Сравнение между Data Science и Artificial Intelligence vs Machine Learning vs Deep Learning

in RFID Новости on . 0 Comments

1.Objective

В этом блоге мы обсудим Data Science vs Artificial Intelligence vs Machine Learning vs Deep Learning. Кроме того, они будут обсуждать каждый из них индивидуально для лучшего понимания.


2. Сравнение между Data Science и Artificial Intelligence vs Machine Learning vs Deep Learning


а. Что такое наука о данных?

R Наука данных включает анализ данных. Это важный компонент набора навыков, необходимого для многих заданий в этой области. Но это не единственный необходимый навык. Они играют активную роль в разработке и реализации четырех связанных областей:

Архитектура данных

При сборе данных

Анализ данных

При архивировании данных


б. Что такое машинное обучение?

Как правило, существует 3 типа алгоритма обучения:


а. Контролируемые алгоритмы машинного обучения

Чтобы сделать прогнозы, мы используем этот алгоритм машинного обучения. Кроме того, этот алгоритм ищет шаблоны в методах значений. Это было присвоено точкам данных.


б. Неконтролируемые алгоритмы машинного обучения

Никакие метки не связаны с точками данных. Кроме того, эти алгоритмы машинного обучения организуют данные в группу кластеров. Более того, он должен описать свою структуру. Кроме того, чтобы сложные данные выглядели простыми и организованными для анализа.


с. Алгоритмы обучения арматурной машине

Мы используем эти алгоритмы для выбора действия. Кроме того, мы видим, что он основан на каждой точке данных. Более того, через некоторое время алгоритм изменяет свою стратегию, чтобы лучше учиться. Кроме того, получите лучшую награду.


с. Что такое глубокое обучение?

Поскольку машинное обучение фокусируется только на решении реальных проблем. Кроме того, мало идей искусственного интеллекта. Более того, машинное обучение осуществляется через нейронные сети. Это предназначено для имитации возможностей принятия решений людьми.

Инструменты и методы машинного обучения - это два ключевых узких подмножества. Это больше фокусируется на глубоком обучении. Кроме того, мы должны применить его для решения любой проблемы. Это требует мысли - человеческого или искусственного.


Любая глубокая нейронная сеть будет состоять из трех типов слоев:

Входной уровень

Скрытый слой

Выходной уровень


д. Что такое искусственный интеллект

В принципе, искусственный интеллект - очень широкий термин. Кроме того, это попытка заставить компьютеры мыслить как люди. Кроме того, любой метод, код или алгоритм, который позволяет машинам развиваться. Кроме того, поведение подпадает под эту категорию.

Поскольку мы должны знать, что система искусственного интеллекта может быть такой же простой, как программное обеспечение, играющее в шахматы. Неважно, насколько сложна система, искусственный интеллект только на зарождающихся стадиях.


3. Как связаны данные с ИИ, ML и DL?

Наука о данных - это междисциплинарная область, обладающая навыками, используемыми в различных областях, таких как статистика, машинное обучение, визуализация и т. Д. Это общий процесс и метод, которые анализируют и обрабатывают данные. Кроме того, позволяет находить смысл и соответствующую информацию из больших объемов данных. Это позволяет нам использовать данные для принятия ключевых решений в бизнесе, науке, технике и даже политике.


4. Вывод

В результате мы вкратце изучили Data Science vs Artificial Intelligence vs Machine Learning vs Deep Learning. Кроме того, мы ясно узнаем, для чего определен каждый язык.

Last update: Apr 12, 2018

Comments

Leave a Comment

Leave a Reply