- Différence entre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond
Différence entre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond
L'intelligence artificielle (IA) est la branche de l'informatique utilisée pour créer des machines intelligentes. Les machines qui agissent comme des humains comme certaines des activités effectuées par la machine AI qui sont la reconnaissance vocale, l'apprentissage, la planification et la résolution de problèmes, etc. L'IA a été fondée en 1956 en tant que discipline universitaire.
L'intelligence artificielle fait référence à l'intelligence humaine ou imite le comportement humain des machines. L'intelligence artificielle est principalement divisée en trois catégories qui sont l'IA étroite, ce qui signifie que la chose est formée pour effectuer une tâche particulière d'une certaine manière. Le second est l'intelligence générale artificielle (AGI), ce qui signifie qu'il s'agit de l'intelligence artificielle au niveau humain et de la capacité d'exécuter le large éventail de tâches qui lui sont assignées. La troisième catégorie est l'intelligence artificielle super intelligente, qui a une longueur d'avance. C'est l'IA qui est beaucoup plus intelligente que le cerveau humain dans tous les domaines comme la créativité, la sagesse, les compétences, etc. En termes simples, cela signifie que la machine déjoue les humains.
L'apprentissage automatique (ML) est appelé le sous-ensemble de l'intelligence artificielle (AI). Il permet à un ordinateur de gérer les situations via la formation, l'analyse, l'observation et l'expérience. Tout l'apprentissage automatique compte comme intelligence artificielle, mais toute l'IA ne compte pas comme apprentissage automatique. Il est considéré comme l'un des meilleurs outils d'intelligence artificielle adaptés aux entreprises.
L'apprentissage automatique est basé sur le principe que les machines apprennent par elles-mêmes à l'aide de la prise de données à partir de diverses ressources. L'apprentissage automatique permet aux machines de faire des prédictions basées sur la reconnaissance de modèles et d'ensembles de données complexes, et ML est différent du logiciel de codage en dur qui nécessite des instructions spécifiques pour l'achèvement des tâches. Il a la capacité de se changer lorsqu'il est exposé à de plus en plus d'apprentissage automatique de données par lui-même dynamique et ne nécessite aucune intervention humaine pour effectuer certains changements.
L'apprentissage profond (DL) est appelé le sous-ensemble de l'apprentissage automatique. Il est généralement fait référence à un réseau neuronal artificiel profond et ce sont les ensembles d'algorithmes qui sont extrêmement précis pour des problèmes comme la reconnaissance du son, la reconnaissance d'image, etc. L'apprentissage profond est également défini car il permet à un ordinateur d'apprendre sans être programmé pour le faire. .
Profond est le terme technique qui fait référence à la couche du réseau neuronal. Un réseau superficiel qui a une seule couche cachée et un réseau profond qui a plusieurs couches. Ces couches permettent à un réseau d'acquérir des fonctionnalités de données.
Comparaison directe entre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond (infographie)
Vous trouverez ci-dessous la principale différence entre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond 
Différences clés entre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond
Intelligence artificielle vs Machine Learning vs Deep Learning sont des choix populaires sur le marché; laissez-nous discuter de certaines des principales différences entre l'intelligence artificielle vs l'apprentissage machine vs l'apprentissage profond
- L'intelligence artificielle a différents types comme les machines réactives, le système ne réagit que, n'a pas la mémoire comme la machine à laver. L'apprentissage automatique permet à une machine de prendre des décisions sur la base de données antérieures. L'apprentissage en profondeur permet à une machine de prendre la décision à l'aide de réseaux de neurones artificiels.
- Le type d'intelligence artificielle a une quantité limitée de mémoire. L'apprentissage automatique fonctionne principalement sur moins de données de formation. L'apprentissage en profondeur nécessite principalement une grande quantité de données de formation.
- L'intelligence artificielle a un autre type est la théorie de l'esprit, ce qui signifie que le système est capable de comprendre les émotions humaines et d'ajuster le comportement en fonction de la compréhension humaine. L'apprentissage automatique fonctionne sur des systèmes bas de gamme. Le Deep Learning a besoin de systèmes haut de gamme pour fonctionner.
- L'intelligence artificielle est utilisée pour rendre le système semblable à la conscience de soi, cela signifie que le système doit être conscient de lui-même et comprendre ses états, prédire le sentiment des autres et agir en conséquence. La plupart des fonctionnalités du machine learning doivent être identifiées à l'avance et codées manuellement. Dans le Deep learning, la machine apprend les fonctionnalités à partir des données qui lui sont fournies.
- L'intelligence artificielle travaille principalement sur l'ensemble du problème. Dans l'apprentissage automatique, le problème est divisé en parties et résolu individuellement, puis combiné le tout. Dans l'apprentissage en profondeur, le problème est résolu de bout en bout.
- L'intelligence artificielle met très longtemps à tester les applications. L'apprentissage automatique prend plus de temps que l'apprentissage en profondeur. L'apprentissage en profondeur prend moins de temps pour tester le processus.
- L'intelligence artificielle a défini des règles. L'apprentissage automatique a des règles précises pour dire pourquoi la décision a été prise ou prise. Dans l'apprentissage en profondeur, le système prend la décision en fonction de sa propre logique et il est parfois difficile à interpréter.
- À l'avenir, l'intelligence artificielle sera utilisée pour détecter les crimes avant qu'ils ne se produisent et pour les aides à l'IA humaine. L'apprentissage automatique sera utilisé à l'avenir pour accroître l'efficacité des soins de santé et fournira de meilleures techniques de marketing. L'apprentissage profond à l'avenir sera utilisé pour augmenter la personnalisation et les assistants personnels hyper-intelligents.
Tableau comparatif Intelligence artificielle vs apprentissage automatique vs apprentissage profond
Vous trouverez ci-dessous la comparaison 6 la plus élevée entre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond
| La base de comparaison entre l'intelligence artificielle vs l'apprentissage machine vs l'apprentissage profond | Intelligence artificielle | Apprentissage automatique | L'apprentissage en profondeur |
| Définition | L'intelligence artificielle est l'intelligence humaine exposée par les machines | C'est une approche pour atteindre l'IA | C'est une technique pour implémenter ML. |
| Sous-ensemble | L'intelligence artificielle n'est pas le sous-ensemble d'une machine ou d'un apprentissage en profondeur | L'apprentissage automatique est le sous-ensemble de l'intelligence artificielle | Le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning. |
| Programmation | L'intelligence artificielle nécessite une programmation complète pour rendre le système | L'apprentissage automatique ne nécessite aucun algorithme de code dur | L'apprentissage en profondeur ne nécessite aucune programmation pour réaliser les choses |
| Complexe | L'artificiel est plus complexe car il faut tout savoir | L'apprentissage automatique est moins complexe que l'IA | Le deep learning est moins complexe que le machine learning. |
| Existence | Il est venu en 1956 | Il est venu vers les années 1980 | Il est venu vers 2000 |
| Exemples | Amazon Echo | Affinage des résultats des moteurs de recherche | Traduction automatique. |
Conclusion - Intelligence artificielle vs apprentissage automatique vs apprentissage profond
Intelligence artificielle vs Machine Learning vs Deep Learning sont tous liés les uns aux autres et le motif est de réaliser les choses plus rapidement et à un rythme rapide. Comme nous l'avons déjà expliqué, l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA et l'apprentissage profond est le sous-ensemble de l'apprentissage automatique. L'intelligence artificielle est la vue d'ensemble et l'élément central pour réaliser diverses choses dans le monde de l'informatique et des technologies de l'information. D'en haut, nous pouvons voir quelle est la différence entre l'intelligence artificielle vs l'apprentissage machine vs l'apprentissage profond et leur utilisation future. Ainsi, le monde d'aujourd'hui et de demain est celui de l'intelligence artificielle et de ses composants comme l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur ainsi que d'autres composants.
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Cela a été un guide pour la principale différence entre l'intelligence artificielle vs l'apprentissage machine vs l'apprentissage profond. Ici, nous discutons également des principales différences entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique par rapport à l'apprentissage profond avec des infographies et un tableau de comparaison. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus.
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- Data Scientist vs Machine Learning - Meilleure comparaison
- Intelligence artificielle vs Business Intelligence
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