Многие из них все еще сомневаются и не имеют четкого представления о разнице между искусственным интеллектом, машинным обучением, глубоким обучением и наукой о данных. И в этом блоге я собираюсь поставить полную точку для всех этих сомнений.

  • Одним словом, искусственный интеллект — это не что иное, как заставить машину думать .
  • Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая заставляет систему учиться на данных без явного программирования, а также использует некоторые статистические инструменты для изучения и анализа данных.

Есть три типа, в которых машина учится на данных.

  1. Контролируемое обучение: в котором будут входные данные, а также выходные данные для этих конкретных данных (помеченные данные). Модель будет изучать закономерности в прошлых данных или помеченных данных и будет прогнозировать текущие данные или неизвестные данные для модели. .
  2. Неконтролируемое обучение: в котором данные не помечены, а модель собирается кластеризовать (группировать) данные в группы на основе сходства функций.
  3. Обучение с подкреплением: также известное как полуконтролируемое обучение, в котором часть данных помечена, а другая не помечена, и модель будет учиться на помеченных данных и будет выполнять кластеризацию неразмеченных данных.
  • Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое использует искусственные нейронные сети для изучения закономерностей в данных.

Основная идея ученых, разработавших это, состоит в том, чтобы имитировать человеческий мозг, то есть с помощью нейронных сетей он будет изучать закономерности в данных.

Конечная идея та же, что и в глубоком обучении или машинном обучении: мы должны заставить компьютер думать, но то, как мы это делаем, отличается.

  • Наука о данных: это область, в которой мы собираемся разработать приложение ИИ с использованием машинного обучения , глубокого обучения, а также с помощью некоторой статистики , вероятности , линейной алгебры и т. д.

И наша последняя идея состоит в том, чтобы создать приложение ИИ, например, мы хотим прогнозировать цены на жилье в определенном районе на основе заданных данных. Затем мы должны использовать машинное обучение, методы глубокого обучения с помощью математических инструментов для его создания.