Что такое машинные обучения, нейронные сети, искусственные интеллекты?

Ответить на вопрос «В чем разница между искусственным интеллектом (ИИ), машинным обучением и нейронными сетями?» достаточно легко.

ИИ (artificial intelligence) - это общее название технологий, использующих особенности работы человеческого тела и психики для «прокачки» эффективности машин. В искусственный интеллект, как в матрешку входят связанные технологии более узкой направленности.

Машинное обучение (machine learning) — это отрасль искусственного интеллекта, которая фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации того, как люди усваивают информацию во время обучения. Машинное обучение делится на 3 основных разновидности: обучение с учителем (Supervised Learning), обучение без учителя (Unsupervised Learning), обучение с подкреплением (Reinforcement Learning).

Подвидом машинного обучения является глубокое обучение (deep learning), которое автоматизирует большую часть процесса извлечения признаков, устраняя часть необходимого ручного вмешательства. Глубокое обучение также позволяет использовать большие наборы данных, за что получило название «масштабируемое машинное обучение».

Нейронные сети (neural networks) — а точнее, искусственные нейронные сети (artificial neural networks, ANN) — имитируют человеческий мозг с помощью набора алгоритмов. 

На базовом уровне нейронная сеть состоит из четырех основных компонентов: входных данных, весов, смещения или порога и выходных данных. Подобно линейной регрессии, алгебраическая формула будет выглядеть примерно так: