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AI、ML、DL、数据科学 — 差异解释

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AI VS ML VS DL VS DS

大家好,欢迎来到这里,在这里你每天都能学到新东西。今天的帖子将比较和对比人工智能、深度学习、机器学习和数据科学。

在继续之前,让我问你两个有趣的问题。以下哪项不是人工智能的一个分支?数据分析、机器学习、深度学习、神经网络。第二个问题是,机器学习和深度学习的主要区别是什么?请在下面的评论部分留下您的答案,并继续关注以获得答案。

首先,我们将展开深度学习。深度学习于 1940 年代首次引入。深度学习并不是突然发展起来的。七十年来,它缓慢而稳定地发展。从 1940 年代到 2000 年,许多关于深度学习的论文和发现都取得了。多亏了Facebook和谷歌等公司,深度学习这个词已经越来越受欢迎,可能会让人觉得它是一个相对较新的概念。

深度学习可以被认为是一种机器学习和人工智能(AI),它模仿人类如何获得某些类型的知识。深度学习包括统计和预测建模。深度学习使流程更快、更简单,有利于数据科学家收集、分析和解释海量数据。

在讨论了基础知识之后,让我们进入不同类型的深度学习。神经网络是深度学习的主要组成部分,但神经网络包括三种主要类型,包括人工神经网络(ANN)、神经卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。

人工神经网络在生物学上受到动物大脑的启发。卷积神经网络在给定输入(如图像、语音或音频)时会超越其他神经网络。它通过处理数据来分析图像。循环神经网络使用顺序数据或一系列数据。卷积神经网络和递归神经网络用于自然语言处理、语音识别、图像识别等。

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机器学习 机器学习的发展始于神经网络的数学建模,这是机器学习发明的基础。1943年,神经科学家沃伦·麦卡洛克(Warren McCulloch)和逻辑学家沃尔特·皮茨(Walter Pitts)试图定量地描绘人类如何做出决定和进行思维过程。

因此,机器学习一词并不新鲜。机器学习是人工智能和计算机科学的一个分支,它使用数据和算法来模仿人类的学习方式,逐渐提高系统的准确性。机器学习有三种类型,包括监督学习。

什么是监督学习?好吧,在这里,机器是使用标记数据进行训练的。机器根据这些数据预测输出。现在,来到无监督学习,模型不是使用训练数据集进行监督的。它类似于学习新事物时在人脑中发生的学习过程。

第三种类型的机器学习是强化学习。在这里,代理从反馈中学习。它根据动作和动作的结果学习在给定环境中的行为。此功能可以在机器人技术中观察到。现在,我们来谈谈人工智能的演变。直到 1950 年代,人工智能的潜力才被探索,尽管这个想法已经为人所知了几个世纪。

人工智能一词已经存在了十年。尽管如此,直到英国博学家艾伦·图灵(Alan Turing)提出了一个问题,即为什么机器不能像人类那样使用知识来解决问题和做出决定。我们可以将人工智能定义为一种将基于计算机的机器人变成像人类一样工作和行动的技术。

现在让我们看一下人工智能的类型。弱 AI 只执行特定任务,例如 Apple 的 Siri、Google Assistant 和 Amazon 的 Alexa。您可能已经使用了所有这些技术,但我在此之后提到的类型正在实验中。通用人工智能也可以称为通用人工智能。

它相当于人类的智能。因此,AGI 系统能够执行人类可以执行的任何任务。强大的人工智能渴望制造出与人类思维无法区分的机器。现在,通用和强大的人工智能都是假设的。关于这个问题正在进行严格的研究。人工智能有许多分支,包括机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术、专家系统、模糊逻辑。

因此,不是人工智能分支的正确答案是选项A,数据分析。现在我们已经介绍了深度学习、机器学习和人工智能,最后一个主题是数据科学。深度学习、机器学习和人工智能等概念可以被视为数据科学的一个子集。

让我们来了解一下数据科学的演变。数据科学一词是在 1960 年代初期创造的,用于描述一种新职业,该职业将能够理解和分析当时收集的大量数据。自成立以来,数据科学已经扩展到融合其他领域的想法和方法,包括人工智能、机器学习、深度学习等。

数据科学可以定义为使用现代工具和技术处理大量数据以发现看不见的模式、获取有意义的信息并做出业务决策的研究领域。因此,数据科学包括机器学习、人工智能和深度学习。我希望这对您有所帮助。