知らないのに知っているふりをしないでください!機械学習とディープラーニングを理解しましたか?

機械学習とディープラーニングは人工知能の分野に属しますが、両者の間には大きな違いがあります。これら 3 つは、ロシアの入れ子人形のように、機械学習は AI のサブセットであり、ディープラーニングは機械学習のサブセットであると理解できます。

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機械学習の定義

機械学習は、より広範囲のデータにアクセスし、自らを修正できる動的な AI であり、従来の AI ソリューションよりもシステムの効率性と適応性が向上します。機械学習の応用範囲は検査手順をはるかに超えており、プロセスの自動化、データ分析、販売の最適化などの機能は、大規模および中規模の企業で広く使用されるようになります。

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ディープラーニングの定義

ディープラーニングは機械学習のサブセットであり、ディープ人工ニューラルネットワークとディープ強化学習という 2 つのサブ分野があります。人工ニューラルネットワークは、データを認識し、それに基づいて結論を導き出すように設計されたアルゴリズムの多層構造です。処理するデータは、数字やテキスト、音声、画像などさまざまな形式があります。処理するデータの量が増えると、AIが認識できるパターンも増え、システムはより完璧になります。一方、深層強化学習は、ソフトウェアが目標を達成するために最善のアクションを実行できることに重点を置いています。

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AI に関して言えば、機械学習とディープラーニングは互いに競合するものではなく、同じ技術分野の複数のレベルです。本質的には、両方の要素は人工知能の一部です。双方の徹底的な研究を通じてのみ、AI の発展を真に促進することができます。

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