Διαφορά μεταξύ AI, Machine Learning και Deep Learning

Η τεχνητή νοημοσύνη, η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση έχουν κατακλύσει τον σύγχρονο κόσμο.

Οι επιχειρήσεις σε όλο τον κόσμο χρησιμοποιούν αυτές τις έννοιες για να κατασκευάσουν έξυπνες, πολύτιμες μηχανές που μπορούν να διευκολύνουν τη ζωή.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) είναι ένας «έξυπνος» τρόπος για τη δημιουργία ευφυών μηχανών, η μηχανική μάθηση (ML) είναι μέρος της τεχνητής νοημοσύνης που βοηθά στη δημιουργία εφαρμογών που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη και το Deep Learning (DL) είναι και πάλι μέρος της μηχανικής μάθησης που εκπαιδεύει ένα μοντέλο με πολύπλοκους αλγόριθμους και τεράστιους όγκους δεδομένων.

Διαδραματίζουν ζωτικό ρόλο στις βιομηχανίες που εστιάζουν στην παροχή μοναδικών εμπειριών στους χρήστες.

Δεδομένου ότι σχετίζονται, οι περισσότεροι άνθρωποι συγχέουν την Τεχνητή Νοημοσύνη, τη μηχανική μάθηση και τη βαθιά μάθηση. Αλλά αυτοί οι όροι δεν είναι οι ίδιοι.

Σε αυτό το άρθρο, θα κατανοήσετε τις ομοιότητες και τις διαφορές μεταξύ αυτών των τεχνολογιών.

Ας αρχίσουμε λοιπόν να σκάβουμε.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Τι είναι αυτά;

Το AI, το ML και το Deep Learning είναι κάπως τα ίδια, αλλά όχι ως προς το πεδίο εφαρμογής, τη διαδικασία εργασίας και τη λειτουργικότητά τους εναλλαξιμότητας.

Ας τα συζητήσουμε ένα προς ένα για να καταλάβουμε τι είναι και τις καθημερινές τους εφαρμογές στην παρούσα ζωή.

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI);

Δεν μπορείτε να ορίσετε τη νοημοσύνη ως σύνολο δεξιοτήτων. Είναι μια διαδικασία να μαθαίνεις νέα πράγματα μόνος σου με εξυπνάδα και ταχύτητα. Ένας άνθρωπος χρησιμοποιεί τη νοημοσύνη για να μάθει από την εκπαίδευση, την κατάρτιση, τις εργασιακές εμπειρίες και πολλά άλλα.

Η μεταφορά της ανθρώπινης νοημοσύνης σε μια μηχανή είναι αυτό που ονομάζουμε Τεχνητή Νοημοσύνη (AI). Πολλές βιομηχανίες πληροφορικής χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να αναπτύξουν αυτοαναπτυσσόμενες μηχανές που λειτουργούν σαν άνθρωποι. Οι μηχανές AI μαθαίνουν από την ανθρώπινη συμπεριφορά και εκτελούν εργασίες ανάλογα για την επίλυση πολύπλοκων αλγορίθμων.

Με απλά λόγια, αναπτύσσεται σε ένα σύστημα υπολογιστή για τον έλεγχο άλλων συστημάτων υπολογιστών. Στη δεκαετία του 1940, εμφανίστηκαν οι πρώτοι ψηφιακοί υπολογιστές και στη δεκαετία του 1950, εμφανίστηκε η δυνατότητα AI.

Σήμερα, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται στην πρόβλεψη καιρού, την επεξεργασία εικόνας, τη βελτιστοποίηση μηχανών αναζήτησης, την ιατρική, τη ρομποτική, την επιμελητεία, την ηλεκτρονική αναζήτηση και πολλά άλλα. Με βάση την τρέχουσα λειτουργικότητα, η τεχνητή νοημοσύνη ταξινομείται σε τέσσερις τύπους:

  • Reactive Machines AI
  • AI περιορισμένης μνήμης
  • Theory of Mind AI
  • Αυτογνωσία AI

Παράδειγμα: Όταν μιλάτε με τη Siri ή την Alexa, λαμβάνετε συχνές απαντήσεις και απαντήσεις. Αυτό οφείλεται μόνο στην τεχνητή νοημοσύνη μέσα στο μηχάνημα. Ακούει τα λόγια σας, τα ερμηνεύει, τα καταλαβαίνει και ανταποκρίνεται αμέσως.

Άλλες εφαρμογές είναι αυτοοδηγούμενα οχήματα, ρομπότ AI, μηχανικές μεταφράσεις, αναγνώριση ομιλίας και πολλά άλλα.

Τι είναι η Μηχανική Μάθηση (ML);

Πριν ψάξετε για τη Μηχανική Μάθηση, πρέπει να κατανοήσετε την έννοια της εξόρυξης δεδομένων. Η εξόρυξη δεδομένων αντλεί πληροφορίες που να μπορούν να ενεργήσουν χρησιμοποιώντας τεχνικές μαθηματικής ανάλυσης για να ανακαλύψουν τάσεις και μοτίβα μέσα στα δεδομένα.

Οι οργανισμοί μπορούν να χρησιμοποιήσουν πολλά δεδομένα για να βελτιώσουν τις τεχνικές μηχανικής εκμάθησης. Η ML παρέχει έναν τρόπο εύρεσης μιας νέας διαδρομής ή αλγόριθμου από την εμπειρία που βασίζεται σε δεδομένα. Είναι η μελέτη της τεχνικής που εξάγει δεδομένα αυτόματα για να λαμβάνει επιχειρηματικές αποφάσεις πιο προσεκτικά.

Βοηθά στο σχεδιασμό και την ανάπτυξη ενός μηχανήματος που μπορεί να συλλάβει συγκεκριμένα δεδομένα από τη βάση δεδομένων για να δώσει πολύτιμα αποτελέσματα χωρίς τη χρήση κώδικα. Έτσι, η ML δίνει έναν καλύτερο τρόπο για να κάνετε προβλέψεις από τις πληροφορίες.

Έτσι, η ML μαθαίνει από τα δεδομένα και τους αλγόριθμους να κατανοεί πώς να εκτελεί μια εργασία. Είναι το υποσύνολο του AI.

Παράδειγμα: Στην καθημερινή σας ζωή, όταν ανοίγετε οποιαδήποτε πλατφόρμα που χρησιμοποιείτε συχνά, όπως το Instagram, μπορείτε να δείτε προτάσεις προϊόντων. Οι ιστότοποι παρακολουθούν τη συμπεριφορά σας με βάση την προηγούμενη αναζήτηση ή αγορά, η ML λαμβάνει τα δεδομένα και σας εμφανίζει προϊόντα με βάση το ίδιο μοτίβο.

Πολλές βιομηχανίες χρησιμοποιούν την ML για να ανιχνεύσουν, να διορθώσουν και να διαγνώσουν ανώμαλη συμπεριφορά εφαρμογών σε πραγματικό χρόνο. Έχει πολλαπλές εφαρμογές σε διάφορους κλάδους, ξεκινώντας από μικρές εφαρμογές αναγνώρισης προσώπου έως μεγάλες βιομηχανίες βελτίωσης μηχανών αναζήτησης.

Τι είναι το Deep Learning

Αν συγκρίνουμε την τεχνητή νοημοσύνη με την ανθρώπινη νοημοσύνη, τότε το Deep Learning είναι οι νευρώνες μέσα στον ανθρώπινο εγκέφαλο. Είναι μάλλον πιο περίπλοκο από τη μηχανική μάθηση καθώς χρησιμοποιεί βαθιά νευρωνικά δίκτυα.

Εδώ, οι μηχανές χρησιμοποιούν την τεχνική πολλών στρωμάτων για να μάθουν. Το δίκτυο αποτελείται από ένα επίπεδο εισόδου για να δέχεται εισόδους από δεδομένα και ένα κρυφό επίπεδο για να βρει τα κρυφά χαρακτηριστικά. Επιτέλους, το επίπεδο εξόδου παρέχει τις τελικές πληροφορίες.

Με άλλα λόγια, το Deep Learning χρησιμοποιεί μια απλή τεχνική που ονομάζεται μάθηση ακολουθίας. Πολλές βιομηχανίες χρησιμοποιούν την τεχνική Deep Learning για να δημιουργήσουν νέες ιδέες και προϊόντα. Το Deep Learning διαφέρει από το Machine Learning όσον αφορά τον αντίκτυπο και το εύρος.

  Πώς να αναζητήσετε γρήγορα Emoji σε iPhone ή iPad

Το AI είναι το παρόν και το μέλλον του αναπτυσσόμενου κόσμου μας. Το Deep Learning επιτρέπει πρακτικές εφαρμογές επεκτείνοντας τη συνολική χρήση του AI. Λόγω του Deep Learning, πολλές σύνθετες εργασίες φαίνονται δυνατές, όπως αυτοκίνητα χωρίς οδηγό, καλύτερες προτάσεις ταινιών, υγειονομική περίθαλψη και πολλά άλλα.

Παράδειγμα: Όταν σκέφτεστε ένα αυτοκίνητο χωρίς οδηγό, πρέπει να αναρωτιέστε πώς κινείται στο δρόμο χωρίς ανθρώπινη βοήθεια. Το Deep Learning παρέχει ανθρώπινη τεχνογνωσία στην κατανόηση της δομής του δρόμου, των πεζών, των ορίων ταχύτητας σε διάφορα σενάρια και πολλά άλλα.

Με τα μεγάλα δεδομένα και τον αποτελεσματικό υπολογισμό, ένα αυτοκίνητο οδηγεί μόνο του, πράγμα που σημαίνει ότι έχει καλύτερη ροή λήψης αποφάσεων.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Πώς λειτουργούν;

Τώρα, ξέρετε τι είναι το AI, το ML και το Deep Learning ξεχωριστά. Ας τα συγκρίνουμε με βάση τον τρόπο λειτουργίας τους.

Πώς λειτουργεί το AI;

Σκεφτείτε την τεχνητή νοημοσύνη ως έναν τρόπο για να λύσετε προβλήματα, να απαντήσετε σε ερωτήσεις, να προτείνετε κάτι ή να προβλέψετε κάτι.

Τα συστήματα που χρησιμοποιούν έννοιες AI λειτουργούν ενοποιώντας μεγάλα σύνολα δεδομένων με επαναληπτικούς και έξυπνους αλγόριθμους και αναλύοντας τα δεδομένα για να μάθουν χαρακτηριστικά και μοτίβα. Συνεχίζει να δοκιμάζει και να προσδιορίζει τις δικές του επιδόσεις επεξεργάζοντας δεδομένα και το κάνει πιο έξυπνο να αναπτύξει περισσότερη τεχνογνωσία.

Τα συστήματα AI μπορούν να εκτελέσουν χιλιάδες και εκατομμύρια εργασίες με απίστευτες ταχύτητες χωρίς να απαιτούν διάλειμμα. Ως εκ τούτου, μαθαίνουν γρήγορα να είναι σε θέση να φέρουν εις πέρας μια εργασία αποτελεσματικά. Η τεχνητή νοημοσύνη στοχεύει στη δημιουργία συστημάτων υπολογιστών που μιμούνται την ανθρώπινη συμπεριφορά για να σκέφτονται σαν άνθρωποι και να λύνουν σύνθετες ερωτήσεις.

Για να γίνει αυτό, τα συστήματα AI αξιοποιούν διάφορες διαδικασίες, τεχνικές και τεχνολογίες. Ακολουθούν διάφορα στοιχεία των συστημάτων AI:

  • Νευρωνικά δίκτυα: Είναι σαν ένα μεγάλο δίκτυο νευρώνων που βρίσκεται στον ανθρώπινο εγκέφαλο. Επιτρέπει στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης να χρησιμοποιούν μεγάλα σύνολα δεδομένων, να τα αναλύουν για να βρουν μοτίβα και να λύσουν προβλήματα.
  • Γνωστική Υπολογιστική: Μιμείται τον τρόπο με τον οποίο σκέφτεται ο ανθρώπινος εγκέφαλος ενώ εκτελεί εργασίες για να διευκολύνει την επικοινωνία μεταξύ μηχανών και ανθρώπων.
  • Μηχανική μάθηση: Είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει σε συστήματα υπολογιστών, εφαρμογές και προγράμματα να μαθαίνουν αυτόματα και να αναπτύσσουν αποτελέσματα που βασίζονται στην εμπειρία. Επιτρέπει στην τεχνητή νοημοσύνη να ανιχνεύει μοτίβα και να αποκαλύπτει πληροφορίες από τα δεδομένα για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων.
  • Βαθιά μάθηση: Είναι ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης που επιτρέπει στο AI να επεξεργάζεται δεδομένα και να μαθαίνει και να βελτιώνεται χρησιμοποιώντας νευρωνικά δίκτυα AI.
  • Όραση υπολογιστή: Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύσουν και να ερμηνεύσουν το περιεχόμενο της εικόνας μέσω της βαθιάς μάθησης και της αναγνώρισης προτύπων. Η όραση υπολογιστή επιτρέπει στα συστήματα AI να αναγνωρίζουν τα στοιχεία των οπτικών δεδομένων.

Για παράδειγμα, τα captchas μαθαίνουν ζητώντας σας να αναγνωρίσετε ποδήλατα, αυτοκίνητα, φανάρια κ.λπ.

  • Φυσική Γλώσσα Επεξεργασίας (NLP): Επιτρέπει στα συστήματα να αναγνωρίζουν, να αναλύουν, να ερμηνεύουν και να μαθαίνουν την ανθρώπινη γλώσσα σε προφορική και γραπτή μορφή. Χρησιμοποιείται σε συστήματα που επικοινωνούν με τον άνθρωπο.

Άρα, για να λειτουργήσει ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να έχει όλες αυτές τις δυνατότητες. Μαζί με αυτά, τα συστήματα AI απαιτούν ορισμένες τεχνολογίες:

  • Μεγαλύτερα, προσβάσιμα σύνολα δεδομένων αφού το AI ευδοκιμεί σε αυτό
  • Έξυπνη επεξεργασία δεδομένων μέσω προηγμένων αλγορίθμων για ανάλυση δεδομένων με ταχύτητες ταυτόχρονα και κατανόηση σύνθετων προβλημάτων και πρόβλεψη γεγονότων.
  • Διεπαφές προγραμματισμού εφαρμογών (API) για να προσθέσετε λειτουργίες AI σε ένα σύστημα ή μια εφαρμογή και να τις κάνετε πιο έξυπνες.
  • Γραφικές Μονάδες Επεξεργασίας (GPU) για την παροχή ισχύος σε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης για την εκτέλεση βαρέων υπολογισμών για την επεξεργασία και την ερμηνεία δεδομένων.

Πώς λειτουργεί η Μηχανική Μάθηση;

Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιεί μεγάλο όγκο δεδομένων χρησιμοποιώντας διάφορες τεχνικές και αλγόριθμους για να αναλύσει, να μάθει και να προβλέψει το μέλλον. Περιλαμβάνει πολλές σύνθετες κωδικοποιήσεις και μαθηματικά που εξυπηρετούν κάποια μαθηματική συνάρτηση.

Εξερευνά δεδομένα και προσδιορίζει πρότυπα προκειμένου να μάθει και να βελτιωθεί με βάση τις προηγούμενες εμπειρίες του. Διδάσκει τα συστήματα AI να σκέφτονται όπως οι άνθρωποι. Η μηχανική εκμάθηση βοηθά στην αυτοματοποίηση εργασιών που ολοκληρώνονται με ένα σύνολο κανόνων και μοτίβων που καθορίζονται από δεδομένα. Με αυτόν τον τρόπο, οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιούν συστήματα AI για να εκτελούν εργασίες με ταχύτητες. Η ML χρησιμοποιεί δύο κύριες τεχνικές:

  • Εκμάθηση χωρίς επίβλεψη: Βοηθά στην εύρεση γνωστών μοτίβων στα συγκεντρωμένα δεδομένα
  • Εποπτευόμενη μάθηση: Επιτρέπει τη συλλογή δεδομένων ή παράγει αποτελέσματα από προηγούμενες αναπτύξεις ML.

Πώς λειτουργεί το Deep Learning;

Ξεκινά με το σχεδιασμό ενός μοντέλου βαθιάς μάθησης για τη συνεχή παρατήρηση και ανάλυση δεδομένων που περιλαμβάνουν μια λογική δομή όπως ο τρόπος με τον οποίο οι άνθρωποι εξάγουν συμπεράσματα.

Για να ολοκληρωθεί αυτή η ανάλυση, τα συστήματα βαθιάς μάθησης χρησιμοποιούν μια πολυεπίπεδη αλγοριθμική δομή γνωστή ως τεχνητό νευρωνικό δίκτυο που μπορεί να μιμηθεί τον ανθρώπινο εγκέφαλο. Αυτό επιτρέπει στα συστήματα να είναι πιο ικανά στην εκτέλεση εργασιών από τα παραδοσιακά συστήματα.

Ωστόσο, ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης πρέπει συνεχώς να εκπαιδεύεται ώστε να εξελίσσεται και να ενισχύει τις δυνατότητές του, ώστε να μπορεί να εξάγει σωστά συμπεράσματα.

  Ποιο είναι το εύρος ενός τυπικού δικτύου WiFi

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Εφαρμογές

Για να κατανοήσετε πλήρως πώς λειτουργούν το AI, το ML και η βαθιά μάθηση, είναι σημαντικό να γνωρίζετε πώς και πού εφαρμόζονται.

Τα συστήματα AI χρησιμοποιούνται για διάφορους σκοπούς, όπως η συλλογιστική και η επίλυση προβλημάτων, ο προγραμματισμός, η μάθηση, η παρουσίαση γνώσεων, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, η γενική νοημοσύνη, η κοινωνική νοημοσύνη, η αντίληψη και άλλα.

Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται σε διαδικτυακές διαφημίσεις, μηχανές αναζήτησης όπως η Google κ.λπ.

Ας το δούμε αναλυτικά.

Διαδίκτυο, ηλεκτρονικό εμπόριο και μάρκετινγκ

  • Μηχανές αναζήτησης: Οι μηχανές αναζήτησης όπως η Google χρησιμοποιούν AI για την εμφάνιση αποτελεσμάτων.
  • Συστήματα συστάσεων: Χρησιμοποιείται επίσης από συστήματα συστάσεων όπως το YouTube, το Netflix και το Amazon για να προτείνουν περιεχόμενο με βάση τις προτιμήσεις ή τις αξιολογήσεις των χρηστών.

Το AI χρησιμοποιείται για τη δημιουργία λιστών αναπαραγωγής, την εμφάνιση βίντεο, την πρόταση προϊόντων και υπηρεσιών και πολλά άλλα.

  • Μέσα κοινωνικής δικτύωσης: Ιστότοποι όπως το Facebook, το Instagram, το Twitter κ.λπ. χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να εμφανίζουν σχετικές αναρτήσεις με τις οποίες μπορείτε να αλληλεπιδράτε, να μεταφράζουν αυτόματα γλώσσες, να αφαιρούν περιεχόμενο μίσους κ.λπ.
  • Διαφημίσεις: Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για στοχευμένες διαφημίσεις Ιστού για να πείσει τους ανθρώπους να κάνουν κλικ στις διαφημίσεις και να αυξήσουν τον χρόνο που αφιερώνουν σε ιστότοπους προβάλλοντας ελκυστικό περιεχόμενο. Το AI μπορεί να προβλέψει εξατομικευμένες προσφορές και τη συμπεριφορά των πελατών αναλύοντας τις ψηφιακές τους υπογραφές.
  • Chatbots: Τα chatbots χρησιμοποιούνται για τον έλεγχο συσκευών, την επικοινωνία με πελάτες κ.λπ.

Για παράδειγμα, το Amazon Echo μπορεί να μεταφράσει την ανθρώπινη ομιλία σε κατάλληλες ενέργειες.

  • Εικονικοί βοηθοί: Εικονικοί βοηθοί όπως η Amazon Alexa χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να επεξεργαστούν τη φυσική γλώσσα και να βοηθήσουν τους χρήστες με τα ερωτήματά τους.
  • Μετάφραση: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μεταφράσει αυτόματα έγγραφα κειμένου και ομιλούμενες γλώσσες.

Παράδειγμα: Μετάφραση Google.

Άλλες περιπτώσεις χρήσης περιλαμβάνουν φιλτράρισμα ανεπιθύμητων μηνυμάτων, επισήμανση εικόνων, αναγνώριση προσώπου και πολλά άλλα.

Παιχνίδι

Η βιομηχανία τυχερών παιχνιδιών χρησιμοποιεί σε μεγάλο βαθμό την τεχνητή νοημοσύνη για την παραγωγή προηγμένων βιντεοπαιχνιδιών, συμπεριλαμβανομένων ορισμένων από αυτά με υπεράνθρωπες δυνατότητες.

Παράδειγμα: Deep Blue και AlphaGo που μοιάζει με σκάκι. Ο τελευταίος κάποτε νίκησε τον Lee Sedol, ο οποίος είναι παγκόσμιος πρωταθλητής στο GO.

Κοινωνικοοικονομικό

Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για την αντιμετώπιση κοινωνικών και οικονομικών προκλήσεων όπως η έλλειψη στέγης, η φτώχεια κ.λπ.

Παράδειγμα: Ερευνητές στο Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ χρησιμοποίησαν την τεχνητή νοημοσύνη για να προσδιορίσουν τις περιοχές φτώχειας αναλύοντας δορυφορικές εικόνες.

Κυβερνασφάλεια

Υιοθετώντας την τεχνητή νοημοσύνη και τα υποπεδία της ML και βαθιάς μάθησης, οι εταιρείες ασφαλείας μπορούν να δημιουργήσουν λύσεις για την προστασία συστημάτων, δικτύων, εφαρμογών και δεδομένων. Εφαρμόζεται για:

  • Ασφάλεια εφαρμογών για την αντιμετώπιση επιθέσεων όπως δέσμες ενεργειών μεταξύ τοποθεσιών, ένεση SQL, πλαστογραφία από την πλευρά του διακομιστή, κατανεμημένη άρνηση υπηρεσίας κ.λπ.
  • Προστασία δικτύου με τον εντοπισμό περισσότερων επιθέσεων και τη βελτίωση των συστημάτων ανίχνευσης εισβολών
  • Αναλύστε τη συμπεριφορά των χρηστών για να εντοπίσετε παραβιασμένες εφαρμογές, κινδύνους και απάτες
  • Προστασία τελικού σημείου μαθαίνοντας κοινές συμπεριφορές απειλών και αποτρέποντάς τις για να αποτρέψετε επιθέσεις όπως το ransomware.

Γεωργία

Το AI, το ML και η βαθιά μάθηση είναι χρήσιμα για τη γεωργία για τον εντοπισμό περιοχών που απαιτούν άρδευση, λίπανση και θεραπείες για την αύξηση της απόδοσης. Μπορεί να βοηθήσει τους γεωπόνους να πραγματοποιήσουν έρευνα και να προβλέψουν τον χρόνο ωρίμανσης της καλλιέργειας, να παρακολουθήσουν την υγρασία στο έδαφος, να αυτοματοποιήσουν τα θερμοκήπια, να ανιχνεύσουν παράσιτα και να χειριστούν γεωργικές μηχανές.

Χρηματοδότηση

Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούνται σε χρηματοπιστωτικά ιδρύματα για τον εντοπισμό αξιώσεων και χρεώσεων εκτός του κανόνα και των δραστηριοτήτων για έρευνα.

Οι τράπεζες μπορούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για την πρόληψη της απάτης για να αντιμετωπίσουν την κατάχρηση χρεωστικών καρτών, να οργανώσουν λειτουργίες όπως η τήρηση βιβλίων, να διαχειριστούν ακίνητα, να επενδύσουν σε μετοχές, να παρακολουθήσουν πρότυπα συμπεριφοράς και να αντιδράσουν άμεσα στις αλλαγές. Το AI χρησιμοποιείται επίσης σε διαδικτυακές εφαρμογές συναλλαγών.

Παράδειγμα: Η Zest Automated Machine Learning (ZAML) από τη ZestFinance είναι μια πλατφόρμα για την ανάληψη πιστώσεων. Χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη και ML για ανάλυση δεδομένων και εκχωρεί στους ανθρώπους πιστωτικά σκορ.

Εκπαίδευση

Οι δάσκαλοι της τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν τους μαθητές να μάθουν ενώ εξαλείφουν το στρες και το άγχος. Μπορεί επίσης να βοηθήσει τους εκπαιδευτικούς να προβλέψουν τη συμπεριφορά νωρίς σε ένα εικονικό περιβάλλον μάθησης (VLE) όπως το Moodle. Είναι ιδιαίτερα ωφέλιμο σε σενάρια όπως η τρέχουσα πανδημία.

Φροντίδα υγείας

Το AI εφαρμόζεται στην υγειονομική περίθαλψη για την αξιολόγηση ενός ηλεκτροκαρδιογραφήματος ή αξονικής τομογραφίας για τον εντοπισμό κινδύνων για την υγεία των ασθενών. Βοηθά επίσης στη ρύθμιση της δοσολογίας και στην επιλογή των καταλληλότερων θεραπειών για ασθένειες όπως ο καρκίνος.

Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα υποστηρίζουν κλινικές αποφάσεις για ιατρική διάγνωση, για παράδειγμα, τεχνολογία επεξεργασίας εννοιών που χρησιμοποιείται στο λογισμικό EMR. Το AI μπορεί επίσης να βοηθήσει σε:

  • Ανάλυση ιατρικών αρχείων
  • Διαχείριση φαρμάκων
  • Σχεδιασμός θεραπειών
  • Διαβούλευση
  • Κλινική εκπαίδευση
  • Δημιουργία ναρκωτικών
  • Πρόβλεψη αποτελεσμάτων

Περίπτωση χρήσης: Το έργο Hanover AI από τη Microsoft βοηθά τους γιατρούς να επιλέξουν την πιο αποτελεσματική θεραπεία για τον καρκίνο από 800+ εμβόλια και φάρμακα.

  Πώς να εγκαταστήσετε το θέμα Hooli GTK

Κυβέρνηση

Κυβερνητικές οργανώσεις από χώρες όπως η Κίνα χρησιμοποιούν AI για μαζική παρακολούθηση. Ομοίως, μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για τη διαχείριση σημάτων κυκλοφορίας χρησιμοποιώντας κάμερες για την παρακολούθηση της πυκνότητας της κυκλοφορίας και τη ρύθμιση του χρονισμού σήματος.

Για παράδειγμα, στην Ινδία, η σηματοδότηση κυκλοφορίας που διαχειρίζεται η τεχνητή νοημοσύνη αναπτύσσεται για την εκκαθάριση και τη διαχείριση της κυκλοφορίας στην πόλη της Μπανγκαλόρ.

Επιπλέον, πολλές χώρες χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη στις στρατιωτικές τους εφαρμογές για να βελτιώσουν τις επικοινωνίες, τη διοίκηση, τους ελέγχους, τους αισθητήρες, τη διαλειτουργικότητα και την ολοκλήρωση. Χρησιμοποιείται επίσης στη συλλογή και ανάλυση πληροφοριών, υλικοτεχνικής υποστήριξης, αυτόνομων οχημάτων, επιχειρήσεων στον κυβερνοχώρο και πολλά άλλα.

Άλλες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης είναι:

  • Εξερεύνηση του διαστήματος για την ανάλυση τεράστιων δεδομένων για έρευνα
  • Βιοχημεία για τον προσδιορισμό της τρισδιάστατης δομής των πρωτεϊνών
  • Δημιουργία περιεχομένου και αυτοματοποίηση.

Παράδειγμα: Το Wordsmith είναι μια πλατφόρμα για τη δημιουργία φυσικής γλώσσας και τη μεταφορά δεδομένων σε σημαντικές πληροφορίες.

  • Αυτοματοποίηση εργασιών και αναζήτησης που σχετίζονται με τη νομοθεσία,
  • Διαχείριση ασφάλειας και υγείας στο χώρο εργασίας
  • Ανθρώπινο δυναμικό για έλεγχο και κατάταξη βιογραφικών
  • Αναζήτηση εργασίας μέσω αξιολόγησης δεδομένων που σχετίζονται με δεξιότητες εργασίας και μισθούς
  • Εξυπηρέτηση πελατών με εικονικούς βοηθούς
  • Φιλοξενία για την αυτοματοποίηση εργασιών, την επικοινωνία με τους επισκέπτες, την ανάλυση των τάσεων και την πρόβλεψη των αναγκών των καταναλωτών.
  • Κατασκευή αυτοκινήτων, αισθητήρων, παιχνιδιών και παιχνιδιών και άλλα

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Differences

Η τεχνητή νοημοσύνη, η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση συσχετίζονται μεταξύ τους. Στην πραγματικότητα, η βαθιά μάθηση είναι ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης και η μηχανική μάθηση είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης.

Επομένως, δεν είναι θέμα πραγματικά «διαφοράς» εδώ, αλλά το εύρος στο οποίο μπορούν να εφαρμοστούν.

Ας δούμε πώς διαφέρουν.

Τεχνητή Νοημοσύνη εναντίον Μηχανικής Μάθησης

ParameterAI MLConceptΕίναι μια μεγαλύτερη ιδέα για τη δημιουργία έξυπνων μηχανών για την προσομοίωση της ανθρώπινης σκέψης και συμπεριφοράς. Είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που βοηθά τις μηχανές να μαθαίνουν αναλύοντας δεδομένα χωρίς ρητό προγραμματισμό. ΣτόχοςΣτοχεύει στη δημιουργία εξυπνότερων συστημάτων με δεξιότητες ανθρώπινης σκέψης για την επίλυση σύνθετων ερωτήσεων .
Ανησυχεί για την αύξηση των ποσοστών επιτυχίας. Σκοπεύει να επιτρέψει στις μηχανές την ανάλυση δεδομένων προκειμένου να παρέχουν ακριβή αποτελέσματα.
Ανησυχεί για τα μοτίβα και την ακρίβειαΑυτό που κάνουν Το AI επιτρέπει σε ένα σύστημα να μπορεί να εκτελεί εργασίες όπως θα έκανε ένας άνθρωπος, αλλά χωρίς σφάλματα και με μεγαλύτερη ταχύτητα. Οι μηχανές διδάσκονται συνεχώς να βελτιώνουν και να εκτελούν μια εργασία, ώστε να μπορούν να παρέχουν μεγαλύτερη ακρίβεια. Υποσύνολα Τα υποσύνολα του είναι η βαθιά μάθηση και η μηχανική μάθηση. Το υποσύνολο του είναι η βαθιά μάθησηΤύποι Είναι τριών τύπων – Γενική τεχνητή νοημοσύνη, Ισχυρή τεχνητή νοημοσύνη και Αδύναμη τεχνητή νοημοσύνη Οι τύποι ΑΙΤ είναι ενισχυτική μάθηση, εποπτευόμενη και χωρίς επίβλεψηΔιαδικασίαΠεριλαμβάνει συλλογισμό, μάθηση και αυτοδιόρθωσηΠεριλαμβάνει επίσης μάθηση ως αυτοδιόρθωση για νέα δεδομέναΤύποι δεδομένων Ασχολείται με αδόμητα, ημιδομημένα και δομημένα δεδομένα Ασχολείται με ημιδομημένα και δομημένα δεδομέναScopeΤο πεδίο εφαρμογής του είναι ευρύτερο.
Τα συστήματα AI μπορούν να εκτελέσουν πολλές εργασίες αντί για ML που είναι εκπαιδευμένο για συγκεκριμένες εργασίες. Το εύρος του είναι περιορισμένο σε σύγκριση με το AI.
Οι μηχανές ML εκτελούν συγκεκριμένες εργασίες για τις οποίες έχουν εκπαιδευτεί Εφαρμογή Οι εφαρμογές της είναι chatbots, ρομπότ, συστήματα συστάσεων, παιχνίδια, μέσα κοινωνικής δικτύωσης και πολλά άλλα. Οι κύριες εφαρμογές είναι online προτάσεις, προτάσεις φίλων στο Facebook, αναζήτηση Google κ.λπ.

Μηχανική Μάθηση εναντίον Βαθιάς Μάθησης

ΠαράμετροςMLΕξάρτηση δεδομένων βαθιάς μάθησηςΑν και το ML λειτουργεί σε τεράστιους όγκους δεδομένων, δέχεται επίσης μικρότερους όγκους δεδομένων. Οι αλγόριθμοί του λειτουργούν πολύ σε μεγάλους όγκους δεδομένων. Επομένως, εάν θέλετε να έχετε μεγαλύτερη ακρίβεια, πρέπει να παρέχετε περισσότερα δεδομένα και να τους επιτρέψετε να μαθαίνει συνεχώς. Χρόνος εκτέλεσης Οι αλγόριθμοι του απαιτούν λιγότερο χρόνο εκπαίδευσης από το DL, αλλά χρειάζονται περισσότερο χρόνο για τη δοκιμή μοντέλων. Χρειάζεται περισσότερος χρόνος για εκπαίδευση μοντέλων αλλά λιγότερος περισσότερος χρόνος για δοκιμή μοντέλου Εξάρτηση υλικού Τα μοντέλα ML δεν χρειάζονται ουσιαστικά πολλά δεδομένα. Ως εκ τούτου, λειτουργούν σε μηχανήματα χαμηλού επιπέδου. Τα μοντέλα DL απαιτούν τεράστια δεδομένα για αποτελεσματική εργασία. Ως εκ τούτου, είναι κατάλληλα μόνο για μηχανήματα προηγμένης τεχνολογίας με GPU. Τα μοντέλα μηχανικής ML απαιτούν να αναπτύξετε έναν εξολκέα χαρακτηριστικών για κάθε πρόβλημα να συνεχιστεί περαιτέρω. Δεδομένου ότι το DL είναι μια προηγμένη μορφή ML, δεν απαιτεί εξαγωγείς χαρακτηριστικών για προβλήματα. Αντίθετα, η DL μαθαίνει από μόνη της χαρακτηριστικά υψηλού επιπέδου και πληροφορίες από δεδομένα που συλλέγονται. Επίλυση προβλημάτων Τα παραδοσιακά μοντέλα ML χωρίζουν ένα πρόβλημα σε μικρότερα μέρη και λύνουν κάθε τμήμα ξεχωριστά. Μόλις λύσει όλα τα μέρη, παράγει το τελικό αποτέλεσμα. Τα μοντέλα DL ακολουθούν την προσέγγιση από άκρο σε άκρο για να λύσουν ένα πρόβλημα παίρνοντας τις εισόδους για ένα δεδομένο πρόβλημα. Ερμηνεία αποτελεσμάτων Είναι εύκολο να ερμηνεύσετε τα αποτελέσματα ενός προβλήματος χρησιμοποιώντας μοντέλα ML μαζί με την πλήρη ανάλυση της διαδικασίας και των λόγων. Μπορεί να είναι δύσκολο να αναλυθούν τα αποτελέσματα ενός προβλήματος με μοντέλα DL. Παρόλο που μπορεί να έχετε καλύτερα αποτελέσματα για ένα πρόβλημα με το DL από το παραδοσιακό ML, δεν μπορείτε να βρείτε γιατί και πώς βγήκε το αποτέλεσμα. Το DataIt απαιτεί δομημένα και ημιδομημένα δεδομένα. Απαιτεί τόσο δομημένα όσο και μη δομημένα δεδομένα καθώς βασίζεται σε τεχνητά νευρωνικά δίκτυα. Καλύτερο γιαΚατάλληλο για επίλυση απλών και σύνθετων προβλημάτων. Κατάλληλο για επίλυση σύνθετων προβλημάτων.

συμπέρασμα

Η τεχνητή νοημοσύνη, η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση είναι σύγχρονες τεχνικές για τη δημιουργία έξυπνων μηχανών και την επίλυση σύνθετων προβλημάτων. Χρησιμοποιούνται παντού, από επιχειρήσεις μέχρι σπίτια, κάνοντας τη ζωή πιο εύκολη.

Το DL υπάγεται στο ML, και το ML υπόκειται στην τεχνητή νοημοσύνη, επομένως δεν είναι πραγματικά θέμα διαφοράς εδώ, αλλά το πεδίο εφαρμογής κάθε τεχνολογίας.