Какая связь между следующими терминами: Машинное обучение, Deep learning, Искусственный интеллект?

Объясните, пожалуйста, как связаны между собой такие понятия как Машинное обучение, Deep learning, Искусственный интеллект. Понимаю что, какие-то из этих терминов определяют другие, но четкой связи между ними не понимаю.

AI — это модель, которая занимается принятием решений, выполнением какого-то выбора. Даже самые простые алгоритмы поиска пути — это тоже ИИ.

Такие программы можно писать руками, придумывая алгоритмы самостоятельно — это т.н. rule-based системы. Можно использовать существующие данные (входные+выходные значения) и подгонять нашу модель с какими-то изменяемыми значениями под эти данные. Это называется машинным обучением.
Есть много алгоритмов и моделей машинного обучения — например, деревья выбора и random forest, метод опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) и нейронные сети. Область машинного обучения, посвященная работе глубоких нейронных сетей, называется глубоким обучением (deep learning).

Примером ИИ без машинного обучения может быть чат бот чисто на регулярных выражениях или AIML. Или какая-нибудь схема планирования взлета\посадки самолетов в аэропорте.

Машинное обучение это область AI. Deep Learning это область машинного обучения. Big Data — большие данные(???), которые нужны для всех терминов, которые тебя интересуют. Наука о данных = все выше перечисленное + еще больше.

Давайте разберем эти понятия, представив их как вложенные уровни:

Искусственный интеллект (ИИ) — это самое широкое понятие, охватывающее все аспекты имитации человеческого интеллекта машинами. Это общий термин, который включает в себя любые системы, способные выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта: понимание естественного языка, распознавание образов, принятие решений.

Машинное обучение (Machine Learning) — это подмножество искусственного интеллекта, фокусирующееся на разработке алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться на основе данных без явного программирования. Проще говоря, это способ научить компьютер самостоятельно находить закономерности в данных.

Deep Learning (Глубокое обучение) — это подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с множеством слоев для решения сложных задач. Это наиболее продвинутая форма машинного обучения, способная решать задачи, которые ранее казались невозможными для компьютеров.

Представьте это как матрёшку:

— Самая большая матрёшка — это Искусственный интеллект

— Внутри неё — Машинное обучение

— В самом центре — Deep Learning

Давайте разберем эти понятия, представив их как вложенные уровни:

Искусственный интеллект (ИИ) — это самое широкое понятие, охватывающее все аспекты имитации человеческого интеллекта машинами. Это общий термин, который включает в себя любые системы, способные выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта: понимание естественного языка, распознавание образов, принятие решений.

Машинное обучение (Machine Learning) — это подмножество искусственного интеллекта, фокусирующееся на разработке алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться на основе данных без явного программирования. Проще говоря, это способ научить компьютер самостоятельно находить закономерности в данных.

Deep Learning (Глубокое обучение) — это подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с множеством слоев для решения сложных задач. Это наиболее продвинутая форма машинного обучения, способная решать задачи, которые ранее казались невозможными для компьютеров.

Представьте это как матрёшку:

— Самая большая матрёшка — это Искусственный интеллект

— Внутри неё — Машинное обучение

— В самом центре — Deep Learning

DST Global

Вот очень точный ответ. Разберем эти концепции по порядку, двигаясь от общего к частному:

Искусственный интеллект можно сравнить с мозгом человека — это общая способность решать интеллектуальные задачи. Он включает в себя:

— Системы экспертные

— Робототехнику

— Компьютерное зрение

— Машинное обучение

Машинное обучение — это конкретный метод реализации искусственного интеллекта. Это как обучение ребенка на примерах:

— Классификация данных

— Прогнозирование

— Распознавание паттернов

— Автоматическое улучшение результатов

Deep Learning — это продвинутая форма машинного обучения, основанная на:

— Нейронных сетях

— Многослойной обработке данных

— Способности к самообучению

— Решению сложных нелинейных задач

Простыми словами:

— ИИ — это цель (создать умный компьютер)

— Машинное обучение — это путь к достижению этой цели

— Deep Learning — это современный, наиболее эффективный способ реализации машинного обучения

Все эти технологии взаимосвязаны и развиваются вместе, при этом каждая последующая является более специализированной и сложной версией предыдущей.

Машинное обучение — так называется схема благодаря которой алгоритм может подстраиваться под требуемый результат (грубо говоря самоулучшаться), дип лернинг — это машинное обучение на большом объеме данных, искусственный интеллект — изначально под этим подразумевали искусственный разум (такой же как у тебя например, только искусственно созданный), но сейчас все больше просто подразумевают хоть какие-то признаки самостоятельного принятия решений (уже якобы интеллект), вобщем это уже категории из философии, а не программирования. Предполагается что машинное обучение — одна из основ для искусственного интеллекта.