La relación y diferencias entre inteligencia artificial, big data y aprendizaje profundo
A la hora de definir inteligencia artificial (IA), las palabras clave que nos vienen a la cabeza pueden ser “futuro” y “ciencia ficción”. Aunque estos factores parecen lejanos a nosotros, son nuestro día a día. parte de la vida. Con la popularidad de los asistentes de voz y el éxito de la conducción sin conductor, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo han penetrado en todos los escenarios de nuestras vidas. Por ejemplo, JD.com utilizará algoritmos para recomendar los productos que necesita en función de la similitud entre su comportamiento de navegación y el de los usuarios. Otro ejemplo es la cámara de belleza, que utilizará algoritmos para refinar sus efectos de belleza en función del análisis de sus rasgos faciales; . También está el conocido Google DeepMind. Cuando AlphaGo derrotó al maestro profesional coreano de Go Lee Se-dol, los medios mencionaron términos como inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo al describir la batalla entre humanos y máquinas. Sí, estas tres tecnologías contribuyeron en gran medida a la victoria de AlphaGo, pero no son lo mismo.
El surgimiento simultáneo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, y el uso alternativo del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo... confunden a la mayoría de los lectores. ¿Cuáles son las diferencias entre estos conceptos? diagrama de relaciones para distinguir.
Figura 1: La relación entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo
La inteligencia artificial incluye el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, y el aprendizaje automático incluye el aprendizaje profundo. La inteligencia artificial es la categoría principal del aprendizaje automático y el aprendizaje automático es la categoría principal del aprendizaje profundo.
La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que intenta comprender la esencia de la inteligencia y producir una nueva máquina inteligente que responda de manera similar a la inteligencia humana. No es inteligencia humana, pero puede hacerlo. pensar como humanos, también puede superar la inteligencia humana.
Aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial: visión artificial, reconocimiento de huellas dactilares, reconocimiento facial, reconocimiento de retina, reconocimiento de iris, reconocimiento de huellas palmares, sistema experto, planificación automática, búsqueda inteligente, demostración de teoremas, juegos, programación automática, control inteligente , robótica, comprensión del lenguaje y de la imagen, programación genética, etc. Actualmente la inteligencia artificial también se divide en: inteligencia artificial fuerte (BOTTOM-UPAI) e inteligencia artificial débil (TOP-DOWNAI).
El Machine Learning (ML) es el núcleo de la inteligencia artificial y es una rama de la inteligencia artificial. El aprendizaje automático se refiere a un algoritmo que analiza y obtiene automáticamente reglas a partir de datos y utiliza las reglas para predecir datos desconocidos. Por lo tanto, el núcleo del aprendizaje automático son los datos, los algoritmos (modelos) y la potencia informática (potencia informática).
Campos de aplicación del aprendizaje automático: minería de datos, clasificación de datos, visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural (NLP), identificación biométrica, motores de búsqueda, diagnóstico médico, detección de fraude con tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, secuenciación de secuencias de ADN. , Reconocimiento de voz y escritura, juegos estratégicos y aplicaciones robóticas, etc.
Aprendizaje profundo (DL): Es un nuevo campo en la investigación del aprendizaje automático. Su motivación es establecer y simular la red neuronal del cerebro humano para el análisis y el aprendizaje. para explicar datos.
La Minería de Datos (DM), como su nombre indica, se refiere al uso de tecnología de aprendizaje automático para "minar" información oculta a partir de datos masivos, y se utiliza principalmente en imágenes, sonidos y texto. En un entorno empresarial, las empresas esperan que los datos almacenados en la base de datos puedan "hablar" y apoyar la toma de decisiones. Por tanto, la minería de datos está más orientada a las aplicaciones.
Figura 2: La relación entre minería de datos y aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un método importante de minería de datos, pero el aprendizaje automático es otra disciplina y no está subordinada a la minería de datos, la dos se complementan. La minería de datos es la intersección del aprendizaje automático y las bases de datos. Utiliza principalmente la tecnología proporcionada por el aprendizaje automático para analizar datos masivos y utiliza la tecnología proporcionada por la industria de bases de datos para administrar datos masivos. Ya sea inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo o minería de datos, actualmente ejercen sus propias ventajas para resolver diferentes objetivos y brindan conveniencia para la producción social y la vida humana, ayudándonos a explorar el pasado, mostrar la situación actual y predecir. el futuro.