Первоначально опубликовано на pianalytix.com

Вы когда-нибудь задумывались, в чем разница между машинным обучением, наукой о данных, искусственным интеллектом и глубоким обучением? Что главное, что будет отличать это Поле! Ответ: как будто у них разные основные задачи.

В этой статье я предоставлю вам сравнение между машинным обучением, наукой о данных, искусственным интеллектом и глубоким обучением.

Начнем

Сначала Покажу, что это Поле взаимосвязано. И наш главный вопрос: это все то же самое?

На приведенной выше диаграмме мы обнаруживаем, что все эти поля являются частями друг друга. Подобно тому, как ИИ является частью ML, глубокое обучение является частью ML, а наука о данных охватывает все такие поля для выявления закономерностей с данными.

Теперь мы обсудим все в деталях:

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение сейчас в моде. Это область компьютерных наук. Машинное обучение в простом определении Компьютер будет думать самостоятельно или сможет принять решение.

В машинном обучении есть две основные операции, такие как классификация и регрессия. С помощью этих операций мы можем создавать прогнозные модели, которые будут оценивать возникновение этих событий.

Некоторые подходы к машинному обучению:

1. Контролируемое машинное обучение

-› Обучайте данные с помощью помеченных данных

-› Предсказать будущие результаты.

2. Неконтролируемое машинное обучение

-› В том, что у нас нет ярлыков

-› Найдите скрытую информацию с данными

3. Обучение с подкреплением или {полуконтролируемое обучение}

-› Это полностью процесс принятия решений

-› Архитектура Insight была основана на системе вознаграждений

Что такое наука о данных?

Увеличено количество данных, которое создает новое поле под названием Наука о данных.

Данные стали новой революцией в промышленности. С наукой о данных мы можем найти оптимальные решения для бизнеса. Данные теперь везде. Наука о данных — это тема растущего объема данных, которая требует извлечения отсортированных идей из структурированных и неструктурированных данных с помощью различных инструментов и алгоритмов.

Это также междисциплинарная область, в которой используются различные инструменты для манипулирования данными.

  • Наука о данных различных процессов, таких как:
  • Сбор данных из источников
  • Предварительная обработка данных
  • Исследовательский анализ данных
  • Прогноз

Что такое искусственный интеллект?

ИИ — это часть компьютерной науки, с помощью которой мы можем создать роботизированную машину, которая может работать так же, как человек с мыслительными способностями и способна принимать решения самостоятельно.

Искусственный интеллект — это отрасль компьютерных наук, но мы не можем сказать, что это полностью часть компьютерных наук. Он охватывает множество технических факторов.

Для создания ИИ вы должны сначала знать, как интеллект может его создать, потому что все мы разумны, как и наш мозг, наш мозг представляет собой комбинацию рассуждений, обучения, восприятия решения проблем и т. Д.

Для достижения технических факторов для ИИ требуется:

  • Математика
  • Биология
  • Психология
  • Социология
  • Информатика
  • Исследование нейронов
  • Статистика

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это часть машинного обучения, а машина — часть искусственного интеллекта. Dl основан на человеческом мозге. Так же, как наш мозг работает с нейронами.

Глубокое обучение является частью алгоритмов машинного обучения, которые используют несколько уровней для передачи функций или данных, которые вы можете назвать нашими метками.

Методы глубокого обучения:

Искусственная нейронная сеть: модель обработки информации, основанная на человеческом мозге.

Сверточная нейронная сеть: чаще всего используется для анализа изображений, видео.

Рекуррентная нейронная сеть: полезно для серии Times и CNN.

Сейчас я покажу,

Некоторые различия между DS, ML, AI и DL:

Вывод:

При всем этом мы понимаем, что ИИ используется для того, чтобы машины могли думать, а машинное обучение является частью ИИ. С помощью машинного обучения и их статистического инструмента мы можем исследовать данные. И глубокое обучение также является подмножеством машинного обучения, которое имитирует человеческий мозг с его методами и архитектурой модели, со всей этой комбинацией AI, ML, DL. Мы можем создать приложение для ИИ. Остальная наука о данных, которая представляет собой комбинацию ML, DL использует эти методы для манипулирования данными для поиска скрытых идей.

Проверьте блог здесь: https://pianalytix.com/difference-between-machine-learning-data-science-artificial-intelligence-deep-learning/

Если вас интересует курс по машинному обучению, вы можете проверить Программа стажировки по машинному обучению