人工智慧、機器學習和深度學習的區別

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如今最熱門的技術話題是人工智慧、機器學習和深度學習。所有這些技術如今都正在不同的機器、軟體應用程式等中得到應用。在本文中，我們將討論人工智慧、機器學習和深度學習之間的區別。

什麼是人工智慧？

人工智慧 是一種技術，機器使用一系列規則，並像人類一樣行動。人工智慧可以定義為使用不同的演算法來訓練機器，以便它們能夠像人類一樣行動。人工智慧包含以下部分：

• 學習
• 自我修正
• 推理

這三個部分都有助於最大限度地提高機器的效率。

人工智慧的例子

人工智慧的例子如下：

• 語音識別
• 個性化推薦
• 預測性維護
• 醫學診斷
• 自動駕駛汽車
• 虛擬個人助理
• 自動駕駛汽車
• 欺詐檢測
• 影像識別
• 自然語言處理
• 預測分析
• 遊戲人工智慧

什麼是機器學習？

機器學習 可以說是幫助計算機自動學習不同事物的研究或過程。開發人員開發不同型別的程式，幫助計算機在沒有任何人工干預的情況下訪問資料。

機器學習的例子

機器學習的例子如下：

• 影像識別
• 語音識別
• 自然語言處理（NLP）
• 推薦系統
• 情感分析
• 預測性維護
• 電子郵件中的垃圾郵件過濾器
• 推薦系統
• 預測性維護
• 信用風險評估
• 客戶細分
• 欺詐檢測

什麼是深度學習？

深度學習是機器學習的一個子集。深度學習使用神經網路，幫助機器模仿人類大腦的工作方式。神經網路的工作方式與人腦中的神經元相同。

深度學習的例子

深度學習的例子如下：

• 影像和影片識別
• 生成模型
• 自動駕駛汽車
• 影像分類
• 語音識別
• 自然語言處理
• 推薦系統
• 欺詐檢測
• 遊戲人工智慧
• 時間序列預測

人工智慧、機器學習和深度學習的區別

人工智慧、機器學習和深度學習之間存在許多差異，可以在下表中找到：

結論

人工智慧是一個廣泛的概念，機器學習和深度學習是其子部分。深度學習是機器學習的一部分。所有三種技術都用於訓練機器，以便它們能夠模仿人類。人工智慧用於訓練機器，以便它們能夠像人類一樣工作。

機器學習是一個過程，其中開發不同型別的程式來幫助計算機自動學習不同事物。深度學習使用神經網路，其工作方式與人腦中的神經元相同。

關於 AI 與 ML 與 DL 的常見問題

1. 在 AI、ML、DL 中，哪種技術範圍最廣？

AI 或人工智慧是最廣泛的技術，因為機器學習和深度學習是其組成部分。深度學習是機器學習的一部分。在 AI 的情況下，機器必須遵循一組規則才能像人類一樣工作。

2. 人工智慧的類別有哪些？

AI 的類別為：

• 人工狹義智慧（ANI）
• 人工通用智慧（AGI）
• 人工超級智慧（ASI）

3. 哪種技術效率最高？

深度學習效率最高，因為它可以處理大量資料。DL 依賴於神經網路，從而提高了其效率。

4. 這三種技術的目的是什麼？

人工智慧側重於成功，而機器學習側重於準確性。深度學習提供的結果比機器學習更準確，因為它使用神經網路。

5. 哪種技術依賴於神經網路？

深度學習依賴於神經網路，其工作方式類似於人腦中的神經元。與 AL 和 ML 相比，DL 提供的結果最準確。