Vergleich zwischen Data Science vs Künstliche Intelligenz vs Machine Learning vs Deep Learning

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1. Ziel

In diesem Blog werden wir Data Science vs Künstliche Intelligenz vs Machine Learning vs Deep Learning diskutieren. Auch wird jedes einzelne zum besseren Verständnis besprochen.


2. Vergleich zwischen Data Science vs Künstliche Intelligenz vs Machine Learning vs Deep Learning


ein. Was ist Datenwissenschaft?

R Data Science beinhaltet Datenanalyse. Es ist ein wichtiger Bestandteil der Fähigkeiten, die für viele Arbeitsplätze in diesem Bereich erforderlich sind. Aber es ist nicht die einzige notwendige Fähigkeit. Sie spielen eine aktive Rolle bei der Gestaltung und Umsetzung von vier verwandten Bereichen:

Datenarchitektur

In der Datenerfassung

Datenanalyse

In der Datenarchivierung


b. Was ist maschinelles Lernen?

Im Allgemeinen gibt es 3 Arten von Lernalgorithmen:


ein. Überwachte Machine Learning-Algorithmen

Um Vorhersagen treffen zu können, verwenden wir diesen maschinellen Lernalgorithmus. Außerdem sucht dieser Algorithmus nach Mustern innerhalb der Wertelabels. Das wurde Datenpunkten zugewiesen.


b. Nicht überwachte Machine Learning-Algorithmen

Den Datenpunkten sind keine Beschriftungen zugeordnet. Außerdem organisieren diese maschinellen Lernalgorithmen die Daten in einer Gruppe von Clustern. Darüber hinaus muss es seine Struktur beschreiben. Außerdem können komplexe Daten einfach und für die Analyse organisiert aussehen.


c. Reinforcement Machine Lernalgorithmen

Wir verwenden diese Algorithmen, um eine Aktion auszuwählen. Außerdem können wir sehen, dass es auf jedem Datenpunkt basiert. Außerdem ändert der Algorithmus nach einiger Zeit seine Strategie, um besser zu lernen. Erreiche auch die beste Belohnung.


c. Was ist Deep Learning?

Als Machine Learning konzentriert sich nur auf die Lösung von realen Problemen. Es braucht auch wenig Ideen von künstlicher Intelligenz. Darüber hinaus funktioniert maschinelles Lernen durch die neuronalen Netze. Diese sollen menschliche Entscheidungsfähigkeiten imitieren.

Machine-Learning-Tools und -Techniken sind die beiden wichtigsten engen Teilmengen. Das konzentriert sich nur mehr auf tiefes Lernen. Darüber hinaus müssen wir es anwenden, um jedes Problem zu lösen. Das erfordert Gedanken - menschlich oder künstlich.


Jedes tiefe neurale Netzwerk besteht aus drei Arten von Schichten:

Die Eingabeebene

Die versteckte Ebene

Die Ausgabeschicht


d. Was ist künstliche Intelligenz?

Grundsätzlich ist Künstliche Intelligenz ein sehr weit gefasster Begriff. Es ist auch ein Versuch, Computer wie Menschen denken zu lassen. Darüber hinaus jede Technik, Code oder Algorithmus, die Maschinen zu entwickeln ermöglicht. Auch Verhaltensweisen fallen unter diese Kategorie.

Wir müssen uns bewusst sein, dass ein System künstlicher Intelligenz so einfach sein kann wie eine Software, die Schach spielt. Es spielt keine Rolle, wie komplex das System ist, künstliche Intelligenz ist nur in ihren im Entstehen begriffenen Stadien.


3. Wie verhält sich Data Science zu AI, ML & DL?

Datenwissenschaft ist ein interdisziplinäres Feld, das Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen wie Statistik, maschinelles Lernen, Visualisierung usw. verwendet. Es ist ein allgemeiner Prozess und eine Methode, die Daten analysieren und manipulieren. Ermöglicht es auch, Bedeutung und geeignete Informationen aus großen Datenmengen zu finden. Dies ermöglicht uns, Daten für wichtige Entscheidungen in Wirtschaft, Wissenschaft, Technologie und sogar in der Politik zu verwenden.


4. Fazit

Als Ergebnis haben wir kurz Data Science vs Künstliche Intelligenz vs Machine Learning vs Deep Learning untersucht. Außerdem werden wir klar lernen, wofür jede Sprache spezifiziert ist.


Last update: Apr 12, 2018

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