Süni intellekt, maşın öyrənmə, dərin öyrənmə və məlumat elmi - Fərq nədir?

AI, ML, DS, DL arasındakı fərq. Şəkil krediti: Facebook inkişaf dairələri Lagos üçün Oluebube Princess Egbuna

Maşın öyrənməyə başladıqda çox qarışıqlıq yaşadım. Çaşqınlığım texniki bir şey deyildi, ancaq maşın öyrənməyə səyahətimdə sözlərin necə atıldığı.

Məlumat elmi, süni intellekt, maşın öyrənmə və dərin öyrənmə kimi sözləri eşitdim. Bu sahələr içərisində hələ də maraq oyandıran bir çox söz var.

Onların necə bir-birindən fərqləndiyini düşünə bilərsiniz. İnşallah, şübhənizi aradan qaldıra bilərdim, buna görə oturacağın yerini tut!

Bu sahələr sürətlə inkişaf edir və bu gün burada tapdığınız tərif sabah tapacağınızdan fərqli ola bilər, buna görə də texnologiyanın böyüməsi ilə ayaqlaşmağı unutmayın.

Süni intellekt nədir?

Xüsusilə süni intellektin mənasını axtarmazdan əvvəl, süni intellektin (AI), robotların dünyanı ələ keçirməsi, insanların edə biləcəyi eyni şeyləri edə bilməklə əlaqədar bir fikir var idi.

Bu həqiqətin bir hissəsi olsa da, bu, süni intellektin tamamilə aidiyyəti deyil. Bildiyimiz kimi yarı həqiqət demək olar ki, heç bir həqiqət deyil.

Merriam-webster lüğətinə görə söz kəşfiyyatı
'Öyrənmək və ya anlamaq və ya yeni və ya çətin vəziyyətlərlə qarşılaşmaq bacarığı'. Ayrıca ağıldan bacarıqlı istifadə və ətraf mühiti idarə etmək və ya obyektiv meyarlar (məsələn, testlər) ilə ölçüldüyü kimi mücərrəd düşünmək üçün bilik tətbiq etmək bacarığı olaraq təyin olunur.

Buna görə süni intellekt (AI) bir maşın və ya kompüter proqramının insanlar kimi düşünmək, düşünmək, öyrənmək və öyrənmək qabiliyyəti ideyasına əsaslanır.

Zəkanın tərifindən onu da deyə bilərik ki, süni intellekt ətraf mühitin manipulyasiyasında əldə olunan bilikləri tətbiq edə biləcək maşınların yaradılması imkanının öyrənilməsidir.

Hələ buzz sözləri? Gözləmək! Sadə cəhətdən…

AI (süni intellekt) öyrənmə, əsaslandırma və özünü düzəltmə yolu ilə maşınlarda, xüsusən kompüter sistemlərində insan zəkasını çoxaldır.

AI-nin real həyat nümunəsi:

Əgər mənim dostum olsan və anladım ki, hərəkətli filmləri sevirsənsə, sənin haqqında bildiklərimə əsaslanaraq hərəkətli filmlərin təkliflərini edərdim. Bu insan zəkasıdır.

Məsələn, Netflix-də filmlərin müəyyən bir kateqoriyasını izləsəniz, Netflix, izləmə modelinizə əsasən sizə film təklifləri verməyə başlayır.

Bu necə mümkündür? Süni intellekt. Bu Süni intellektin çox ümumi bir nümunəsidir.

Maşın öyrənmə nədir?

Süni intellekt çox genişdir. Maşın öyrənməsi (ML) Süni Zəkanın alt hissəsidir. Əvvəlki abzasdan zəkanın tərifinin öyrənmə aspektini xatırlayın ML daxil olduğu yerdir.

Maşın öyrənməsi (ML) məlumatları öyrənmək üçün statistik vasitələr toplusudur. ML-nin nüvəsi kompüterlərə mütləq proqramlaşdırılmadan məlumatları necə öyrənməyi və proqnoz verməyi öyrədir.

Real həyat nümunəsi:

Hamımız spam məktubları alırıq. Bunlar həmişə məsələn gmail tərəfindən süzülür. Ayrıca, istifadə etdiyiniz poçt xidmətinə əsaslanaraq poçtlar promosyon və sosial, digər kateqoriyalara aid edilir. Gmail bunu necə öyrəndi? Maşın öyrənmə! ML AI-nin bir hissəsi olduğunu unutma.

Dərin öyrənmə nədir?

Maşın təlimində məlumatlar əsasən məhsul istehsal etmək üçün xətti çevrilmələri həyata keçirən alqoritmlərdən keçir.

Dərin öyrənmə, bir nəticə əldə etmək üçün çox sayda qeyri-xətti çevrilmədən keçən maşın öyrənməsinin alt hissəsidir.

'Dərin' bu vəziyyətdə bir çox addıma aiddir. Bir addımın çıxışı başqa bir addım üçün girişdir və bu son nəticə əldə etmək üçün davamlı edilir. Bütün bu addımlar xətti deyil. Qeyri-xətti çevrilməyə misal bir matris çevrilməsidir.

Dərin öyrənmə bəzən dərin neyron şəbəkələri (DNN) adlanır, çünki dərin öyrənməni həyata keçirmək üçün çox qatlı süni neyron şəbəkələrdən istifadə edir.

İnsan beynindən bir neyronun fotosunu gördünüz? Süni sinir şəbəkələri bənzər şəkildə qurulur, sinir qovşaqları bir veb kimi bağlanır.

Dərin öyrənmə alqoritmləri çox güclü maşınlara ehtiyac duyur və giriş məlumatlarından nümunələrin aşkarlanmasında çox faydalıdır.

Dərin öyrənmə tətbiqi:

Heç WaveNet və Dərin nitq eşitmisiniz? Hər ikisi də avtomatik olaraq səs yaradan Dərin Öyrənmə şəbəkələridir. Səs sistemlərinə mətn, WaveNet və Dərin nitq əl ilə öyrədildikdən əvvəl.

Dərin öyrənmə ilə sistemlər insan səslərini təqlid etməyə çalışır ki, insan və kompüter səslərini ayırd etmək çətindir. Dərin öyrənmə bizi kompüterlərə insanlar kimi danışmaq imkanı verməyə daha da yaxınlaşdırır.

Dərin öyrənmə, AI-nin alt hissəsi olan ML-in alt hissəsidir, buna görə də AI-dir.

Məlumat elmi nədir?

Məlumat elminin süni intellektlə kəsişməsi var, lakin süni intellektin alt hissəsi deyil.

Məlumat elmi, hər hansı bir sahədə oyanan bir maraqın öyrənilməsi, nəzərə alınan sual ilə əlaqəli böyük bir məlumat mənbəyindən məlumatların çıxarılması, məlumatların işlənməsi, təhlil və görüntülənməsi, bunun üçün İT üçün mənalı olmasını təmin etməkdir. və iş strategiyaları.

Sadə dillə desək, məlumatları anlamaq və məna verməkdir. Məlumat elmində çox sayda vasitə istifadə olunur. Bunlara statistik alətlər, ehtimal olunan alətlər, xətti və metrik cəbr, ədədi optimallaşdırma və proqramlaşdırma daxildir.

Məlumat elminin tətbiqi:

Təsadüfi bir konsepsiya seçin.

Sponsor seçirəm. İnsanlar bir səbəbdən necə sponsor olurlar. Kim ümumiyyətlə sponsorları çağıran bir e-poçta cavab verməyə hazırdır. Sponsor tələb edən elektron poçtlarda hansı açar sözlərə baxırlar? telefon danışığına üstünlük verərdilərmi?

Bu vəziyyətdə məlumat elmi kömək edə bilər. Heç bir səbəbi maliyyələşdirməmiş hər kəsə, niyə sponsorluq etdiyinə, rabitə kanalları və s. Baxımından üstünlüklərinə görə bir çox məlumat qurulmuşdur.

Məlumatlar əvvəllər danışdığımız müxtəlif vasitələrdən istifadə edərək işlənir, təhlil edilir və vizual olaraq göstərilir. Bu məlumatlardan nəticə çıxarılır.

Bu məlumat, mənfəət göstərməyən və sponsor axtaran bir iş görən insanlara kömək edə bilər.

Məlumat Elmi Süni Zəka deyil, Məlumat Elmləri Süni Zəka ilə kəsişir.

Ona doğru gəldikdə, bu səs-küylü sözlərə bir şey ümumi - DATA!