BigData

ИИ против Машинного Обучения, Глубокого Обучения и Генеративного ИИ — чёткое объяснение


1 — Искусственный интеллект (AI)
Это обобщающее направление, сосредоточенное на создании машин или систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта: рассуждение, обучение, решение проблем, понимание языка и т.д.
AI включает в себя различные поднаправления, такие как машинное обучение (ML), обработка естественного языка (NLP), робототехника и компьютерное зрение.


2 — Машинное обучение (ML)
Это поднаправление AI, которое занимается разработкой алгоритмов, позволяющих компьютерам учиться на данных и принимать решения на их основе.

Вместо того чтобы явно программировать каждую задачу, ML-системы улучшают свои результаты по мере обработки новых данных.
Типичные применения: фильтрация спама, рекомендательные системы, предиктивная аналитика.


3 — Глубокое обучение (Deep Learning)
Это узкая область машинного обучения, использующая искусственные нейронные сети с множеством слоёв для моделирования сложных закономерностей в данных.

Нейронные сети — это вычислительные модели, вдохновлённые структурой мозга человека. Глубокие нейросети способны автоматически находить нужные представления для распознавания.
Примеры использования: распознавание изображений и речи, обработка естественного языка, автономные транспортные средства.


4 — Генеративный искусственный интеллект (Generative AI)
Это AI-системы, способные создавать новый контент — текст, изображения, музыку, код и т.п. — похожий на данные, на которых они обучались. Они работают на основе трансформерной архитектуры.

Известные модели генеративного AI: GPT (генерация текста), DALL·E (создание изображений).

👉 @bigdata_1

👍6👎2

www.tgoop.com/bigdata_1/991

883 viewsJun 21 at 06:48

ИИ против Машинного Обучения, Глубокого Обучения и Генеративного ИИ — чёткое объяснение


1 — Искусственный интеллект (AI)
Это обобщающее направление, сосредоточенное на создании машин или систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта: рассуждение, обучение, решение проблем, понимание языка и т.д.
AI включает в себя различные поднаправления, такие как машинное обучение (ML), обработка естественного языка (NLP), робототехника и компьютерное зрение.


2 — Машинное обучение (ML)
Это поднаправление AI, которое занимается разработкой алгоритмов, позволяющих компьютерам учиться на данных и принимать решения на их основе.

Вместо того чтобы явно программировать каждую задачу, ML-системы улучшают свои результаты по мере обработки новых данных.
Типичные применения: фильтрация спама, рекомендательные системы, предиктивная аналитика.


3 — Глубокое обучение (Deep Learning)
Это узкая область машинного обучения, использующая искусственные нейронные сети с множеством слоёв для моделирования сложных закономерностей в данных.

Нейронные сети — это вычислительные модели, вдохновлённые структурой мозга человека. Глубокие нейросети способны автоматически находить нужные представления для распознавания.
Примеры использования: распознавание изображений и речи, обработка естественного языка, автономные транспортные средства.


4 — Генеративный искусственный интеллект (Generative AI)
Это AI-системы, способные создавать новый контент — текст, изображения, музыку, код и т.п. — похожий на данные, на которых они обучались. Они работают на основе трансформерной архитектуры.

Известные модели генеративного AI: GPT (генерация текста), DALL·E (создание изображений).

👉 @bigdata_1

BY BigData