Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning haben die moderne Welt im Sturm erobert.

Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen diese Konzepte, um intelligente, wertvolle Maschinen zu bauen, die das Leben erleichtern können.

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine „intelligente“ Methode, um intelligente Maschinen zu erstellen, maschinelles Lernen (ML) ist ein Teil der KI, der beim Erstellen von KI-gesteuerten Anwendungen hilft, und Deep Learning (DL) ist wiederum ein Teil des maschinellen Lernens, das trainiert ein Modell mit komplexen Algorithmen und riesigen Datenmengen.

Sie spielen eine wichtige Rolle in den Branchen, die sich darauf konzentrieren, den Benutzern einzigartige Erfahrungen zu bieten.

Da sie verwandt sind, verwechseln die meisten Menschen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning. Aber diese Begriffe sind nicht gleich.

In diesem Artikel werden Sie die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen diesen Technologien verstehen.

Also fangen wir an zu graben.

KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Was ist das?

KI, ML und Deep Learning sind in gewisser Weise gleich, aber nicht in ihrem Umfang, ihrem Arbeitsverfahren und ihrer Austauschbarkeitsfunktionalität.

Lassen Sie uns sie einzeln besprechen, um zu verstehen, was sie sind und ihre täglichen Anwendungen in gegenwärtigen Leben.

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Sie können Intelligenz nicht als Fähigkeiten definieren. Es ist ein Prozess des eigenständigen Lernens neuer Dinge mit Klugheit und Geschwindigkeit. Ein Mensch nutzt Intelligenz, um aus Bildung, Training, Arbeitserfahrungen und mehr zu lernen.

Menschliche Intelligenz auf eine Maschine zu übertragen, nennen wir Künstliche Intelligenz (KI). Viele IT-Branchen nutzen KI, um sich selbst entwickelnde Maschinen zu entwickeln, die sich wie Menschen verhalten. KI-Maschinen lernen aus menschlichem Verhalten und führen entsprechende Aufgaben aus, um komplexe Algorithmen zu lösen.

Einfach ausgedrückt wird es in einem Computersystem entwickelt, um andere Computersysteme zu steuern. In den 1940er Jahren entstanden die ersten digitalen Computer und in den 1950er Jahren die Möglichkeit der KI.

Heutzutage wird künstliche Intelligenz in der Wettervorhersage, Bildverarbeitung, Suchmaschinenoptimierung, Medizin, Robotik, Logistik, Online-Suche und mehr eingesetzt. Basierend auf der aktuellen Funktionalität wird künstliche Intelligenz in vier Typen eingeteilt:

• Reaktive Maschinen KI
• Begrenzte Speicher-KI
• Theorie des Geistes KI
• Selbstbewusste KI

Beispiel: Wenn Sie mit Siri oder Alexa sprechen, erhalten Sie häufig Antworten und Antworten. Dies liegt nur an der KI in der Maschine. Es hört auf Ihre Worte, interpretiert sie, versteht sie und reagiert sofort.

Andere Anwendungen sind selbstfahrende Fahrzeuge, KI-Roboter, maschinelle Übersetzungen, Spracherkennung und mehr.

Was ist maschinelles Lernen (ML)?

Bevor Sie nach maschinellem Lernen suchen, müssen Sie das Konzept des Data Mining verstehen. Data Mining leitet verwertbare Informationen ab, indem mathematische Analysetechniken verwendet werden, um Trends und Muster in den Daten zu entdecken.

Organisationen können viele Daten verwenden, um Techniken des maschinellen Lernens zu verbessern. ML bietet eine Möglichkeit, einen neuen Weg oder Algorithmus aus datenbasierter Erfahrung zu finden. Es ist das Studium der Technik, die Daten automatisch extrahiert, um Geschäftsentscheidungen sorgfältiger zu treffen.

Es hilft beim Entwerfen und Entwickeln einer Maschine, die bestimmte Daten aus der Datenbank erfassen kann, um wertvolle Ergebnisse zu liefern, ohne Code zu verwenden. Daher bietet ML eine bessere Möglichkeit, Vorhersagen aus den Erkenntnissen zu treffen.

ML lernt also aus den Daten und Algorithmen, um zu verstehen, wie eine Aufgabe ausgeführt wird. Es ist die Teilmenge der KI.

Beispiel: Wenn Sie in Ihrem täglichen Leben eine Plattform öffnen, die Sie häufig nutzen, wie z. B. Instagram, können Sie Produktempfehlungen sehen. Websites verfolgen Ihr Verhalten basierend auf der vorherigen Suche oder dem vorherigen Kauf, ML erhält die Daten und zeigt Ihnen Produkte nach demselben Muster.

Viele Branchen verwenden ML, um anomales Anwendungsverhalten in Echtzeit zu erkennen, zu beheben und zu diagnostizieren. Es hat mehrere Anwendungen in verschiedenen Branchen, angefangen von kleinen Gesichtserkennungsanwendungen bis hin zu großen Suchmaschinenveredelungsbranchen.

Was ist Deep Learning

Wenn wir künstliche Intelligenz mit menschlicher Intelligenz vergleichen, dann sind Deep Learning die Neuronen im menschlichen Gehirn. Es ist etwas komplexer als maschinelles Lernen, da es tiefe neuronale Netze verwendet.

Dabei nutzen die Maschinen die Technik aus mehreren Schichten zu lernen. Das Netzwerk besteht aus einer Eingabeschicht, um Eingaben von Daten zu akzeptieren, und einer verborgenen Schicht, um die verborgenen Merkmale zu finden. Schließlich liefert die Ausgabeschicht die endgültigen Informationen.

Mit anderen Worten, Deep Learning verwendet eine einfache Technik namens Sequenzlernen. Viele Branchen nutzen die Deep-Learning-Technik, um neue Ideen und Produkte zu entwickeln. Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning in Wirkung und Umfang.

KI ist die Gegenwart und Zukunft unserer wachsenden Welt. Deep Learning ermöglicht praktische Anwendungen, indem es den allgemeinen Einsatz von KI erweitert. Aufgrund von Deep Learning scheinen viele komplexe Aufgaben möglich, wie fahrerlose Autos, bessere Filmempfehlungen, Gesundheitsversorgung und mehr.

Beispiel: Wenn Sie an ein fahrerloses Auto denken, müssen Sie sich fragen, wie es ohne menschliche Hilfe auf der Straße fährt. Deep Learning bietet menschenähnliches Fachwissen zum Verständnis der Straßenstruktur, Fußgänger, Geschwindigkeitsbegrenzungen in verschiedenen Szenarien und mehr.

Mit den großen Daten und der effizienten Berechnung fährt ein Auto von selbst, was bedeutet, dass es einen besseren Entscheidungsfluss hat.

KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Wie funktionieren sie?

Jetzt wissen Sie, was KI, ML und Deep Learning im Einzelnen sind. Vergleichen wir sie anhand ihrer Funktionsweise.

Wie funktioniert KI?

Stellen Sie sich künstliche Intelligenz als eine Möglichkeit vor, Probleme zu lösen, Fragen zu beantworten, etwas vorzuschlagen oder etwas vorherzusagen.

Systeme, die KI-Konzepte verwenden, arbeiten, indem sie große Datensätze mit iterativen und intelligenten Algorithmen konsolidieren und die Daten analysieren, um Merkmale und Muster zu lernen. Es testet und bestimmt ständig seine eigene Leistung durch die Verarbeitung von Daten und macht es intelligenter, mehr Fachwissen zu entwickeln.

KI-Systeme können Tausende und Millionen von Aufgaben mit unglaublicher Geschwindigkeit ausführen, ohne dass eine Pause erforderlich ist. Daher lernen sie schnell, eine Aufgabe effizient zu erledigen. KI zielt darauf ab, Computersysteme zu schaffen, die menschliches Verhalten nachahmen, um wie Menschen zu denken und komplexe Fragen zu lösen.

Zu diesem Zweck nutzen KI-Systeme verschiedene Prozesse, Techniken und Technologien. Hier sind verschiedene Komponenten von KI-Systemen:

• Neuronale Netzwerke: Es ist wie ein großes Netzwerk von Neuronen, das im menschlichen Gehirn zu finden ist. Es ermöglicht KI-Systemen, große Datensätze zu verwenden, sie zu analysieren, um Muster zu finden und Probleme zu lösen.
• Cognitive Computing: Es ahmt die Denkweise des menschlichen Gehirns nach, während es Aufgaben ausführt, um die Kommunikation zwischen Maschinen und Menschen zu erleichtern.
• Maschinelles Lernen: Es ist eine Teilmenge der KI, die es Computersystemen, Anwendungen und Programmen ermöglicht, automatisch zu lernen und erfahrungsbasierte Ergebnisse zu entwickeln. Es ermöglicht der KI, Muster zu erkennen und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, um die Ergebnisse zu verbessern.
• Deep Learning: Es ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, das es der KI ermöglicht, Daten zu verarbeiten und durch die Verwendung von neuronalen KI-Netzen zu lernen und zu verbessern.
• Computer Vision: KI-Systeme können Bildinhalte durch Deep Learning und Mustererkennung analysieren und interpretieren. Computer Vision ermöglicht es KI-Systemen, die Komponenten visueller Daten zu identifizieren.

Beispielsweise lernen Captchas, indem sie Sie auffordern, Fahrräder, Autos, Ampeln usw. zu identifizieren.

• Natural Processing Language (NLP): Sie ermöglicht es Systemen, menschliche Sprache in gesprochener und geschriebener Form zu erkennen, zu analysieren, zu interpretieren und zu lernen. Es wird in Systemen verwendet, die mit Menschen kommunizieren.

Damit ein KI-System funktioniert, muss es also über all diese Fähigkeiten verfügen. Darüber hinaus erfordern KI-Systeme einige Technologien:

• Größere, zugängliche Datensätze, da KI davon lebt
• Intelligente Datenverarbeitung durch fortschrittliche Algorithmen zur gleichzeitigen Analyse von Daten mit hoher Geschwindigkeit, zum Verständnis komplexer Probleme und zur Vorhersage von Ereignissen.
• Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), um einem System oder einer Anwendung KI-Funktionen hinzuzufügen und sie intelligenter zu machen.
• Grafische Verarbeitungseinheiten (GPUs), um KI-Systeme mit Strom zu versorgen, um umfangreiche Berechnungen für die Datenverarbeitung und -interpretation durchzuführen.

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen verwendet eine große Datenmenge, indem verschiedene Techniken und Algorithmen verwendet werden, um die Zukunft zu analysieren, zu lernen und vorherzusagen. Es beinhaltet viele komplexe Codierungen und Mathematik, die einer mathematischen Funktion dienen.

Es untersucht Daten und identifiziert Muster, um auf der Grundlage früherer Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern. Es lehrt KI-Systeme, wie Menschen zu denken. Maschinelles Lernen hilft bei der Automatisierung von Aufgaben, die mit einer Reihe von Regeln und datendefinierten Mustern abgeschlossen werden. Auf diese Weise können Unternehmen KI-Systeme verwenden, um Aufgaben mit hoher Geschwindigkeit auszuführen. ML verwendet zwei primäre Techniken:

• Unüberwachtes Lernen: Es hilft, bekannte Muster in gesammelten Daten zu finden
• Überwachtes Lernen: Es ermöglicht die Datenerfassung oder erzeugt Ergebnisse aus früheren ML-Bereitstellungen.

Wie funktioniert Deep Learning?

Es beginnt mit dem Entwurf eines Deep-Learning-Modells zur kontinuierlichen Beobachtung und Analyse von Daten mit einer logischen Struktur, wie sie Menschen Schlussfolgerungen ziehen.

Um diese Analyse abzuschließen, verwenden Deep-Learning-Systeme eine mehrschichtige algorithmische Struktur, die als künstliches neuronales Netzwerk bekannt ist und das menschliche Gehirn nachahmen kann. Dadurch können die Systeme Aufgaben besser ausführen als herkömmliche Systeme.

Ein Deep-Learning-Modell muss jedoch kontinuierlich trainiert werden, um seine Fähigkeiten weiterzuentwickeln und zu verbessern, damit es die richtigen Schlussfolgerungen ziehen kann.

KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Anwendungen

Um vollständig zu verstehen, wie KI, ML und Deep Learning funktionieren, ist es wichtig zu wissen, wie und wo sie angewendet werden.

KI-Systeme werden für verschiedene Zwecke verwendet, z. B. Argumentation und Problemlösung, Planung, Lernen, Wissenspräsentation, Verarbeitung natürlicher Sprache, allgemeine Intelligenz, soziale Intelligenz, Wahrnehmung und mehr.

Beispielsweise wird KI in Online-Werbung, Suchmaschinen wie Google usw. verwendet.

Schauen wir es uns im Detail an.

Internet, E-Commerce und Marketing

• Suchmaschinen: Suchmaschinen wie Google verwenden KI, um Ergebnisse anzuzeigen.
• Empfehlungssysteme: Es wird auch von Empfehlungssystemen wie YouTube, Netflix und Amazon verwendet, um Inhalte basierend auf Benutzerpräferenzen oder Bewertungen zu empfehlen.

KI wird verwendet, um Wiedergabelisten zu erstellen, Videos anzuzeigen, Produkte und Dienstleistungen zu empfehlen und vieles mehr.

• Soziale Medien: Websites wie Facebook, Instagram, Twitter usw. verwenden KI, um relevante Beiträge anzuzeigen, mit denen Sie interagieren können, Sprachen automatisch zu übersetzen, hasserfüllte Inhalte zu entfernen usw.
• Anzeigen: KI wird für gezielte Webwerbung eingesetzt, um Menschen davon zu überzeugen, auf die Anzeigen zu klicken und ihre Verweildauer auf Websites durch die Anzeige attraktiver Inhalte zu erhöhen. KI kann personalisierte Angebote und Kundenverhalten vorhersagen, indem sie ihre digitalen Signaturen analysiert.
• Chatbots: Chatbots werden verwendet, um Geräte zu steuern, mit Kunden zu kommunizieren usw.

Beispielsweise kann Amazon Echo menschliche Sprache in passende Handlungen übersetzen.

• Virtuelle Assistenten: Virtuelle Assistenten wie Amazon Alexa verwenden KI, um natürliche Sprache zu verarbeiten und Benutzern bei ihren Fragen zu helfen.
• Übersetzung: KI kann Textdokumente und gesprochene Sprachen automatisch übersetzen.

Beispiel: Google Übersetzer.

Andere Anwendungsfälle umfassen Spam-Filterung, Bildkennzeichnung, Gesichtserkennung und mehr.

Spielen

Die Spieleindustrie nutzt KI stark, um fortschrittliche Videospiele zu produzieren, darunter einige mit übermenschlichen Fähigkeiten.

Beispiel: Schachähnliches Deep Blue und AlphaGo. Letzterer besiegte einst Lee Sedol, der Weltmeister in GO ist.

Sozioökonomisch

KI wird genutzt, um soziale und wirtschaftliche Herausforderungen wie Obdachlosigkeit, Armut usw. anzugehen.

Beispiel: Forscher der Stanford University nutzten KI, um Armutsgebiete durch die Analyse von Satellitenbildern zu identifizieren.

Internet-Sicherheit

Durch den Einsatz von KI und ihren Unterbereichen ML und Deep Learning können Sicherheitsunternehmen Lösungen zum Schutz von Systemen, Netzwerken, Anwendungen und Daten entwickeln. Es wird beantragt:

• Anwendungssicherheit zur Abwehr von Angriffen wie Cross-Site-Scripting, SQL-Injection, serverseitige Fälschung, Distributed Denial of Service usw.
• Netzwerkschutz durch Identifizierung von mehr Angriffen und Verbesserung von Intrusion Detection-Systemen
• Analysieren Sie das Benutzerverhalten, um kompromittierte Apps, Risiken und Betrug zu identifizieren
• Endgeräteschutz durch Erlernen allgemeiner Bedrohungsverhaltensweisen und deren Abwehr, um Angriffe wie Ransomware zu verhindern.

Landwirtschaft

KI, ML und Deep Learning sind hilfreich für die Landwirtschaft, um Bereiche zu identifizieren, die Bewässerung, Düngung und Behandlungen zur Ertragssteigerung erfordern. Es kann Agronomen dabei helfen, Forschungen durchzuführen und die Reifezeit von Ernten vorherzusagen, die Feuchtigkeit im Boden zu überwachen, Gewächshäuser zu automatisieren, Schädlinge zu erkennen und landwirtschaftliche Maschinen zu bedienen.

Finanzen

Künstliche neuronale Netze werden in Finanzinstituten verwendet, um Forderungen und Belastungen außerhalb der Norm zu erkennen und die Aktivitäten zu untersuchen.

Banken können KI zur Betrugsprävention einsetzen, um dem Missbrauch von Debitkarten entgegenzuwirken, Vorgänge wie die Buchhaltung zu organisieren, Immobilien zu verwalten, in Aktien zu investieren, Verhaltensmuster zu überwachen und sofort auf Änderungen zu reagieren. KI wird auch in Online-Trading-Apps verwendet.

Beispiel: Zest Automated Machine Learning (ZAML) von ZestFinance ist eine Plattform für Kreditvergabe. Es verwendet KI und ML für die Datenanalyse und weist Personen Kredit-Scores zu.

Ausbildung

KI-Tutoren können den Schülern beim Lernen helfen und gleichzeitig Stress und Angst beseitigen. Es kann Pädagogen auch dabei helfen, das Verhalten in einer virtuellen Lernumgebung (VLE) wie Moodle frühzeitig vorherzusagen. Dies ist besonders in Szenarien wie der aktuellen Pandemie von Vorteil.

Gesundheitspflege

KI wird im Gesundheitswesen eingesetzt, um ein Elektrokardiogramm oder einen CT-Scan auszuwerten, um Gesundheitsrisiken bei Patienten zu identifizieren. Es hilft auch, die Dosierung zu regulieren und die am besten geeigneten Behandlungen für Krankheiten wie Krebs auszuwählen.

Künstliche neuronale Netze unterstützen klinische Entscheidungen für die medizinische Diagnose, beispielsweise die Konzeptverarbeitungstechnologie, die in EMR-Software verwendet wird. KI kann auch helfen bei:

• Analysieren von Krankenakten
• Medikationsmanagement
• Behandlungen planen
• Beratungsgespräch
• Klinische Ausbildung
• Drogen herstellen
• Ergebnisse vorhersagen

Anwendungsfall: Hannoversches KI-Projekt von Microsoft hilft Ärzten bei der Auswahl der wirksamsten Krebsbehandlung aus über 800 Impfstoffen und Medikamenten.

Regierung

Regierungsorganisationen aus Ländern wie China nutzen KI zur Massenüberwachung. In ähnlicher Weise kann es auch für die Verwaltung von Verkehrssignalen verwendet werden, indem Kameras zur Überwachung der Verkehrsdichte und zur Anpassung des Signaltimings verwendet werden.

In Indien wird beispielsweise eine KI-gesteuerte Verkehrssignalisierung eingesetzt, um den Verkehr in der Stadt Bengaluru zu regeln und zu verwalten.

Darüber hinaus nutzen viele Länder KI in ihren militärischen Anwendungen, um Kommunikation, Befehlsführung, Steuerung, Sensoren, Interoperabilität und Integration zu verbessern. Es wird auch beim Sammeln und Analysieren von Informationen, Logistik, autonomen Fahrzeugen, Cyberoperationen und mehr verwendet.

Andere Anwendungen von KI sind in:

• Weltraumforschung zur Analyse umfangreicher Daten für die Forschung
• Biochemie zur Bestimmung der 3D-Struktur von Proteinen
• Erstellung und Automatisierung von Inhalten.

Beispiel: Wordsmith ist eine Plattform, um natürliche Sprache zu generieren und Daten in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln.

• Rechtsbezogene Aufgaben und Suche automatisieren,
• Arbeitssicherheit und Gesundheitsmanagement
• Personalabteilung zum Überprüfen und Einstufen von Lebensläufen
• Jobsuche durch Auswertung von Daten zu Job-Skills und Gehältern
• Kundenservice mit virtuellen Assistenten
• Hospitality, um Aufgaben zu automatisieren, mit Gästen zu kommunizieren, Trends zu analysieren und Verbraucherbedürfnisse vorherzusagen.
• Herstellung von Automobilen, Sensoren, Spielen und Spielzeug und mehr

KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Unterschiede

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning korrelieren miteinander. Tatsächlich ist Deep Learning eine Teilmenge des maschinellen Lernens, und maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz.

Es geht hier also nicht wirklich um „Unterschiede“, sondern um den Umfang, in dem sie angewendet werden können.

Schauen wir uns an, wie sie sich unterscheiden.

Künstliche Intelligenz vs. maschinelles Lernen

ParameterAI MLConceptIt ist ein umfassenderes Konzept zur Schaffung intelligenter Maschinen zur Simulation menschlichen Denkens und Verhaltens. Es ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die Maschinen beim Lernen hilft, indem es Daten ohne explizite Programmierung analysiert. Ziel Es zielt darauf ab, intelligentere Systeme mit menschenähnlichen Denkfähigkeiten zu schaffen, um komplexe Fragen zu lösen .
Es ist besorgt über die Erhöhung der Erfolgsraten. Es zielt darauf ab, Maschinen für die Datenanalyse zuzulassen, um eine genaue Ausgabe zu liefern.
Es geht um Muster und GenauigkeitWas sie tunKI ermöglicht es einem System, Aufgaben wie ein Mensch auszuführen, jedoch ohne Fehler und mit höherer Geschwindigkeit. UntergruppenSeine Untergruppen sind tiefes Lernen und maschinelles Lernen.Seine Untergruppe ist tiefes LernenTypenEs gibt drei Typen – allgemeine KI, starke KI und schwache KI.Seine Typen sind bestärkendes Lernen, überwachtes und nicht überwachtes Lernen.Prozesseumfasst Argumentation, Lernen und Selbstkorrektur als Selbstkorrektur für neue Datentypen von DatenEs befasst sich mit unstrukturierten, halbstrukturierten und strukturierten DatenEs befasst sich mit halbstrukturierten und strukturierten DatenUmfangSein Anwendungsbereich ist breiter.
KI-Systeme können anstelle von ML, das für bestimmte Aufgaben trainiert wird, mehrere Aufgaben ausführen. Ihr Umfang ist im Vergleich zu KI begrenzt.
ML-Maschinen führen spezifische Aufgaben aus, für die sie trainiert wurden AnwendungSeine Anwendungen sind Chatbots, Roboter, Empfehlungssysteme, Spiele, soziale Medien und vieles mehr.

Maschinelles Lernen vs. Deep Learning

ParameterMLDeep LearningDatenabhängigkeitObwohl ML mit riesigen Datenmengen funktioniert, akzeptiert es auch kleinere Datenmengen. Seine Algorithmen funktionieren sehr gut mit großen Datenmengen. Wenn Sie also mehr Genauigkeit erzielen möchten, müssen Sie mehr Daten liefern und zulassen, dass es kontinuierlich lernt. Ausführungszeit Seine Algorithmen erfordern weniger Trainingszeit als DL, aber das Testen des Modells dauert länger. Das Training des Modells dauert länger, das Testen des Modells jedoch weniger lange .HardwareabhängigkeitML-Modelle benötigen im Wesentlichen nicht viele Daten; daher funktionieren sie auf Low-End-Maschinen. DL-Modelle erfordern riesige Datenmengen für effizientes Arbeiten; Daher sind sie nur für High-End-Maschinen mit GPUs geeignet. Feature-Engineering ML-Modelle erfordern, dass Sie für jedes Problem einen Feature-Extraktor entwickeln, um weiter fortzufahren. Da DL eine fortgeschrittene Form von ML ist, sind keine Feature-Extraktoren für Probleme erforderlich. Stattdessen erlernt DL von selbst aus den gesammelten Daten High-Level-Features und Erkenntnisse. Problemlösung Traditionelle ML-Modelle unterteilen ein Problem in kleinere Teile und lösen jeden Teil separat. Sobald alle Teile gelöst sind, wird das Endergebnis generiert. DL-Modelle verfolgen den End-to-End-Ansatz, um ein Problem zu lösen, indem sie die Eingaben für ein bestimmtes Problem verwenden. Ergebnisinterpretation Es ist einfach, die Ergebnisse eines Problems mithilfe von ML-Modellen zu interpretieren mit der vollständigen Analyse des Prozesses und der Gründe. Es kann schwierig sein, die Ergebnisse eines Problems mit DL-Modellen zu analysieren. Obwohl Sie bei einem Problem mit DL möglicherweise bessere Ergebnisse erzielen als mit herkömmlichem ML, können Sie nicht herausfinden, warum und wie das Ergebnis zustande kam. Daten Es erfordert strukturierte und halbstrukturierte Daten. Am besten fürGeeignet, um einfache und bitkomplexe Probleme zu lösen.Geeignet, um komplexe Probleme zu lösen.

Fazit

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning sind moderne Techniken, um intelligente Maschinen zu entwickeln und komplexe Probleme zu lösen. Sie werden überall eingesetzt, von Unternehmen bis zu Haushalten, und machen das Leben einfacher.

DL fällt unter ML und ML unter KI, also geht es hier nicht wirklich um den Unterschied, sondern um den Umfang der einzelnen Technologien.