Confronto tra Data Science vs Artificial Intelligence vs Machine Learning vs Deep Learning

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1.Objective

In questo blog, discuteremo di Data Science vs Artificial Intelligence vs Machine Learning vs Deep Learning. Inoltre, discuterà ciascuno di questi individualmente per una migliore comprensione.


2. Confronto tra Data Science vs Artificial Intelligence vs Machine Learning vs Deep Learning


un. Cos'è la scienza dei dati?

R La scienza dei dati include l'analisi dei dati. È una componente importante del set di competenze richiesto per molti lavori in quest'area. Ma non è l'unica abilità necessaria. Svolgono ruoli attivi nel lavoro di progettazione e implementazione di quattro aree correlate:

Architettura dei dati

Nell'acquisizione dei dati

Analisi dei dati

Nell'archiviazione dei dati


b. Cos'è l'apprendimento automatico?

In generale, ci sono 3 tipi di algoritmo di apprendimento:


un. Algoritmi di apprendimento automatico supervisionati

Per fare previsioni utilizziamo questo algoritmo di apprendimento automatico. Inoltre, questo algoritmo ricerca i pattern all'interno delle etichette dei valori. Questo è stato assegnato ai punti dati.


b. Algoritmi di apprendimento automatico non sorvegliati

Nessuna etichetta è associata ai punti dati. Inoltre, questi algoritmi di apprendimento automatico organizzano i dati in un gruppo di cluster. Inoltre, ha bisogno di descrivere la sua struttura. Inoltre, per rendere i dati complessi semplici e organizzati per l'analisi.


c. Algoritmi per l'apprendimento automatico del rinforzo

Usiamo questi algoritmi per scegliere un'azione. Inoltre, possiamo vedere che si basa su ciascun punto di dati. Inoltre, dopo qualche tempo l'algoritmo cambia la sua strategia per imparare meglio. Inoltre, ottieni la migliore ricompensa.


c. Cos'è l'apprendimento profondo

Poiché l'apprendimento automatico si concentra solo sulla risoluzione di problemi reali. Inoltre, ci vogliono poche idee di intelligenza artificiale. Inoltre, l'apprendimento automatico avviene attraverso le reti neurali. Sono progettati per imitare le capacità decisionali umane.

Gli strumenti e le tecniche di Machine Learning sono i due sottogruppi chiave. Questo si concentra solo sull'apprendimento profondo. Inoltre, dobbiamo applicarlo per risolvere qualsiasi problema. Ciò richiede pensiero umano o artificiale.


Qualsiasi rete neurale profonda consisterà in tre tipi di strati:

Il livello di input

Lo strato nascosto

Il livello di output


d. Cos'è l'intelligenza artificiale

Fondamentalmente, l'intelligenza artificiale è un termine molto ampio. Inoltre, è un tentativo di far pensare i computer come esseri umani. Inoltre, qualsiasi tecnica, codice o algoritmo che consente alle macchine di svilupparsi. Inoltre, i comportamenti rientrano in questa categoria.

Come dobbiamo essere consapevoli che un sistema di intelligenza artificiale può essere semplice come un software che gioca a scacchi. Non importa quanto sia complesso il sistema, l'intelligenza artificiale è solo nei suoi stadi nascenti.


3. In che modo la scienza dei dati si riferisce a AI, ML e DL?

La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che ha competenze utilizzate in vari campi come la statistica, l'apprendimento automatico, la visualizzazione, ecc. È un processo e un metodo generale che analizzano e manipolano i dati. Inoltre, consente di trovare il significato e le informazioni appropriate da grandi volumi di dati. Ciò ci consente di utilizzare i dati per prendere decisioni chiave nel mondo degli affari, della scienza, della tecnologia e persino della politica.


4. Conclusione

Di conseguenza, abbiamo brevemente studiato Data Science vs Artificial Intelligence vs Machine Learning vs Deep Learning. Inoltre, impareremo chiaramente su cosa è stata specificata ogni lingua.

Last update: Apr 12, 2018

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