人工智能、机器学习和深度学习之间的区别

人工智能、机器学习和深度学习已经席卷了现代世界。

全球各地的企业都在使用这些概念来构建可以简化生活的智能、有价值的机器。

人工智能 (AI) 是一种创建智能机器的“智能”方式，机器学习 (ML) 是人工智能的一部分，有助于构建人工智能驱动的应用程序，而深度学习 (DL) 又是训练机器学习的一部分具有复杂算法和海量数据量的模型。

它们在专注于为用户提供独特体验的行业中发挥着至关重要的作用。

由于它们是相关的，大多数人会混淆人工智能、机器学习和深度学习。 但这些术语并不相同。

在本文中，您将了解这些技术之间的异同。

所以让我们开始挖掘吧。

AI vs 机器学习 vs 深度学习：它们是什么？

AI、ML 和深度学习有些相同，但它们的范围、工作过程和可互换功能不同。

让我们一一讨论它们，以了解它们是什么以及它们在当前生活中的日常应用。

什么是人工智能（AI）？

您不能将智能定义为技能组合。 这是一个以智能和速度自行学习新事物的过程。 人类使用智能从教育、培训、工作经验等中学习。

将人类智能转移到机器上就是我们所说的人工智能 (AI)。 许多 IT 行业使用人工智能来开发像人类一样的自我开发机器。 人工智能机器从人类行为中学习并相应地执行任务以解决复杂的算法。

简单来说，就是在一个计算机系统中开发来控制其他计算机系统。 1940 年代，第一台数字计算机问世，而 1950 年代，人工智能的可能性应运而生。

如今，人工智能被用于天气预报、图像处理、搜索引擎优化、医学、机器人、物流、在线搜索等。 根据目前的功能，人工智能分为四种类型：

• 反应式机器 AI
• 有限记忆人工智能
• 心智理论
• 有自我意识的人工智能

示例：当您与 Siri 或 Alexa 交谈时，您会得到频繁的回答和响应。 这只是由于机器内部的人工智能。 它倾听你的话，解释它们，理解它们，并立即做出反应。

其他应用包括自动驾驶汽车、人工智能机器人、机器翻译、语音识别等。

什么是机器学习 (ML)？

在挖掘机器学习之前，您必须了解数据挖掘的概念。 数据挖掘通过使用数学分析技术来发现数据中的趋势和模式，从而得出可操作的信息。

组织可以使用大量数据来改进机器学习技术。 ML 提供了一种从基于数据的经验中寻找新路径或算法的方法。 它是对自动提取数据以更谨慎地做出业务决策的技术的研究。

它有助于设计和开发一种机器，该机器可以从数据库中获取特定数据，从而在不使用任何代码的情况下提供有价值的结果。 因此，ML 提供了一种更好的方法来根据洞察力进行预测。

因此，ML 从数据和算法中学习以了解如何执行任务。 它是人工智能的子集。

示例：在您的日常生活中，当您打开任何您经常使用的平台（例如 Instagram）时，您都可以看到产品推荐。 网站根据之前的搜索或购买来跟踪您的行为，ML 获取数据并根据相同的模式向您展示产品。

许多行业使用 ML 来实时检测、修复和诊断异常的应用程序行为。 从小型人脸识别应用到大型搜索引擎提炼行业，它在各个行业都有多种应用。

什么是深度学习

如果我们将人工智能与人类智能进行比较，那么深度学习就是人类大脑中的神经元。 它比机器学习更复杂，因为它使用深度神经网络。

在这里，机器使用多层技术来学习。 该网络由一个用于接受数据输入的输入层和一个用于查找隐藏特征的隐藏层组成。 最后，输出层提供最终信息。

换句话说，深度学习使用一种称为序列学习的简单技术。 许多行业使用深度学习技术来构建新的想法和产品。 深度学习在影响和范围方面不同于机器学习。

人工智能是我们不断发展的世界的现在和未来。 深度学习通过扩展 AI 的整体使用来实现实际应用。 由于深度学习，许多复杂的任务似乎成为可能，例如无人驾驶汽车、更好的电影推荐、医疗保健等等。

示例：当您想到无人驾驶汽车时，您一定想知道它是如何在没有人工帮助的情况下在道路上行驶的。 深度学习在理解各种场景中的道路结构、行人、限速等方面提供了类似人类的专业知识。

有了大数据和高效的计算，汽车可以自动驾驶，这意味着它有更好的决策流程。

AI vs 机器学习 vs 深度学习：它们是如何工作的？

现在，您知道 AI、ML 和深度学习分别是什么了。 让我们根据它们的工作方式来比较它们。

人工智能是如何工作的？

将人工智能视为解决问题、回答问题、提出建议或预测某事的一种方式。

使用人工智能概念的系统通过使用迭代和智能算法整合大型数据集并分析数据以学习特征和模式来工作。 它通过处理数据不断测试和确定自己的性能，并使其更智能地开发更多专业知识。

人工智能系统可以以令人难以置信的速度运行成千上万的任务，而无需休息。 因此，他们很快学会了能够有效地完成任务。 人工智能旨在创建模仿人类行为的计算机系统，以像人类一样思考并解决复杂的问题。

为此，人工智能系统利用各种流程、技术和技术。 以下是人工智能系统的不同组成部分：

• 神经网络：就像在人类大脑中发现的一个大型神经元网络。 它允许人工智能系统使用大量数据，分析它们以发现模式并解决问题。
• 认知计算：它模仿人脑在执行任务时的思维方式，以促进机器与人类之间的交流。
• 机器学习：它是人工智能的一个子集，允许计算机系统、应用程序和程序自动学习和开发基于经验的结果。 它使人工智能能够检测模式并从数据中揭示洞察力以增强结果。
• 深度学习：它是机器学习的一个子集，使人工智能能够通过使用人工智能神经网络来处理数据并学习和改进。
• 计算机视觉：人工智能系统可以通过深度学习和模式识别来分析和解释图像内容。 计算机视觉允许人工智能系统识别视觉数据的组成部分。

例如，验证码通过要求您识别自行车、汽车、交通信号灯等来学习。

• 自然处理语言 (NLP)：它允许系统以口头和书面形式识别、分析、解释和学习人类语言。 它用于与人类交流的系统中。

因此，为了让人工智能系统工作，它必须具备所有这些能力。 除此之外，人工智能系统还需要一些技术：

• 更大、更易访问的数据集，因为人工智能在其上蓬勃发展
• 通过高级算法进行智能数据处理，以同时快速分析数据并了解复杂问题并预测事件。
• 应用程序编程接口 (API)，用于将 AI 功能添加到系统或应用程序并使其更智能。
• 图形处理单元 (GPU) 为 AI 系统提供强大的计算能力，以执行数据处理和解释的繁重计算。

机器学习如何工作？

机器学习通过使用各种技术和算法来使用大量数据来分析、学习和预测未来。 它涉及许多复杂的编码和数学，这些数学函数提供了一些数学功能。

它探索数据并识别模式，以便根据以前的经验进行学习和改进。 它教会人工智能系统像人类一样思考。 机器学习有助于自动化使用一组规则和数据定义模式完成的任务。 通过这种方式，企业可以使用人工智能系统快速执行任务。 ML 使用两种主要技术：

• 无监督学习：它有助于在收集的数据中找到已知模式
• 监督学习：它支持数据收集或从过去的 ML 部署中产生输出。

深度学习是如何工作的？

它首先设计一个深度学习模型，以持续观察和分析涉及逻辑结构的数据，就像人类得出结论的方式一样。

为了完成这项分析，深度学习系统利用了一种分层算法结构，称为可以模仿人脑的人工神经网络。 这使得系统比传统系统更有能力执行任务。

但是，必须不断训练深度学习模型以发展和增强其能力，以便得出正确的结论。

人工智能 vs 机器学习 vs 深度学习：应用

要完全了解 AI、ML 和深度学习的工作原理，了解它们的应用方式和位置非常重要。

人工智能系统用于各种目的，例如推理和解决问题、规划、学习、知识呈现、自然语言处理、通用智能、社会智能、感知等。

例如，人工智能用于在线广告、谷歌等搜索引擎等。

让我们详细看看它。

互联网、电子商务和营销

• 搜索引擎：谷歌等搜索引擎使用人工智能来显示结果。
• 推荐系统：YouTube、Netflix 和亚马逊等推荐系统也使用它来根据用户偏好或评分推荐内容。

AI 用于生成播放列表、显示视频、推荐产品和服务等等。

• 社交媒体：Facebook、Instagram、Twitter 等网站使用 AI 显示您可以参与的相关帖子、自动翻译语言、删除仇恨内容等。
• 广告：人工智能被用于有针对性的网络广告，以说服人们点击广告并通过显示有吸引力的内容来增加他们在网站上花费的时间。 人工智能可以通过分析他们的数字签名来预测个性化的报价和客户行为。
• 聊天机器人：聊天机器人用于控制电器、与客户沟通等。

例如，Amazon Echo 可以将人类语音翻译成合适的动作。

• 虚拟助手：亚马逊 Alexa 等虚拟助手使用 AI 处理自然语言并帮助用户进行查询。
• 翻译：人工智能可以自动翻译文本文件和口语。

示例：谷歌翻译。

其他用例包括垃圾邮件过滤、图像标记、面部识别等。

赌博

游戏行业大量使用人工智能来制作高级视频游戏，其中包括一些具有超人能力的游戏。

示例：象棋一样的深蓝和 AlphaGo。 后者曾经击败过世界围棋冠军李世石。

社会经济

人工智能正被用来解决社会和经济挑战，如无家可归、贫困等。

示例：斯坦福大学的研究人员利用人工智能通过分析卫星图像来识别贫困地区。

网络安全

采用人工智能及其子领域 ML 和深度学习，安全公司可以创建解决方案来保护系统、网络、应用程序和数据。 它适用于：

• 应用安全以应对跨站点脚本、SQL 注入、服务器端伪造、分布式拒绝服务等攻击。
• 通过识别更多攻击和改进入侵检测系统来保护网络
• 分析用户行为以识别受感染的应用程序、风险和欺诈行为
• 通过学习常见的威胁行为并阻止它们来防止诸如勒索软件之类的攻击，从而保护端点。

农业

人工智能、机器学习和深度学习有助于农业识别需要灌溉、施肥和处理以提高产量的区域。 它可以帮助农学家进行研究和预测作物成熟时间、监测土壤水分、自动化温室、检测害虫和操作农业机械。

金融

人工神经网络在金融机构中用于检测超出规范的索赔和收费以及调查活动。

银行可以使用人工智能来预防欺诈，以打击借记卡滥用、组织记账等业务、管理财产、投资股票、监控行为模式，并立即对变化做出反应。 人工智能也用于在线交易应用程序。

示例：ZestFinance 的 Zest 自动化机器学习 (ZAML) 是一个信用承销平台。 它使用 AI 和 ML 进行数据分析并分配人们的信用评分。

教育

人工智能导师可以帮助学生学习，同时消除压力和焦虑。 它还可以帮助教育工作者在 Moodle 等虚拟学习环境 (VLE) 中及早预测行为。 在当前大流行等情况下，它尤其有用。

卫生保健

人工智能应用于医疗保健，以评估心电图或 CT 扫描，以识别患者的健康风险。 它还有助于调节剂量并为癌症等疾病选择最合适的治疗方法。

人工神经网络支持医疗诊断的临床决策，例如 EMR 软件中使用的概念处理技术。 人工智能还可以帮助：

• 分析医疗记录
• 药物管理
• 计划治疗
• 咨询
• 临床培训
• 制造药物
• 预测结果

用例：微软的 Hanover AI 项目帮助医生从 800 多种疫苗和药物中选择最有效的癌症治疗方法。

政府

中国等国家的政府组织使用人工智能进行大规模监控。 同样，它也可以用于管理交通信号，通过使用摄像头进行交通密度监控和信号时间调整。

例如，在印度，部署了人工智能管理的交通信号来清理和管理班加罗尔市的交通。

此外，许多国家正在其军事应用中使用人工智能来改善通信、指挥、控制、传感器、互操作性和集成。 它还用于收集和分析情报、物流、自动驾驶汽车、网络操作等。

人工智能的其他应用包括：

• 太空探索以分析大量数据以进行研究
• 确定蛋白质 3D 结构的生物化学
• 内容创建和自动化。

示例：Wordsmith 是一个生成自然语言并将数据转化为有意义的见解的平台。

• 自动执行与法律相关的任务和搜索，
• 工作场所安全与健康管理
• 筛选和排名简历的人力资源
• 通过评估与工作技能和薪水相关的数据来寻找工作
• 带有虚拟助手的客户服务
• 款待自动化任务、与客人沟通、分析趋势和预测消费者需求。
• 汽车、传感器、游戏和玩具等的制造

AI vs 机器学习 vs 深度学习：差异

人工智能、机器学习和深度学习相互关联。 事实上，深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习是人工智能的一个子集。

因此，这不是真正的“差异”问题，而是它们可以应用的范围。

让我们看看它们有何不同。

人工智能与机器学习

ParameterAI ML概念是创建智能机器以模拟人类思维和行为的更大概念。它是人工智能的一个子集，通过分析数据而无需显式编程来帮助机器学习。目标旨在创建具有类人思维能力的智能系统来解决复杂问题.
它关注提高成功率。它旨在允许机器进行数据分析以提供准确的输出。
它关注模式和准确性他们所做的人工智能使系统能够像人类一样执行任务，但没有错误并且速度更快。机器被不断训练以改进和执行任务，以便它可以提供更高的准确性。子集它的子集是深度学习和机器学习它的子集是深度学习类型它分为三种类型——通用人工智能、强人工智能和弱人工智能它的类型是强化学习、监督和非监督过程它包括推理、学习和自我纠正它也包括学习作为新数据的自纠错数据类型，它处理非结构化、半结构化和结构化数据，它处理半结构化和结构化数据的范围更广。
人工智能系统可以执行多项任务，而不是为特定任务训练的机器学习。与人工智能相比，它的范围是有限的。
ML 机器执行他们为应用程序训练的特定任务，其应用程序是聊天机器人、机器人、推荐系统、游戏、社交媒体等等。主要应用程序是在线推荐、Facebook 好友推荐、Google 搜索等。

机器学习与深度学习

参数ML深度学习数据依赖虽然ML适用于大数据量，但它也接受较小的数据量。它的算法高度适用于大数据量。 因此，如果你想获得更高的准确率，你必须提供更多的数据并让它不断学习。执行时间它的算法需要的训练时间比DL短，但模型测试需要更长的时间。模型训练需要更长的时间，但模型测试需要的时间更短.硬件依赖ML模型本质上不需要太多数据； 因此，它们在低端机器上工作。DL 模型需要大量数据才能高效工作； 因此，它们仅适用于配备 GPU 的高端机器。特征工程 ML 模型要求您为每个问题开发一个特征提取器以进一步进行。由于 DL 是 ML 的一种高级形式，它不需要特征提取器来解决问题。 相反，DL 自己从收集的数据中学习高级特征和见解。问题解决传统的 ML 模型将问题分解为更小的部分并分别解决每个部分。 一旦它解决了所有部分，它就会生成最终结果。DL 模型采用端到端的方法通过获取给定问题的输入来解决问题。结果解释使用 ML 模型很容易解释问题的结果对过程和原因的完整分析。用 DL 模型分析问题的结果可能会很棘手。 尽管 DL 可能比传统 ML 获得更好的结果，但您无法找到结果的原因和方式。数据它需要结构化和半结构化数据。它需要结构化和非结构化数据，因为它依赖于人工神经网络。最适合解决简单和复杂的问题。适合解决复杂的问题。

结论

人工智能、机器学习和深度学习是创造智能机器和解决复杂问题的现代技术。 它们无处不在，从企业到家庭，让生活更轻松。

DL 归于 ML，而 ML 归于 AI，所以这并不是真正的区别问题，而是每种技术的范围。