И машинное обучение, и глубокое обучение являются подмножествами искусственного интеллекта (ИИ).

Давайте рассмотрим каждый из этих терминов на примерах из реальной жизни, чтобы получить более четкое представление.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект относится к способности машин имитировать человеческий интеллект. Это включает в себя предоставление машинам возможности понимать, рассуждать, учиться и принимать решения, как люди. Системы ИИ могут обрабатывать огромные объемы данных, выявлять закономерности и корректировать свои ответы на основе своего обучения. В отличие от традиционного программирования, где для каждой задачи предоставляются четкие инструкции, системы ИИ могут адаптироваться и улучшать свою производительность с течением времени, изучая данные, с которыми они взаимодействуют. ИИ включает в себя различные методы и подходы, и его цель – создание систем, способных мыслить и действовать разумно.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение включает в себя обучение вычислительной системы повышению производительности при выполнении конкретной задачи путем изучения шаблонов и взаимосвязей из исторических или прошлых данных без необходимости явного программирования. Этот процесс позволяет машине делать прогнозы или принимать решения на основе новых данных, обобщая полученные знания о старых данных.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое использует искусственные нейронные сети для обучения на основе данных. Эти сети основаны на человеческом мозге и способны изучать сложные шаблоны в различных типах данных, таких как изображения, видео, аудио и обработка естественного языка (NLP). Эта возможность позволяет глубокому обучению решать задачи, которые были бы сложными или даже невозможными для традиционных алгоритмов машинного обучения.

Короче говоря, машинное обучение и глубокое обучение — это оба типа ИИ, но они различаются тем, как они учатся на основе данных. Алгоритмы машинного обучения обычно используют обучение с учителем, что означает, что они обучаются на данных, помеченных желаемым результатом. Алгоритмы глубокого обучения, с другой стороны, могут использовать как обучение с учителем, так и обучение без учителя. Неконтролируемое обучение означает, что данные не помечены, и алгоритм должен научиться выявлять закономерности в данных самостоятельно.

Давайте воспользуемся примерами из реальной жизни, чтобы легко понять разницу между этими понятиями.

Представьте, что вы едете по оживленной улице. Вы всегда следите за возможными препятствиями, такими как дорожные знаки, автомобили и люди, пересекающие дорогу. Вы также обращаете внимание на разметку полосы движения и ограничение скорости. Во время вождения вы постоянно принимаете решения о том, как реагировать на меняющиеся дорожные условия.

Например, если вы видите дорожный знак с надписью «Стоп», вам нужно затормозить и полностью остановиться. Если вы видите, что машина слишком быстро приближается к вам сзади, вам нужно перестроиться в другую полосу, чтобы избежать столкновения сзади. И если вы видите пешехода, переходящего улицу, вам нужно снизить скорость или остановиться, чтобы не задеть его.

Все эти решения принимаются в режиме реального времени, и они требуют обработки большого количества информации и быстрого мышления. Как водитель-человек, у вас есть многолетний опыт и обучение, которые помогут вам безопасно принимать эти решения.

Автомобилям с автоматическим управлением нужно научиться делать то же самое, но у них нет того же опыта и подготовки, что и у водителей-людей. Вот где на помощь приходят машинное обучение, глубокое обучение и искусственный интеллект.

Алгоритмы машинного обучения можно использовать для обучения беспилотных автомобилей обнаружению и идентификации объектов на дороге, таких как дорожные знаки, другие автомобили и пешеходы.

Алгоритмы глубокого обучения можно использовать для извлечения более сложных функций из данных, собираемых датчиками автомобиля. Это позволяет автомобилю делать более точные прогнозы об окружающей среде и предпринимать более эффективные действия.

Алгоритмы искусственного интеллекта можно использовать для объединения результатов машинного обучения и алгоритмов глубокого обучения для принятия решений о том, как управлять автомобилем. Алгоритмы искусственного интеллекта также используются для планирования маршрута автомобиля и контроля его скорости и рулевого управления.

Алгоритмы машинного обучения в беспилотных автомобилях:

  • Идентификация объектов на дороге: обнаружение пешеходов, транспортных средств, знаков и препятствий с использованием данных датчиков.
  • Прогнозирование поведения других транспортных средств: прогнозирование движения окружающих транспортных средств на основе исторических данных.

Алгоритмы глубокого обучения в беспилотных автомобилях:

  • Распознавание объектов на изображениях: анализ изображений с камеры для классификации и идентификации объектов в окружающей среде.

Задачи искусственного интеллекта (ИИ) в беспилотных автомобилях:

  • Планирование маршрутов и оптимизация путей: определение наиболее эффективного и безопасного маршрута с учетом условий движения и правил дорожного движения.
  • Контроль скорости и рулевого управления автомобиля: управление движением и скоростью автомобиля для обеспечения безопасной навигации.
  • Принятие решений о вождении в различных сценариях: принятие решений о таких действиях, как смена полосы движения и слияние, на основе условий в реальном времени.
  • Адаптация поведения в зависимости от меняющихся условий: изменение стратегии вождения при столкновении с непредвиденными ситуациями или изменениями дороги.
  • Обеспечение взаимодействия человека с транспортным средством: облегчение общения между автомобилем и пассажирами, пешеходами или другими водителями.
  • Предотвращение столкновений: алгоритмы ИИ используются для обнаружения потенциальных столкновений и принятия мер для их предотвращения.
  • Адаптация к различным условиям вождения: алгоритмы искусственного интеллекта используются для адаптации к различным условиям вождения, таким как плохая погода или интенсивное движение.
  • Учимся на опыте: алгоритмы ИИ используются для обучения на опыте и улучшения их производительности с течением времени.

Таким образом, искусственный интеллект представляет собой более широкую концепцию создания интеллектуальных машин. В рамках искусственного интеллекта машинное обучение служит методом, ориентированным на изучение данных, а глубокое обучение выступает как подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети для понимания сложных закономерностей. , особенно умеющий обрабатывать неструктурированные данные, такие как изображения, текст, аудио.