深度学习与人工智能——区分所谓的相似概念

深度学习恰好是一个完全不同的概念。但它确实与AI有一些相似之处。毕竟，深度学习和机器学习构成了人工智能。 现在你一定想知道当他们属于同一组时他们怎么会有所不同。我们将回答您的所有问题。但首先，我们将帮助您清楚地了解这些主题是什么。那么我们就开始吧。 人工智能（AI） 我们可以将人工智能比作一家之主。 DL 和 ML 的概念就像孩子一样。 理解人工智能的基本概念非常简单。但随着我们深入，它变得复杂。让我们从这个术语本身开始。 人工智能一词暗示着人造的智能。这种智能被注入到机器中以执行自动化性能。也就是说，机器和机器人与人工智能融合，像人类一样思考和工作。 人工智能（AI） 然而，也存在很多限制。这些机器需要特殊的数据和算法才能自行执行。因此，如果没有人类的帮助，它们就无法执行任务。然而，这种智能在当今的数字时代创造了奇迹。它往往为我们提供： 最好的自动化安全设施 自动化生产流程 提供最好的（产品）质量，同时 确保您拥有最佳的安全措施 仅当人工智能与以下技术相结合时，才能提供这些设施： 分析程序 物联网 (IoT) 人工智能恰好应用于世界各个领域。



以下是一些正在使用它的部门： 零售 卫生保健 制造业 银行和金融 政府部门 现在我们对人工智能有了一定的了解，接下来我们就来了解一下深度学习吧！ 深度学习（DL） 现在我们来谈谈深度学习（DL）。此外，它也被称为深度结构化学习。这种机 西班牙手机号码 器学习算法是人工智能的一个子集。 在这里，机器借助神经网络分析不同的因素。而且，这些神经网络与人类神经系统相似。 然而，神经网络有多层。使用“深度”形容词是因为该算法研究这些多层神经网络来解决问题。 信息传输从一层到另一层。这种传输通过连接或加权通道进行。 深度学习 该分析为以下应用带来了令人难以置信的成功： 自然语言处理 语音识别 音频识别 计算机视觉 机器视觉 机器人和自动驾驶汽车 投资组合管理 库存变动 加强疾病诊断 社交媒体过滤等等。 简而言之，深度学习利用神经网络自动执行识别和检测任务。它类似于机器学习。但它比后者自动化得多。 如果机器学习模型运行不准确，程序员需要修复该模型中的问题。然而，在深度学习中，模型可以自行解决问题。







此外，由于先进的算法，深度学习模型可以处理大量数据。然而，机器学习模型却不能。 我们经常根据神经架构对深度学习进行分类。因此，我们可以将它们分为四个不同的组： 无监督预训练网络 循环神经网络 卷积神经网络，以及 递归神经网络 神经网络 想了解更多关于 DL 的信息吗？然后您可以从这里获得有关它的所有令人惊奇的信息。 我们对人工智能和深度学习都有一些见解。现在让我们看看它们有何不同！ 深度学习与人工智能——你必须了解的 10 件事 这两个概念都很复杂。此外，可能需要数年时间才能理解它们。但为了节省您的时间，我们创建了此表。该表将列出您需要了解的关于这两个概念的所有差异。 那么让我们开始吧！ 深度学习与人工智能 人工智能（AI） 深度学习 (DL) AI 是ML 和 DL 的结合。 然而，深度学习是人工智能的一个子集。当使用机器学习时，它往往会实现人工智能的目标。 此外，人工智能倾向于模仿人类行为。 另一方面，机器学习倾向于复制人脑的功能。 此外，它使用特殊的算法来进行操作。