1.Objectif
Dans ce blog, nous discuterons de la science des données, de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et du Deep Learning. Nous discuterons également de chacun d’eux individuellement pour une meilleure compréhension.
2. Comparaison entre la science des données, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond
un. Qu’est-ce que la science des données ?
La science des données R comprend l'analyse des données. Il s’agit d’un élément important de l’ensemble des compétences requises pour de nombreux emplois dans ce domaine. Mais ce n’est pas la seule compétence nécessaire. Ils jouent un rôle actif dans le travail de conception et de mise en œuvre de quatre domaines connexes :
Architecture des données
En acquisition de données
L'analyse des données
Dans l'archivage des données
b. Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
Généralement, il existe 3 types d’algorithmes d’apprentissage :
un. Algorithmes d’apprentissage automatique supervisé
Pour faire des prédictions, nous utilisons cet algorithme d'apprentissage automatique. De plus, cet algorithme recherche des modèles dans les étiquettes de valeur. Cela a été attribué à des points de données.
b. Algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés
Aucune étiquette n'est associée aux points de données. De plus, ces algorithmes d'apprentissage automatique organisent les données en un groupe de clusters. De plus, il doit décrire sa structure. Également pour rendre les données complexes simples et organisées pour l’analyse.
c. Algorithmes d’apprentissage automatique par renforcement
Nous utilisons ces algorithmes pour choisir une action. Nous pouvons également voir qu’il est basé sur chaque point de données. De plus, après un certain temps, l’algorithme change de stratégie pour mieux apprendre. Obtenez également la meilleure récompense.
c. Qu'est-ce que l'apprentissage profond
Comme l’apprentissage automatique se concentre uniquement sur la résolution de problèmes du monde réel. Aussi, il faut peu d’idées sur l’intelligence artificielle. De plus, l’apprentissage automatique passe par les réseaux de neurones. Ceux-ci sont conçus pour imiter les capacités humaines de prise de décision.
Les outils et techniques d’apprentissage automatique constituent les deux principaux sous-ensembles restreints. Cela se concentre davantage sur l’apprentissage profond. De plus, nous devons l’appliquer pour résoudre n’importe quel problème. Cela nécessite une pensée humaine ou artificielle.
Tout réseau de neurones profonds sera composé de trois types de couches :
La couche d'entrée
La couche cachée
La couche de sortie
d. Qu'est-ce que l'intelligence artificielle
Fondamentalement, l’intelligence artificielle est un terme très large. Il s’agit également d’une tentative de faire penser aux ordinateurs comme les êtres humains. De plus, toute technique, code ou algorithme permettant aux machines de se développer. De plus, les comportements entrent dans cette catégorie.
Car il faut être conscient qu’un système d’intelligence artificielle peut être aussi simple qu’un logiciel qui joue aux échecs. Quelle que soit la complexité du système, l’intelligence artificielle n’en est qu’à ses balbutiements.
3. Quel est le lien entre la science des données et l'IA, le ML et le DL ?
La science des données est un domaine interdisciplinaire qui possède des compétences utilisées dans divers domaines tels que les statistiques, l'apprentissage automatique, la visualisation, etc. Il s'agit d'un processus et d'une méthode généraux qui analysent et manipulent les données. Permet également de trouver du sens et des informations appropriées à partir de grands volumes de données. Cela nous permet d’utiliser les données pour prendre des décisions clés dans les domaines des affaires, de la science, de la technologie et même de la politique.
4. Conclusion
En conséquence, nous avons brièvement étudié la science des données, l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. De plus, nous apprendrons clairement à quoi sert chaque langue.