Diferença entre Inteligência Artificial vs Machine Learning vs Deep Learning
A Inteligência Artificial (IA) é o ramo da ciência da computação, usado para criar máquinas inteligentes. As máquinas que agem como seres humanos, como algumas das atividades realizadas pela máquina de IA que são reconhecimento de fala, aprendizado, planejamento e solução de problemas, etc. A AI foi fundada em 1956 como uma disciplina acadêmica.
Inteligência artificial refere-se à inteligência humana ou imita o comportamento humano pelas máquinas. A inteligência artificial é dividida principalmente em três categorias que são IA estreita, o que significa que a coisa é treinada para executar uma tarefa específica de uma certa maneira. A segunda é a inteligência geral artificial (AGI), o que significa que essa é a inteligência artificial no nível humano e a capacidade de executar a ampla gama de tarefas atribuídas a ela. A terceira categoria é a inteligência artificial super inteligente, que está um passo à frente. É a IA que é muito mais inteligente que o cérebro humano em todos os campos, como criatividade, sabedoria, habilidades etc. Em termos simples, significa que a máquina é mais esperta do que os humanos.
O aprendizado de máquina (ML) é conhecido como subconjunto de inteligência artificial (IA). Ele permite que um computador lide com as situações por meio de treinamento, análise, observação e experiência. Todo o aprendizado de máquina conta como inteligência artificial, mas toda a IA não conta como aprendizado de máquina. É considerada uma das melhores ferramentas de inteligência artificial adequadas para os negócios.
O aprendizado de máquina é baseado no princípio de que as máquinas aprendem sozinhas com a ajuda de obter dados de vários recursos. O aprendizado de máquina permite que as máquinas façam previsões com base no reconhecimento de padrões e conjuntos de dados complexos, e o ML é diferente do programa de software de codificação que requer instruções específicas para a conclusão da tarefa. Ele tem a capacidade de mudar a si mesmo quando exposto a mais e mais aprendizado de máquina de dados por si só dinâmico e não requer nenhuma intervenção humana para fazer determinadas alterações.
O aprendizado profundo (DL) é conhecido como subconjunto do aprendizado de máquina. Geralmente se refere a uma rede neural artificial profunda e esses são os conjuntos de algoritmos que são extremamente precisos para problemas como reconhecimento de som, reconhecimento de imagem, etc. o aprendizado profundo também é definido, pois permite que um computador aprenda sem ser programado para isso. .
Profundo é o termo técnico que se refere à camada da rede neural. Uma rede superficial que possui uma única camada oculta e uma rede profunda possui várias camadas. Essas camadas permitem que uma rede adquira recursos de dados.
Comparação direta entre inteligência artificial e aprendizado de máquina vs aprendizado profundo (infográficos)
Abaixo está a diferença top 6 entre Inteligência Artificial vs Machine Learning vs Deep Learning 
Principais diferenças entre inteligência artificial e aprendizado de máquina vs aprendizado profundo
Inteligência Artificial vs Aprendizado de Máquina vs Aprendizado Profundo são escolhas populares no mercado; vamos discutir algumas das principais diferenças entre inteligência artificial e aprendizado de máquina vs aprendizado profundo
- A inteligência artificial tem tipos diferentes, como máquinas reativas, o sistema reage apenas, não tem memória como a máquina de lavar. O aprendizado de máquina permite que uma máquina tome decisões com base em dados passados. O aprendizado profundo permite que uma máquina tome a decisão com a ajuda de redes neurais artificiais.
- O tipo de inteligência artificial está tendo uma quantidade limitada de memória. O aprendizado de máquina funciona principalmente com menos quantidade de dados de treinamento. O aprendizado profundo exige principalmente uma grande quantidade de dados de treinamento.
- A inteligência artificial tem outro tipo é a teoria da mente, o que significa que o sistema é capaz de entender as emoções humanas e ajustar o comportamento de acordo com a compreensão humana. O aprendizado de máquina funciona em sistemas low-end. O aprendizado profundo precisa de sistemas avançados para funcionar.
- A inteligência artificial é usada para tornar o sistema semelhante à autoconsciência, significa que o sistema está ciente de si mesmo e entende seus estados, prevendo que outras pessoas sintam e ajam de acordo. A maioria dos recursos do aprendizado de máquina precisa ser identificada antecipadamente e codificada manualmente. No Deep Learning, a máquina aprende os recursos a partir dos dados fornecidos.
- A inteligência artificial funciona principalmente em todo o problema. No aprendizado de máquina, o problema é dividido em partes e as soluciona individualmente e depois combina tudo. No aprendizado profundo, o problema é resolvido de maneira completa.
- A inteligência artificial leva muito tempo para testar os aplicativos. O aprendizado de máquina leva mais tempo que o aprendizado profundo. O aprendizado profundo leva menos tempo para testar o processo.
- A inteligência artificial definiu regras. O aprendizado de máquina é ter regras precisas para dizer por que a decisão foi tomada ou tomada. No aprendizado profundo, o sistema toma a decisão com base em sua própria lógica e, às vezes, é difícil de interpretar.
- No futuro, a inteligência artificial será usada para detectar os crimes antes que eles aconteçam e para os auxiliares da IA humana. O aprendizado de máquina será usado no futuro para aumentar a eficiência nos cuidados de saúde e fornecerá melhores técnicas de marketing. No futuro, o aprendizado profundo será usado para aumentar a personalização e os assistentes pessoais hiper-inteligentes.
Tabela de comparação de inteligência artificial vs aprendizado de máquina vs aprendizado profundo
Abaixo está a comparação top 6 entre Inteligência Artificial vs Machine Learning vs Deep Learning
| A base de comparação entre Inteligência Artificial vs Machine Learning vs Deep Learning | Inteligência artificial | Machine Learning | Aprendizagem Profunda |
| Definição | Inteligência artificial é inteligência humana exibida por máquinas | É uma abordagem para alcançar a IA | É uma técnica para implementar ML. |
| Subconjunto | Inteligência artificial não é o subconjunto de uma máquina ou aprendizado profundo | O aprendizado de máquina é o subconjunto da inteligência artificial | O Deep Learning é um subconjunto do Machine Learning. |
| Programação | Inteligência artificial exige coisa de programação completa para tornar o sistema | O aprendizado de máquina não requer algoritmos de código rígido | O aprendizado profundo não requer nenhuma programação para conseguir coisas |
| Complexo | Artificial é mais complexo, pois é preciso saber tudo | O aprendizado de máquina é menos complexo que a IA | O aprendizado profundo é menos complexo que o aprendizado de máquina. |
| Existência | Veio em 1956 | Chegou por volta dos anos 80 | Veio por volta de 2000 |
| Exemplos | Amazon Echo | Refino de resultados do mecanismo de pesquisa | Tradução automática. |
Conclusão - Inteligência Artificial vs Aprendizado de Máquina vs Aprendizado Profundo
Inteligência Artificial vs Aprendizado de Máquina vs Aprendizado Profundo estão todos relacionados um com o outro e o motivo é conseguir as coisas mais rapidamente e com maior rapidez. Como já discutimos, o aprendizado de máquina é um subconjunto da IA e o aprendizado profundo é o subconjunto do aprendizado de máquina. A inteligência artificial é a imagem maior e o principal para alcançar várias coisas no mundo da informática e da tecnologia da informação. De cima, podemos ver qual é a diferença entre Inteligência Artificial vs Aprendizado de Máquina vs Aprendizado Profundo e seu uso futuro também. Portanto, o mundo de hoje e o futuro são da inteligência artificial e seus componentes, como aprendizado de máquina e aprendizado profundo, além de outros componentes.
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