessDen inkluderar resonemang, inlärning och självkorrigeringDen inkluderar också inlärning. som självkorrigering för nya data. Typer av data Den handlar om ostrukturerad, semi-strukturerad och strukturerad dataDess handlar om semi-strukturerad och strukturerad dataScopeDess räckvidd är bredare.
AI-system kan utföra flera uppgifter istället för ML som är utbildad för specifika uppgifter. Dess omfattning är begränsad jämfört med AI.
ML-maskiner utför specifika uppgifter som de är utbildade för Applikation. Dess applikationer är chatbots, robotar, rekommendationssystem, spel, sociala medier och många fler.Primära applikationer är onlinerekommendationer, Facebook-vänförslag, Google-sökning, etc.

Machine Learning vs Deep Learning

ParameterMLDeep learningDataberoende Även om ML fungerar på enorma datavolymer, accepterar det också mindre datavolymer.Dess algoritmer fungerar mycket på stora datavolymer. Därför, om du vill få mer noggrannhet, måste du tillhandahålla mer data och låta den lära sig kontinuerligt.UtförandetidDess algoritmer kräver mindre träningstid än DL men tar längre tid för modelltestning. Det tar längre tid för modellträning men mindre längre tid för modelltestning .HårdvaruberoendeML-modeller behöver inte mycket data i huvudsak; därför fungerar de på billiga maskiner. DL-modeller kräver enorma data för effektivt arbete; därför är de endast lämpliga för avancerade maskiner med GPU:er. FunktionsteknikML-modeller kräver att du utvecklar en funktionsextraktor för varje problem för att gå vidare. Eftersom DL är en avancerad form av ML, kräver den inte funktionsextraktorer för problem. DL lär sig istället funktioner och insikter på hög nivå från insamlad data av sig själv.ProblemlösningTraditionella ML-modeller delar upp ett problem i mindre delar och löser varje del separat. När den löser alla delar genererar den det slutliga resultatet. DL-modeller använder sig av en heltäckande metod för att lösa ett problem genom att ta indata för ett givet problem. ResultattolkningDet är lätt att tolka resultaten av ett problem med hjälp av ML-modeller. med den fullständiga analysen av processen och orsakerna. Det kan vara svårt att analysera resultatet av ett problem med DL-modeller. Även om du kan få bättre resultat för ett problem med DL än traditionell ML, kan du inte hitta varför och hur resultatet kom ut. DataIt kräver strukturerad och semi-strukturerad data. Den kräver både strukturerad och ostrukturerad data eftersom den är beroende av artificiella neurala nätverk. Bäst för Lämplig för att lösa enkla och bitkomplexa problem. Lämplig för att lösa komplexa problem.

Slutsats

Artificiell intelligens, maskininlärning och djupinlärning är moderna tekniker för att skapa smarta maskiner och lösa komplexa problem. De används överallt, från företag till hem, vilket gör livet enklare.

DL kommer under ML, och ML kommer under AI, så det är egentligen inte en fråga om skillnad här, utan omfattningen av varje teknik.