AI(ИИ) — это дисциплина типа зонта, которая охватывает все, что связано с тем, чтобы сделать машины умнее. Машинное обучение (ML) обычно используется вместе с ИИ, но является подмножеством ИИ. ML относится к системе искусственного интеллекта, которая может самообучаться на основе алгоритма. Системы, которые со временем становятся все умнее без вмешательства человека.Глубокое обучение (DL) — это подмножество (ML) часто использующее мнослойные нейронные сети.
===========================================
- Искусственный интеллект AI(ИИ)
ИИ позволяет машинам думать без вмешательства человека. Это обширная область информатики. Системы ИИ делятся на три типа: ANI искусственный узкий интеллект, ориентированный на достижение цели и запрограммированный на выполнение одной задачи. AGI (Искусственный общий интеллект), который позволяет машинам учиться, понимать и действовать таким образом, который неотличим от людей в данной ситуации. ASI (Artificial Super Intelligence) — это гипотетический ИИ, в котором машины способны демонстрировать интеллект, превосходящий умнейших людей.
- Машинное обучение (ML)
ML — это подмножество ИИ, которое использует алгоритмы статистического обучения для создания интеллектуальных систем. Системы машинного обучения могут автоматически обучаться и совершенствоваться без явного программирования. Системы рекомендаций по музыкальным и видеостриминговым сервисам являются примерами машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения делятся на три категории: контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением.
- Глубокое обучение (DL)
Это подмножество AI(ИИ) представляет собой метод, вдохновленный тем, как человеческий мозг фильтрует информацию. Это связано с обучением на примерах. Системы глубокого обучения помогают компьютерной модели фильтровать входные данные по слоям для прогнозирования и классификации информации. Глубокое обучение обрабатывает информацию так же, как человеческий мозг. Он используется в таких технологиях, как автомобили без водителя. Сетевые архитектуры DL подразделяются на сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и рекурсивные нейронные сети.