Am avut un interviu cu o companie mare și mi s-au pus o serie de întrebări, dar una care mi-a impresionat a fost atunci când intervievatorul a întrebat „Cunoști diferența dintre Învățare automată, Învățare profundă și Inteligenta artificială, pentru că nu mulți oameni cunosc diferența.” Deci, voi discuta despre diferențele și asemănările dintre cele 3.
Învățare automată
Învățarea automată este studiul algoritmilor de computer care îmbunătățesc experiența generală. Acești algoritmi pot fi Random Forest, Logistic Regression, K Means Clustering etc.
Acest lucru se reduce practic la momentul în care doriți să utilizați o regresie liniară simplă pe un set de date despre vin pentru a afla ce face un vin grozav excelent. Introduceți date către mașina dvs. și utilizați un algoritm pentru a ajuta mașina respectivă să învețe caracteristicile pentru a găsi cele mai bune rezultate.
Un exemplu de învățare automată ar fi Predicția, iar dacă doriți să aprofundați, învățarea automată poate fi și un diagnostic medical.
Invatare profunda
Învățarea profundă face parte, de asemenea, din Învățarea automată. Învățarea profundă se bazează pe rețele neuronale artificiale. Aceste rețele sunt capabile să învețe date nesupravegheate (date nestructurate sau date neetichetate).
Un exemplu de învățare profundă ar fi mașinile care conduc singure. Ei folosesc o rețea neuronală pentru a ajuta la procesarea vederii computerizate, ceea ce le permite să detecteze obiectele din jurul lor.
Inteligenţă artificială
Totul se conectează la Inteligenta artificială, ceea ce face posibil ca mașinile să învețe din experiență, să se adapteze la noile intrări și să îndeplinească sarcini asemănătoare omului.
Un exemplu de Inteligentă artificială ar fi Siri de la Apple, asistentul Google al cărui nume nu știu, Alexa și e-mail (când îți organizează e-mailul și le pun pe categorii).
…
Și acum știi ce să spui când ți se pune această întrebare de către un intervievator.
