Некоторые термины
2021-10-13 12:55![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
vakИскусственный интеллект (AI, ИИ): широкая дисциплина, цель которой - создание интеллектуальных машин, в отличие от естественного интеллекта, который демонстрируют люди и животные. Этот термин стал в некотором смысле расплывчатым, но, тем не менее, он отражает долгосрочные амбиции отрасли по созданию машин, которые имитируют, а затем превосходят весь диапазон человеческого познания.
Машинное обучение (ML): подмножество ИИ, которое часто использует статистические методы, чтобы дать машинам возможность «учиться» на данных без явных инструкций о том, как это сделать. Этот процесс известен как «обучение» «модели» с использованием «алгоритма обучения», который постепенно улучшает производительность модели при выполнении конкретной задачи.
Глубокое обучение (DL): область машинного обучения, которая пытается имитировать активность слоев нейронов в головном мозге, чтобы научиться распознавать сложные закономерности в данных. «Глубокое» в глубоком обучении относится к большому количеству слоев нейронов в современных моделях машинного обучения, которые помогают изучать богатые представления данных для достижения лучшего прироста производительности.
Надыбал в сети: сохраню здесь, вдруг пригодится.
Машинное обучение (ML): подмножество ИИ, которое часто использует статистические методы, чтобы дать машинам возможность «учиться» на данных без явных инструкций о том, как это сделать. Этот процесс известен как «обучение» «модели» с использованием «алгоритма обучения», который постепенно улучшает производительность модели при выполнении конкретной задачи.
Глубокое обучение (DL): область машинного обучения, которая пытается имитировать активность слоев нейронов в головном мозге, чтобы научиться распознавать сложные закономерности в данных. «Глубокое» в глубоком обучении относится к большому количеству слоев нейронов в современных моделях машинного обучения, которые помогают изучать богатые представления данных для достижения лучшего прироста производительности.
Надыбал в сети: сохраню здесь, вдруг пригодится.
