Искусственный интеллект
Термин «искусственный интеллект» или ИИ в настоящее время широко используется в отношении каждого продукта или каждого нового обновления программного обеспечения. Но это слово очень неправильно используется, и люди думают, что этот продукт должен быть очень продвинутым, что неверно. Они утверждают, что создали искусственный интеллект, далекий от реальности. ИИ — это когда машина может думать как человек. И ни одна машина в настоящее время не находится рядом с ним. Алан Тьюринг, которого считают отцом ИИ, провел тест, который, если машина прошла, можно назвать ИИ. В этом тесте человек проверяет интеллект машины, задавая различные вопросы, и если человек, задающий вопрос, не может различить, дается ли ответ человеком или машиной в течение 70% времени, тогда машина называется ИИ. Мы в десятилетиях от настоящего ИИ.
Машинное обучение
Машинное обучение и ИИ во многом связаны между собой. На самом деле ML — это подмножество ИИ, или мы можем сказать, что настоящий ИИ не может быть построен без ML. ML означает, как заставить машины учиться, используя опыт или данные. ML делает машину более интеллектуальной, когда дается больше данных. Используются различные виды обучения, которые разрабатываются десятилетиями. Созданы более эффективные алгоритмы, чтобы машина могла учиться на собственном опыте или посредством моделирования.
Глубокое обучение
Глубокое обучение является горячей темой в наши дни. Можно сказать, что это один из методов, используемых в машинном обучении. Глубокое обучение также является синонимом нейронной сети. Нейронная сеть — это мозгоподобная структура, используемая машинами для обучения с использованием данных. Глубокое обучение, известное как глубокая нейронная сеть, поскольку очень большая нейронная сеть используется в машинах для обучения машины и получения более точных результатов.
Глубокое обучение — это один из методов, используемых для ML, который является частью Al.
