1.目的

このブログでは、データサイエンスと人工知能とマシンラーニングとディープラーニングの違いについて説明します。また、それぞれをより分かりやすくするために個別に説明します。

2.データサイエンスと人工知能とマシンラーニングとディープラーニングとの比較

a。データサイエンスとは何ですか？

Rデータ科学にはデータ分析が含まれます。この分野の多くの職種に必要なスキルセットの重要な要素です。しかし、それだけでは必要なスキルではありません。彼らは4つの関連分野の設計と実施作業において積極的な役割を果たす。

データアーキテクチャ

データ取得時

データ分析

データアーカイブ

b。機械学習とは何ですか？

一般に、3種類の学習アルゴリズムがあります。

a。教師付き機械学習アルゴリズム

予測を行うために、この機械学習アルゴリズムを使用します。さらに、このアルゴリズムは、値ラベル内のパターンを検索する。それはデータポイントに割り当てられました。

b。教師なし機械学習アルゴリズム

ラベルはデータポイントに関連付けられていません。また、これらの機械学習アルゴリズムは、データをクラスタのグループに編成する。さらに、その構造を記述する必要があります。また、複雑なデータをシンプルで見やすく分析するために整理する。

c。補強機械の学習アルゴリズム

これらのアルゴリズムを使用してアクションを選択します。また、各データポイントに基づいていることがわかります。さらに、しばらくしてから、アルゴリズムの方針が変わって学習が改善されます。また、最高の報酬を達成する。

c。ディープラーニングとは

マシン学習は現実世界の問題を解決することにのみ焦点を当てています。また、人工知能のアイデアはほとんどありません。さらに、機械学習はニューラルネットワークを介して行われる。それは人間の意思決定能力を模倣するように設計されています。

機械学習ツールとテクニックは、2つの重要な狭いサブセットです。深い学習に焦点を当てるだけです。さらに、問題を解決するためにそれを適用する必要があります。それは思考を必要とする - 人間または人工的。

どのディープニューラルネットワークも3種類のレイヤーで構成されます。

入力レイヤー

隠しレイヤー

出力レイヤー

d。人工知能とは

基本的には、人工知能は非常に広義です。また、コンピュータを人間のように考える試みです。さらに、機械の開発を可能にする技術、コード、またはアルゴリズム。また、行動はこのカテゴリに該当します。

人工知能システムは、チェスをするソフトウェアほどシンプルであることに注意する必要があります。どのくらい複雑なシステムであっても、人工知能は初期段階にあるだけである。

3.データ科学はAI、ML＆DLにどのように関連していますか？

データサイエンスは、統計、機械学習、ビジュアライゼーションなど、さまざまな分野で使用されるスキルを持つ学際的分野です。データを分析し操作する一般的なプロセスおよび方法です。また、大量のデータから意味と適切な情報を見つけることができます。これにより、ビジネス、科学、技術、さらには政治においても重要な意思決定にデータを使用することが可能になります。

結論

その結果、データサイエンスと人工知能とマシンラーニングとディープラーニングを簡単に研究しました。また、どの言語がどのようなものであるかを明確に学びます。