涉及人工智能(AI),机器学习(ML)和深度学习(DL)时存在许多误解。

许多次这三个术语互换使用,但实际上他们不使用’t参考同样的东西。

人工智能:
John McCarthy,俗称,作为AI的教神法之一,于1955年定义为“制造智能机器的科学和工程,让能够达到人类这样的目标。”

换句话说,人工智能是由机器展示的人类智能。实际上,我们尚未能够创建一个适当的AI,但我们非常接近。 索菲亚,AI是今天最先进的版本。我们仍然不知道人类大脑的许多方面我们为什么梦想?“ 等等,这就是我们无法建立适当的AI的原因。

机器学习:
Arthur Samuel定义了1959年的机器学习(ML)作为“处理计算机领域的一个大型AI的子领域,使计算机能够学习而不明确编程”。也就是说,ML正在使机器能够使用提供的数据来学习,并通过自己做出准确的预测。

所以基本上,ML是人工智能的一部分;实际上,它只是一种实现AI的系统或方法。

如今,众多公司使用ML来提高客户体验。一个例子是亚马逊,它使用机器学习技术来根据先前的偏好为客户提供更好的产品建议。甚至Netflix使用ml为他们想观看的内容的观众提供更好的建议。

深度学习:
深度学习也是ML的子集;就像ml是ai的一样,深度学习只是一种实现机器学习的技术。换句话说,DL是ML的进一步发展。深入学习算法由人脑的信息处理模式的启发。我们使用大脑来识别模式和组织信息的方式,深入学习算法可以学习完成机器的类似任务。

如果您比较深度学习和机器学习,您将实现微妙的差异。例如,DL可以自动发现要用于信息分类的功能,而ML需要手动指定这些功能。

因此,即使它们都是相互关联和相互依存的,它们也是指完全不同的事情。总而言之,人工智能是机器展示的人类智慧;机器学习是实现人工智能的方法;深度学习是一种实现机器学习的技术。