沃卡惠：详解人工智能、机器学习和深度学习之间的区别

原标题：沃卡惠：详解人工智能、机器学习和深度学习之间的区别

技术不断发展。谁能想到智能手机、Alexa、电动汽车以及我们今天在90年代看到的所有现代技术。令人难以置信的是，我们周围的智能设备有时会超越人类的思维。

你可能会问，是什么让这成为可能?答案是人工智能。您以前可能听说过机器学习、深度学习和人工智能，可能已经听过数千次了。

如果一台机器能够自行做出决定，那么这种智能就属于这三个方面。但很少有人清楚这些;人工智能、机器学习和深度学习之间到底有什么区别?

在本文中，我将详细讨论所有三个人工智能、机器学习和深度学习以及它们的示例，因此任何对它们在现实世界中的使用有歧义的人都会有疑问。

什么是人工智能?

您可能已经遇到过数百种人工智能定义;或多或少，它们都意味着同样的事情。

这是约翰麦卡锡在2004年的论文中所写的定义，“它是制造智能机器，尤其是智能计算机程序的科学和工程。它与使用计算机理解人类智能的类似任务有关，但人工智能不必将自己局限于生物学可观察的方法。”

让我们简单点。人工智能是一个结合了计算机科学和数据集的领域，最终创建了一个强大的问题解决系统。是的，机器学习和深度学习也是这个系统的一部分。

这些技术共同创建了专家系统，能够根据过去的经验和提供给他们的数据做出智能决策并随着时间的推移进行学习。

人工智能的例子

我们周围有数百个人工智能的例子。但是让我们只选择最简单的，这样你就可以消除你的疑惑和困惑。

今天的网站使用聊天机器人来改善客户体验。但是是什么让他们变得聪明呢?他们怎么能像真人一样说话和回答你的问题?答案是人工智能。

基本上，它们是编程算法。如今，人工智能应用程序开发非常流行。人工智能专家在编程时会考虑到常见问题。他们中的一些人非常聪明，甚至可以接听和跟踪订单并直接打电话。

此外，他们可以模仿真正的客户支持代表，他们的谈话风格与语气一致，因此客户不会觉得与机器人互动。

随着技术的快速发展，纠正常见错误是可能的。差评将表示机器人能够识别问题并防止将来出现同样的错误，以确保最大的客户满意度。

什么是机器学习?

如前所述，机器学习属于人工智能的总称。机器学习使机器能够自动学习和改进体验，甚至无需定期编程来处理新问题和复杂场景。

基本上，它专注于开发可以访问数据并在未来使用它们来做出智能决策的计算机程序。机器接触新环境和情况的次数越多，它学习的速度就越快。

学习永不停息;机器根据其观察结果和给定数据不断学习。机器学习的主要目的是让计算机变得智能，这样人类就不必为小任务编写程序。

公司在机器学习应用程序开发上投入了大量资金，以创建智能且可以自行相处的应用程序。

所以，就区别而言，人工智能是一个广义的术语，而机器学习是人工智能的一部分。

机器学习示例

作为人工智能一部分的所有内容都自动与机器学习相关联。但是，为了让您更容易区分或理解这两者，让我举个例子。

图像识别和语音识别都是机器学习的完美例子。

今天，设备可以将物体识别为数字图像。你可能会问怎么做?借助机器学习，设备可以获取图像中像素的强度，并据此识别图像。

由于机器学习，X射线可以被标记为癌变或正常。同样，犯罪调查和执法部门可以通过将一封信分成不同的页面来识别笔迹。

语音识别也是如此。机器可以将语音翻译成文本——你有没有注意到现在语音输入已经很流行了?

我们用于将语音翻译成文本的日常任务的软件就是机器学习的例子。

电器控制是机器学习的另一个例子。发达国家的人们使用Alexa等语音识别软件向他们的空调、塔式风扇和所有其他电器发送指令，即使他们不在家。

什么是深度学习?

机器学习是人工智能的一部分，深度学习是机器学习的一个子集。它是一个刺激人脑行为的神经网络系统。

你有没有注意到人脑是如何从过去的经验中学习的?当它知道触摸热杯子会让你烫伤时，它永远不会让你重复同样的错误。

我们头脑中的神经网络不断从大量数据中学习，提高我们的分析能力，让我们变得聪明。

人工智能和机器学习中的深度学习概念是相同的。它提高了自动化程度，在执行分析和物理任务时使机器节能，并使其独立于人为干预以保持操作流线型。

深度学习的例子

每一个深度学习的例子其实也是人工智能和机器学习的一个例子。

无人驾驶汽车是深度学习最重要的例子。汽车必须根据环境的变化不断做出反应，以防止发生事故和损坏汽车。

在形成的模式的帮助下，汽车知道当有人穿过马路或正前方时停车很重要。传感器和深度学习算法帮助汽车成功完成这项任务。

汽车算法获得的数据越多，它学习和驾驶的速度就越快，就像人类一样安全。