Was ist maschinelles Lernen? Was ist Deep Learning? Der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning

In den letzten Jahren, mit der Explosion der industriellen Revolution 4.0 , werden Begriffe wie künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und Deep Learning immer beliebter und zu Konzepten, die die Bürger der 4.0-Ära verstehen müssen.

Die Beziehung zwischen diesen drei Konzepten lässt sich erklären, indem man sie sich als Kreise vorstellt, in denen KI – die Idee, die am frühesten auftauchte – den größten Kreis darstellt, gefolgt von maschinellem Lernen – dem Konzept, das später auftauchte. und schließlich Deep Learning – das treibend ist Der aktuelle KI-Boom ist der kleinste Kreis.

Die Verbindung zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning

Der Aufbau eines KI-Systems ist natürlich äußerst kompliziert, aber es zu verstehen ist gar nicht so schwer. Die meisten aktuellen künstlichen Intelligenzen sind einfach nur wirklich gute Ratemaschinen (Ratemaschinen, ähnlich unserem Gehirn). Sie geben dem System einen Datensatz (z. B. die Ziffern 1 bis 10) und bitten das System, (x + 1, beginnend bei 0) zu modellieren und Vorhersagen zu treffen. (Die nächste Zahl wird elf sein). Es gibt keine Magie, das ist es, was das menschliche Gehirn jeden Tag tut: Nutzen Sie das, was wir wissen, um zu erraten, was wir nicht wissen.

Der Unterschied zwischen KI und anderen Computerprogrammen besteht darin, dass wir KI nicht für jeden einzelnen Fall erstellen müssen, sondern dass wir sie vollständig unterrichten können (maschinelles Lernen) und außerdem über die Fähigkeit zum automatischen Deep Learning verfügt. Diese drei Konzepte lassen sich grundsätzlich wie folgt definieren:

Künstliche Intelligenz (KI): eine Maschine, die menschliches Verhalten und Denken nachahmen kann.

Maschinelles Lernen: Eine Funktion der KI, die es Experten ermöglicht, KI darin zu trainieren, Datenmuster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Deep Learning: Eine kleine Technik des maschinellen Lernens, die es Maschinen ermöglicht, sich selbst zu trainieren.

Die Beziehung zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning

• Was ist KI?
  • Künstliche Intelligenz – das menschliche Gehirn in Form einer Maschine
• Was ist maschinelles Lernen?
  • Maschinelles Lernen – ein Ansatz für KI
• Was ist Deep Learning?
  • Deep Learning – eine Technik des maschinellen Lernens
• Daraus schließen

Was ist KI?

Künstliche Intelligenz – das menschliche Gehirn in Form einer Maschine

KI kann als ein Zweig der Informatik definiert werden , der sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens befasst. KI ist ein Teilbereich der Informatik und muss daher auf soliden, anwendbaren theoretischen Grundlagen des Fachgebiets basieren. Vereinfacht gesagt ist es leicht zu verstehen: Es handelt sich um die von Menschen geschaffene Intelligenz von Maschinen. Diese Intelligenz kann denken, denken, lernen,... wie die menschliche Intelligenz. Verarbeiten Sie Daten auf einer größeren, skalierteren, systematischeren, wissenschaftlicheren und schnelleren Ebene als Menschen.

Derzeit weist die KI-Technologie jedoch noch viele Einschränkungen auf. Zum Beispiel Alexa – eine großartige Haushälterin, eines der beliebtesten Symbole für Anwendungen der künstlichen Intelligenz, kann aber den Turing-Test immer noch nicht bestehen.

Kurz gesagt, was wir heute mit KI machen, fällt unter das Konzept der „Narrow AI“. Diese Technologie ist in der Lage, bestimmte Aufgaben ähnlich oder besser als Menschen auszuführen. Beispiele für „schmale KI“ in der Praxis sind die Bildklassifizierungstechnologie von Pinterest oder die Gesichtserkennung zum Markieren von Freunden auf Facebook .

Diese Technologien demonstrieren einige Aspekte der menschlichen Intelligenz, aber wie werden sie erreicht? Woher kommt diese Weisheit? Kommen wir zum nächsten Kreis: maschinelles Lernen.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen – ein Ansatz für KI

Maschinelles Lernen ist ein weit gefasster Begriff für den Vorgang, einem Computer beizubringen, eine von ihm ausgeführte Aufgabe zu verbessern. Genauer gesagt bezieht sich maschinelles Lernen auf jedes System, bei dem die Leistung eines Computers bei einer Aufgabe besser wird, nachdem diese Aufgabe mehrmals erledigt wurde. Mit anderen Worten: Die grundlegendste Fähigkeit des maschinellen Lernens besteht darin, Algorithmen zu verwenden, um verfügbare Informationen zu analysieren, daraus zu lernen und dann eine Entscheidung oder Vorhersage über etwas Ähnliches zu treffen. Anstatt Software mit detaillierten Aktionen und Anweisungen zur Ausführung einer bestimmten Aufgabe zu erstellen, werden Computer mithilfe von Daten und Algorithmen „trainiert“, um zu lernen, wie die Aufgabe ausgeführt wird. .

Ohne maschinelles Lernen wäre die derzeitige KI nur begrenzt verfügbar, da sie Computern die Möglichkeit gibt, Dinge herauszufinden, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Nehmen wir als Beispiel für eine Art maschinelles Lernen an, Sie möchten ein Programm, das Katzen auf Fotos identifizieren kann:

• Zunächst stellen Sie der KI eine Reihe von Katzenmerkmalen zur Verfügung, die die Maschine erkennen kann, etwa Fellfarbe, Körperform, Größe usw.
• Als Nächstes geben Sie einige Bilder an die KI weiter, wobei einige oder alle Bilder mit „Katze“ gekennzeichnet werden können, damit die Maschine Details und Merkmale im Zusammenhang mit Katzen effektiver erkennen kann. .
• Sobald die Maschine alle notwendigen Daten über Katzen erhalten hat, muss sie wissen, wie sie eine Katze auf einem Bild findet: „Wenn das Bild bestimmte Details X, Y oder Z enthält, dann besteht eine 95-prozentige Chance, dass es sich möglicherweise um eine Katze handelt.“ ."

Generell erfreut sich die Anwendung maschinellen Lernens heute großer Beliebtheit und sein Nutzen steht außer Frage.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning – eine Technik des maschinellen Lernens

Man kann sagen, dass die KI bisher viele große Fortschritte gemacht hat. Betrachten Sie es als eine Art maschinelles Lernen mit tiefen „ neuronalen Netzen “, die Daten auf die gleiche Weise verarbeiten können wie ein menschliches Gehirn. Der Hauptunterschied besteht darin, dass der Mensch einem Deep-Learning-Programm nicht beibringen muss, wie eine Katze aussieht, sondern ihm lediglich alle notwendigen Bilder von Katzen zur Verfügung stellen muss, und er wird es selbst herausfinden. , selbstlernend. Folgende Schritte sind erforderlich:

• Füttere die Maschine mit vielen Bildern von Katzen.
• Der Algorithmus untersucht Fotos, um gemeinsame Merkmale und Details zwischen Fotos zu erkennen.
• Jedes Foto wird auf vielen Ebenen detailliert dekodiert, von großen, allgemeinen Formen bis hin zu immer kleineren Zellen. Wenn eine Form oder Linie viele Male wiederholt wird, wird sie vom Algorithmus als wichtiges Merkmal gekennzeichnet.
• Nachdem genügend Bilder analysiert wurden, weiß der Algorithmus nun, welche Proben den eindeutigsten Hinweis auf Katzen liefern, und der Mensch muss nur noch die Rohdaten bereitstellen.

Kurz gesagt: Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, bei dem sich die Maschine selbst trainiert. Deep Learning erfordert viel mehr Eingabedaten und Rechenleistung als maschinelles Lernen, wird aber bereits von großen Technologieunternehmen wie Facebook und Amazon eingesetzt. Einer der bekanntesten Namen im Bereich des maschinellen Lernens ist AlphaGo, ein Computer, der Go gegen sich selbst spielen kann, bis er die genauesten Bewegungen vorhersagen kann, die ausreichen, um viele Weltmeister zu schlagen.

Daraus schließen

Deep Learning hat die Anwendung vieler realer Maschinenprobleme ermöglicht und gleichzeitig das Gesamtfeld der künstlichen Intelligenz erweitert. Deep Learning verändert die Arbeitsweise des Menschen, indem es allen Arten unterstützender Maschinen ermöglicht, ähnliche oder identische Leistungen wie Menschen zu erbringen. Selbstfahrende Autos, eine bessere Gesundheitsversorgung der Menschen ... All das ist in der heutigen Zeit verwirklicht. KI ist die Gegenwart und Zukunft der Welt. Mit Hilfe von Deep Learning kann KI die Science-Fiction-Träume verwirklichen, die wir uns schon so lange ausgemalt haben.

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