¿Cuál es la diferencia entre los términos ‘aprendizaje automático’, ‘aprendizaje profundo’ e ‘IA’?

La inteligencia artificial no es más que la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano inteligente. La IA se logra imitando un cerebro humano, entendiendo cómo piensa, cómo aprende, decide y trabaja mientras intenta resolver un problema.

Subconjuntos de Inteligencia Artificial

Hasta ahora, habrías escuchado mucho sobre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Sin embargo, ¿conoces la relación entre los tres? Básicamente, el aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático y el aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial como se muestra en la imagen a continuación:

¿Qué es el aprendizaje automático?

Machine Learning es un subconjunto de Inteligencia Artificial que proporciona a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente. En el aprendizaje automático, no tenemos que definir explícitamente todos los pasos o condiciones como cualquier otra aplicación de programación. Por el contrario, la máquina se capacita en un conjunto de datos de capacitación, lo suficientemente grande como para crear un modelo, que ayuda a la máquina a tomar decisiones basadas en su aprendizaje.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es uno de los únicos métodos por los cuales podemos superar los desafíos de la extracción de características. Esto se debe a que los modelos de aprendizaje profundo son capaces de aprender a enfocarse en las características correctas por sí mismos, lo que requiere poca orientación del programador. Básicamente, el aprendizaje profundo imita la forma en que funciona nuestro cerebro, es decir, aprende de la experiencia. Como saben, nuestro cerebro está formado por miles de millones de neuronas que nos permiten hacer cosas increíbles. Incluso el cerebro de un niño de un año puede resolver problemas complejos que son muy difíciles de resolver incluso utilizando supercomputadoras. Por ejemplo:

• Reconocer la cara de sus padres y diferentes objetos también.
• Discrimina diferentes voces e incluso puede reconocer a una persona en particular en función de su voz.
• Haga inferencia de los gestos faciales de otras personas y muchos más.

Para más referencias:

Introducción a la Inteligencia Artificial | Aprendizaje profundo | Edureka

Algoritmos de aprendizaje automático | Tutorial de aprendizaje automático | Formación en ciencia de datos | Edureka

¿Qué es el aprendizaje profundo? Aprendizaje profundo simplificado | Tutorial de aprendizaje profundo | Edureka

Inteligencia artificial: “tipo de inteligencia humana exhibida por la máquina”.

Aprendizaje automático: “Un enfoque para lograr la inteligencia artificial”.

Machine Learning es un subconjunto de Inteligencia Artificial y explora el desarrollo de algoritmos que aprenden de datos dados. Estos algoritmos deberían poder aprender de la experiencia pasada (es decir, los datos dados) y aprender a adaptarse a las nuevas circunstancias y realizar ciertas tareas.

Aprendizaje profundo: “ es una rama / subconjunto del aprendizaje automático”.

Deep Learning es una nueva área de investigación de aprendizaje automático, que se ha introducido con el objetivo de acercar el aprendizaje automático a uno de sus objetivos originales: la inteligencia artificial.

El aprendizaje automático tradicional se basa en una ” red neuronal superficial” , compuesta de una capa de entrada y una de salida, y como máximo una capa oculta en el medio.

Más de tres capas (incluyendo entrada y salida) califica como aprendizaje “profundo” . Tan profundo es un término técnico estrictamente definido que significa más de una capa oculta.

Para que el aprendizaje profundo funcione bien, necesita muchos datos.

Tradicionalmente, cuando hacemos aprendizaje automático, tenemos que etiquetar, especialmente para el aprendizaje automático supervisado, tenemos que etiquetar manualmente los conjuntos de datos de entrenamiento. Eso es mucho esfuerzo.

“Lo segundo que hacemos en el aprendizaje automático tradicional se llama ingeniería de características. Dedicamos mucho tiempo a hacer esta ingeniería de características”.

Pero para el aprendizaje profundo, la ventaja es que la ingeniería de características (selección de características y representación de características) se realiza mediante codificación automática y redes neuronales, de modo que pueden aprender esto por sí mismas y además no necesita tantos conjuntos de datos de entrenamiento de etiquetas humanas.

Tomemos un ejemplo simple de aprendizaje animal para comprender el aprendizaje automático:

Timidez de cebo {Ratas aprendiendo a evitar cebos venenosos} :

Cuando las ratas encuentran alimentos con un aspecto u olor novedosos, primero comen cantidades muy pequeñas, y la alimentación posterior dependerá del sabor de los alimentos y su efecto fisiológico. Si la comida produce un efecto nocivo, la comida nueva a menudo se asociará con la enfermedad y, posteriormente, las ratas no la comerán. Claramente, hay un mecanismo de aprendizaje en juego aquí, el animal utilizó la experiencia pasada con algunos alimentos para adquirir experiencia en la detección de la seguridad de este alimento. Si la experiencia pasada con la comida fue etiquetada negativamente, el animal predice que también tendrá un efecto negativo cuando se encuentre en el futuro.

Inspirados en el ejemplo anterior de aprendizaje exitoso, demostremos una tarea típica de aprendizaje automático . Supongamos que nos gustaría programar una máquina que aprenda a filtrar correos electrónicos no deseados. Una solución ingenua sería aparentemente similar a la forma en que las ratas aprenden a evitar los cebos venenosos. La máquina simplemente memorizará todos los correos electrónicos anteriores que el usuario humano haya etiquetado como correos no deseados. Cuando llega un nuevo correo electrónico, la máquina lo buscará en el conjunto de correos electrónicos no deseados anteriores. Si coincide con uno de ellos, será destruido. De lo contrario, se moverá a la carpeta de la bandeja de entrada del usuario.

¡¡Gracias!!

Polly Mitchell-Guthrie de SAS citó un útil diagrama de venn de un curso de minería de datos en 1998 que describe muchas de las diferencias:

Mirando hacia atrás, mirando hacia adelante: SAS, minería de datos y aprendizaje automático

La minería de datos, el descubrimiento de conocimiento, el reconocimiento de patrones y la neurocomputación son algunos de los medios utilizados para lograr el fin de la IA.

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático. Anand Rao de PwC da ejemplos de varios tipos de aprendizaje automático y cómo se usan:

Desmitificando Machine Learning Parte 1

Desmitificación del aprendizaje automático, parte 2: aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo

Desmitificando el aprendizaje automático: Parte 3 – Explorando el aprendizaje profundo

Desmitificando Machine Learning Parte 4: Aplicaciones de imagen y video

Dave Silver de Google DeepMind tiene una serie de tutoriales sobre el aprendizaje por refuerzo en YouTube, uno de los cuales creo que debe incluir este diagrama de venn sobre los diversos tipos principales de aprendizaje automático. En su opinión, el aprendizaje profundo es un subconjunto tanto del aprendizaje automático como del aprendizaje no supervisado:

El aprendizaje automático es el subcampo de la informática que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programado explícitamente. El aprendizaje automático está estrechamente relacionado con las estadísticas computacionales, que también se centran en la predicción mediante el uso de computadoras. Tiene fuertes lazos con la optimización matemática, que ofrece métodos, teoría y dominios de aplicación en el campo.

Conozca más sobre el aprendizaje automático: haga clic aquí

El aprendizaje profundo es uno de los algoritmos de aprendizaje automático que utilizan muchas capas de unidades de procesamiento no lineal principalmente para la extracción y transformación de datos. Los algoritmos de aprendizaje profundo se basan básicamente en representaciones distribuidas. La creciente demanda de sistemas mejorados y la interacción humana actúa como factor de impulso para la industria.

Saber más sobre el aprendizaje profundo: Haga clic aquí

La inteligencia artificial se puede definir como el uso de tecnología para realizar tareas utilizando diferentes algoritmos, capacidades de toma de decisiones y soluciones. La inteligencia artificial en salud y medicina induciría el tremendo cambio en el sistema de salud actual. La falta de disponibilidad de datos, el tamaño limitado de la muestra y la incapacidad de analizar una cantidad masiva de datos en milisegundos limitan el alcance de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Conozca más sobre inteligencia artificial: haga clic aquí

Intentaré proporcionar una respuesta intuitiva general.

Aprendizaje automático

Tal como Mitchell lo formuló maravillosamente [ref]: “una máquina aprende con respecto a una tarea particular T, métrica de rendimiento P y tipo de experiencia E, si el sistema mejora de manera confiable su rendimiento P en la tarea T, después de la experiencia E”. La tarea es el problema en cuestión, y la experiencia es la información previa que tiene. El rendimiento es la medida de cuánto aprendió la máquina sobre la tarea dada ese conjunto de experiencia. El aprendizaje automático es una disciplina de la informática que está estrechamente relacionada con la estadística, la teoría de la probabilidad y el álgebra lineal. Puedes pensar en la tarea del pronóstico del tiempo. La tarea es predecir la temperatura de los próximos días. Teniendo en cuenta los valores pasados ​​de las variables humedad, viento, etc., está intentando realizar la tarea. Con qué precisión haces esto es tu rendimiento.

Aprendizaje profundo

Hay muchas técnicas bajo el aprendizaje automático. Una de ellas son las redes neuronales artificiales, y el aprendizaje profundo es básicamente una red neuronal artificial. El aprendizaje profundo funciona extremadamente bien en ciertas tareas, como la extracción de características de las imágenes. No estoy bien versado en el aprendizaje profundo, por lo que lo dejaré así.

Inteligencia Artificial (IA)

Hasta donde sé, el argumento de si el aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial o una disciplina completamente diferente aún no ha llegado a una conclusión. Cuando lo supe por primera vez, la inteligencia artificial se describió como un gran paraguas, y ese aprendizaje automático era una sección importante. La diferencia entre los dos es el tipo de aprendizaje. La inteligencia artificial se preocupa por las máquinas inteligentes, mientras que el aprendizaje automático “máquinas de aprendizaje”. Las máquinas inteligentes perciben su entorno, utilizando las herramientas dadas que actúan para maximizar su éxito en alcanzar alguna meta. Un jugador de ajedrez AI puede ser un ejemplo adecuado aquí. La máquina inteligente del ejemplo tiene el tablero y las reglas (entorno) y las piezas de ajedrez para actuar en el entorno. Su objetivo es derrotar a su oponente usando las piezas del entorno.

[ref] Mitchell, TM (2006). La disciplina del aprendizaje automático (Vol. 9). Universidad Carnegie Mellon, Facultad de Informática, Departamento de Aprendizaje Automático.

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se basa en la idea del autoaprendizaje, donde las máquinas pueden aprender por sí mismas y adaptarse a situaciones cambiantes. El aprendizaje automático da importancia a los datos. En el mundo avanzado de big data, el aprendizaje automático se está volviendo eficiente con una mayor precisión predictiva debido a su capacidad para descomponer datos complejos.

El aprendizaje profundo también se conoce como aprendizaje estructurado de datos y es una parte del aprendizaje automático relacionado con algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro llamadas redes neuronales artificiales.

La Inteligencia Artificial (IA) es una inteligencia exhibida por la máquina. La inteligencia artificial es una rama de la informática que tiene como objetivo crear máquinas inteligentes que funcionen y reaccionen como los humanos. Hoy se está convirtiendo en una parte esencial de la industria tecnológica.

Si desea servicios de inteligencia artificial, inclinación de máquina y aprendizaje profundo. Llegar a la página de inicio

La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo no son las mismas cosas. Hoy en día, estos términos se usan con mucha frecuencia. Pero estos términos tienen un significado diferente. La IA ya es parte de nuestra vida diaria.

La Inteligencia Artificial es el concepto más amplio que el aprendizaje automático. Se dirige a las computadoras para imitar las funciones intelectuales de los humanos. Significa cuando una tarea es completada por una máquina, sobre la base de un algoritmo llamado AI.

El aprendizaje automático es parte de la IA. El principio clave principal aquí es que introducimos una gran cantidad de datos en las máquinas y las máquinas aprenden de los datos en sí. En lugar de codificar un programa con instrucciones especiales para realizar una tarea, Machine Learning permite que un sistema aprenda automáticamente de los patrones y tome mejores decisiones.

Mientras que el aprendizaje profundo es el subconjunto de ML. Hay muchas capas involucradas en el aprendizaje profundo, que se refiere a redes neuronales profundas. A veces utiliza técnicas de aprendizaje automático para resolver los problemas del mundo real. El aprendizaje profundo requiere grandes conjuntos de datos para capacitarse por sí mismo. Con la ayuda de Deep Learning, podemos realizar varias tareas como reconocimiento de voz, búsqueda de imágenes, detección de spam, detección de fraude, etc.

Para saber más sobre Machine Learning, Deep Learning e IA, mira nuestro video de YouTube.

El aprendizaje automático es un conjunto de algoritmos que se entrenan en un conjunto de datos para hacer predicciones o tomar medidas con el fin de optimizar algunos sistemas. Por ejemplo, los algoritmos de clasificación supervisada se utilizan para clasificar a los clientes potenciales en perspectivas buenas o malas, a los fines del préstamo, con base en datos históricos. Las técnicas involucradas, para una tarea dada (por ejemplo, agrupación supervisada), son variadas: ingenuas Bayes, SVM, redes neuronales, conjuntos, reglas de asociación, árboles de decisión, regresión logística o una combinación de muchas.

Todo esto es un subconjunto de la ciencia de datos. Cuando estos algoritmos están automatizados, como en el pilotaje automatizado o en los automóviles sin conductor, se llama IA y, más específicamente, aprendizaje profundo. Si los datos recopilados provienen de sensores y si se transmiten a través de Internet, entonces se trata de aprendizaje automático o ciencia de datos o aprendizaje profundo aplicado a IoT.

Algunas personas tienen una definición diferente para el aprendizaje profundo. Consideran el aprendizaje profundo como redes neuronales (una técnica de aprendizaje automático) con una capa más profunda.

• La IA ( inteligencia artificial ) es un subcampo de la ciencia de la computación, creada en la década de 1960, y estaba (se preocupa) por resolver tareas que son fáciles para los humanos, pero difíciles para las computadoras. En particular, una llamada IA ​​fuerte sería un sistema que puede hacer cualquier cosa que un humano pueda hacer (quizás sin cosas puramente físicas). Esto es bastante genérico e incluye todo tipo de tareas, como planificar, moverse por el mundo, reconocer objetos y sonidos, hablar, traducir, realizar transacciones sociales o comerciales, trabajo creativo (hacer arte o poesía), etc.
• El PNL ( procesamiento del lenguaje natural ) es simplemente la parte de la IA que tiene que ver con el lenguaje (generalmente escrito).
• El aprendizaje automático tiene que ver con un aspecto de esto: dado un problema de IA que se puede describir en términos discretos y con mucha información sobre el mundo, descubra cuál es la acción “correcta”, sin que el programador la programe. se necesita algún proceso externo para juzgar si la acción fue correcta o no. En términos matemáticos, es una función: introduce algo de entrada y desea que produzca la salida correcta, por lo que todo el problema es simplemente construir un modelo de esta función matemática de alguna manera automática. Para hacer una distinción con AI, si puedo escribir un programa muy inteligente que tenga un comportamiento humano, puede ser AI, pero a menos que sus parámetros se aprendan automáticamente de los datos, no es aprendizaje automático.
• El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que es muy popular ahora. Se trata de un tipo particular de modelo matemático que puede considerarse como una composición de bloques simples (composición de funciones) de cierto tipo, y donde algunos de estos bloques se pueden ajustar para predecir mejor el resultado final.

El aprendizaje profundo es parte del aprendizaje automático y el aprendizaje automático es parte de la IA. En realidad, en el aprendizaje automático tratamos de hacer que nuestra computadora aprenda el patrón de los datos sin procesar que se proporcionan como datos de entrada al sistema y la computadora intenta aprender de varios patrones observando el conjunto de datos. Intenta identificar un patrón en los datos proporcionados y, a partir de varios conjuntos de datos, trata de aprender e identificar que el objeto es aprendizaje automático.

Nuestra computadora intenta aprender, como podemos ver en la imagen de arriba, que las imágenes de entrada 3 y 9 se dan como entrada entre ellas, hay varias otras capas incluidas, aparte de la capa de salida, que intenta identificar varias formas de detectar los dígitos dados es un aprendizaje profundo

La inteligencia artificial es solo la inteligencia general de la computadora. Al igual que jugar al ajedrez y la máquina fue capaz de derrotar a Garry kasparov, pero no pudo comprender las características y factores que consideraba para el aprendizaje. Solo fue posible después de un aprendizaje profundo comprender la máquina de patrones utilizada.

Bueno, la Inteligencia Artificial es el paraguas más amplio bajo el cual se encuentran el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Y también puede ver en el diagrama que incluso el aprendizaje profundo es un subconjunto de Machine Leaning. Entonces puede ver que las tres IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son solo subconjuntos entre sí.

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

Es solo una técnica que permite a las máquinas actuar como humanos al replicar su comportamiento y naturaleza.

Con la IA, las máquinas pueden aprender de su experiencia. Las máquinas ajustan su respuesta en función de las nuevas entradas, realizando tareas similares a las humanas. La Inteligencia Artificial se puede entrenar para realizar tareas específicas procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en ellas.

Puedes considerar que construir una inteligencia artificial es como construir una iglesia. La primera iglesia tardó generaciones en terminar, por lo que la mayoría de los trabajadores que trabajan en ella nunca vieron el resultado final. Los que trabajaban en él se enorgullecían de su oficio, construyendo ladrillos y cincelando piedras que iban a colocarse en la Gran Estructura. Entonces, como investigadores de IA, podemos pensar en nosotros mismos como humildes fabricantes de ladrillos, cuyo trabajo es estudiar cómo construir componentes (por ejemplo, analizadores, planificadores, algoritmos de aprendizaje, etc.) que algún día alguien, en algún lugar, se integrará en sistemas inteligentes

Algunos de los ejemplos de inteligencia artificial de nuestro día a día son el Siri de Apple, la computadora de ajedrez, el auto sin conductor de Tesla y muchos más. Estos ejemplos se basan en el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Well Machine Learning es un subconjunto de IA que permite que la computadora actúe y tome decisiones basadas en datos para llevar a cabo una determinada tarea. Estos programas o algoritmos están diseñados de manera que puedan aprender y mejorar con el tiempo cuando se exponen a nuevos datos.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Puede considerar los modelos de aprendizaje profundo como un motor de cohete y su combustible como la gran cantidad de datos que alimentamos a estos algoritmos.

Este campo es un tipo particular de aprendizaje automático inspirado en la funcionalidad de nuestras células cerebrales llamada red neuronal artificial.

La forma más fácil de comprender la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo es saber que el aprendizaje profundo es aprendizaje automático . Más específicamente, es la próxima evolución del aprendizaje automático.

Para obtener más información sobre AI vs Machine Learning vs Deep Learning, puede ver mi video de YouTube:

Otra referencia:

Capacitación en certificación de ciencia de datos | Curso de Python para la ciencia de datos | Edureka

La IA y el aprendizaje automático a menudo se usan indistintamente, especialmente en el ámbito de los grandes datos. Pero estos no son lo mismo, y es importante entender cómo se pueden aplicar de manera diferente.

La inteligencia artificial es un concepto más amplio que el aprendizaje automático, que aborda el uso de computadoras para imitar las funciones cognitivas de los humanos. Cuando las máquinas realizan tareas basadas en algoritmos de una manera “inteligente”, eso es IA. El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial y se centra en la capacidad de las máquinas para recibir un conjunto de datos y aprender por sí mismos, cambiando los algoritmos a medida que aprenden más sobre la información que procesan. Las redes de aprendizaje profundo necesitan ver grandes cantidades de artículos para recibir capacitación. En lugar de ser programados con los bordes que definen los elementos, los sistemas aprenden de la exposición a millones de puntos de datos. Un primer ejemplo de esto es el Google Brain aprendiendo a reconocer a los gatos después de mostrar más de diez millones de imágenes. Las redes de aprendizaje profundo no necesitan ser programadas con los criterios que definen los ítems; son capaces de identificar bordes al exponerse a grandes cantidades de datos.

Esa es una pregunta realmente simple y realmente no entiendo por qué las personas con doctorado, que trabajan o estudian este campo, están dando respuestas tan equivocadas.

Inteligencia artificial es lo que significa literalmente, e inteligencia (no importa cuán borrosa sea su definición) que se crea artificialmente (por nosotros, los seres humanos, porque somos los únicos capaces de eso, hasta donde sabemos), es decir no creado por la naturaleza.

El aprendizaje automático es la única IA que hemos tenido hasta ahora (o un intento de tenerla, según su definición). Todas las disciplinas incluidas en este campo son enfoques diferentes para lograr este objetivo. Puede comenzar con técnicas estadísticas simples, como regresiones, pasar por SVM, árboles de decisión y terminar con el aprendizaje profundo , sobre el que preguntó. Como definición de trabajo, Machine Learning es una forma de hacer software (o generalmente computadoras), que puede resolver problemas o darnos respuestas, sin ser programado explícitamente para hacerlo .

Una de las disciplinas de ML es el aprendizaje profundo. Una explicación detallada de lo que es está más allá del alcance de esta respuesta, pero permítanme decir que consiste en redes neuronales artificiales complejas, conectadas entre sí. Yo diría que esto es más que una palabra de moda, que una verdadera técnica científica. Cualquier red neuronal artificial lo suficientemente compleja como “simple” es aprendizaje profundo de facto , que simplemente no se ha llamado así hace 20 o 30 años.

Para abreviar:

Inteligencia artificial – ” Inteligencia humana exhibida por máquinas ”

Aprendizaje automático: ” un enfoque para lograr la inteligencia artificial ”

Aprendizaje profundo: “ Una técnica para implementar el aprendizaje automático”

Objetivo de la IA : dar a una máquina la capacidad de pensar, razonar, aprender, etc.

Objetivo de ML : dar a una máquina la capacidad de aprender cosas.

Objetivo de DL : dar a las máquinas la capacidad de aprender mediante diversos enfoques rápidamente.

Para más detalles aquí.

La IA ya es una cosa en nuestra vida diaria. Con el uso de máquinas de IA se puede exhibir la naturaleza humana. Las aplicaciones de IA nos permitirán utilizar la clasificación de imágenes, así como los asistentes personales y la reorganización facial también. AI que tiene múltiples algoritmos para proporcionar una funcionalidad particular.

El aprendizaje automático puede considerarse como un enfoque para llegar a la IA. ML es la práctica de algoritmos para la predicción de algo en el mundo. La visión por computadora es el área donde el aprendizaje automático se usa con frecuencia. ML es para varias estrategias como el árbol de decisión y los enfoques bayesianos para alcanzar la inteligencia general.

El aprendizaje profundo se centra principalmente en subconjuntos de herramientas de aprendizaje automático y algunas de las técnicas de aprendizaje automático. Estos se aplican para resolver problemas que requieren inteligencia humana o artificial. Deep Learning es la extensión de la IA. Con ML, una red neutral muy grande que ahora podemos tener y una gran cantidad de datos a los que tenemos acceso.

Para obtener más información: BEPEC | ¿Por qué ciencia de datos? Bangalore

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo han dado grandes saltos para la IA en los últimos años.

el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo requieren grandes cantidades de datos para funcionar, y estos datos están siendo recopilados por miles de millones de sensores que continúan conectándose en Internet de las Cosas. IoT hace una mejor IA .

Para abreviar:

Inteligencia artificial – ” Inteligencia humana exhibida por máquinas ”

Aprendizaje automático: ” un enfoque para lograr la inteligencia artificial ”

Aprendizaje profundo: “ Una técnica para implementar el aprendizaje automático”

Objetivo de la IA : dar a una máquina la capacidad de pensar, razonar, aprender, etc.

Objetivo de ML : dar a una máquina la capacidad de aprender cosas.

Objetivo de DL : dar a las máquinas la capacidad de aprender mediante diversos enfoques rápidamente.

Para más detalles aquí.

El aprendizaje profundo está relacionado con algunos tipos de aprendizaje de redes neuronales, el aprendizaje automático es un término más general, también incluye muchas cosas estadísticas, dice Random Forest.

Y la IA aún no existe. (AI general)

Permítanme torcer sus definiciones para resaltar sus diferencias.

Aprendizaje automático : hacer un modelo predictivo basado en un conjunto de datos de capacitación cuyas características son generalmente comprensibles y pequeñas en número.

Aprendizaje profundo : hacer un modelo predictivo basado en un conjunto de datos de capacitación cuyas características generalmente no son comprensibles y de gran número.

Inteligencia artificial : haciendo uso del aprendizaje automático o aprendizaje profundo para automatizar un dispositivo de ingeniería.

La IA es el proceso de simulación del funcionamiento artificial del cerebro humano aplicado a los sistemas informáticos. Tiene varias ramas secundarias, como el procesamiento del lenguaje natural, etc. y el aprendizaje automático es una de ellas. El aprendizaje automático es el procesamiento de la automatización de las tareas que debe realizar el sistema Ai. Pero la intervención de los programadores es necesaria para el proceso de extracción de características, ya que no todas las tareas están automatizadas aquí. El aprendizaje profundo es la rama secundaria de la IA donde la automatización completa es posible. Sin la intervención de los programadores, los sistemas realizan las tareas por sí mismos. Intellipaat ofrece capacitación sobre AI tensorflow, que es un modelo avanzado desarrollado por Google. Puede encontrar el contenido del curso a través del enlace que figura a continuación:

https://intellipaat.com/ai-deep- …