S:
Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki fark nedir?
A:“Yapay zeka”, “makine öğrenimi” ve “derin öğrenme” terimleri, dünya hesaplama gücü, veri aktarımı ve diğer teknoloji hedeflerinde muazzam gelişmeler kaydettiği için son birkaç on yıl içinde kendi üzerine inşa edilmiş bir süreci tanımlamaktadır.
Konuşma, bilgisayar veya teknolojilerin insan düşüncesini veya beyin aktivitesini simüle etme yeteneği için geniş bir terim olan yapay zeka ile başlamalıdır. Bir anlamda, yapay zeka, basit bilgisayar satranç oynama programları ve insanın karar alma ve düşünmesini taklit etmeye başlayan diğer programlarla erken başladı.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Yapay zeka, kişisel bilgisayarın ilk günlerinden, internet çağına ve son olarak bulut bilişim, sanallaştırma ve sofistike ağların yaşına kadar ilerlemeye devam etti. Yapay zeka, kilit teknoloji endüstrisi olarak birçok yönden büyümüş ve genişlemiştir.
Yapay zekanın kilometre taşlarından biri, yapay zeka hedeflerine ulaşmak için özel bir yaklaşım olan makine öğrenmesinin ortaya çıkışı ve benimsenmesidir.
Makine öğrenimi, bilgisayar yazılımının bir performans ortamında belirli karar kümelerini daha iyi hale getirmesine yardımcı olmak için gelişmiş algoritmalar ve programlar kullanır. 1970'lerin ve 1980'lerin el kodlu programlarında olduğu gibi, bir bilgisayarı bir dizi şeyi tekrar tekrar yapmak üzere programlamak yerine, makine öğrenimi sezgisel tarama, davranış modelleme ve diğer projeksiyon türlerini kullanmaya başlar. karar alma sürecini iyileştirmek ve zamanla gelişmek için teknoloji. Makine öğrenimi spam e-postalarıyla savaşmak, IBM Watson gibi yapay zeka kişiliklerini uygulamak ve yapay zeka hedeflerine başka şekillerde ulaşmak için uygulanmıştır.
Derin öğrenme sırayla makine öğrenimi üzerine kuruludur. Uzmanlar derin öğrenmeyi, teknolojiler üzerinde görevler yetiştirmek için yapay sinir ağlarının kullanılması gibi üst düzey soyutlamaları yönlendirmek için algoritmaların kullanımı olarak tanımlamaktadır. Derin öğrenme, gerçek insan beyni aktivitesini modellemeye çalışarak ve yapay karar verme veya diğer bilişsel çalışmalara uygulayarak makine öğrenmeyi bir üst seviyeye taşır.
En ileri tedarik zinciri optimizasyon programları, laboratuvar ekipman programları ve iki karşıt ağın, üretken ve ayrımcı bir ağın insanı modellemek için birbirlerine karşı çalıştığı üretken çekişmeli ağ gibi diğer yenilik türleri gibi derin öğrenme, örneklerle gösterilmiştir. düşünce ayrımcılığı süreçleri. Bu özel derin öğrenme türü görüntü işleme ve diğer kullanımlara uygulanabilir.
Gerçek şu ki, derin öğrenme, yapay zekayı, uzmanların “güçlü yapay zeka” olarak gördükleri şeye yaklaştırır; az çok tamamen insan düşünce işlevlerini tekrarlayabilen yapay zeka. Bu, ortaya çıkan bu teknolojilerin etkili bir şekilde nasıl ele alınacağı ve bilgisayarların bizim yaptığımız bazı yollarla düşündüğü bir dünyaya nasıl bakılacağı konusunda önemli tartışmalara yol açar.
