Искусственный интеллект в настоящее время имеет тенденцию к росту. Машинное обучение и глубокое обучение составляют искусственный интеллект. Упомянутая ниже диаграмма Венна объясняет взаимосвязь машинного обучения и глубокого обучения.
Машинное обучение
Машинное обучение — это искусство науки, которое позволяет компьютерам действовать в соответствии с разработанными и запрограммированными алгоритмами. Многие исследователи считают, что машинное обучение — лучший способ достичь ИИ на уровне человека. Он включает в себя различные типы шаблонов, таких как —
- Образец обучения под наблюдением
- Необучаемая модель обучения
Глубокое обучение
Глубокое обучение — это подполе машинного обучения, где соответствующие алгоритмы вдохновлены структурой и функциями мозга, называемыми искусственными нейронными сетями.
Глубокое обучение приобрело большое значение благодаря контролируемому обучению или обучению на основе маркированных данных и алгоритмов. Каждый алгоритм глубокого обучения проходит через один и тот же процесс. Он включает иерархию нелинейного преобразования входных данных и использует их для создания статистической модели в качестве выходных данных.
Процесс машинного обучения определяется с помощью следующих шагов —