1. 목표

이 블로그에서 우리는 데이터 과학 대 인공 지능 대 기계 학습과 딥 학습을 논의 할 것입니다. 또한, 더 나은 이해를 위해 이들 각각을 개별적으로 논의 할 것입니다.

2. 데이터 과학 대 인공 지능 대 머신 학습과 딥 학습의 비교

에이. 데이터 과학이란 무엇입니까?

R 데이터 과학은 데이터 분석을 포함합니다. 이 영역의 많은 일자리에 필요한 기술 집합의 중요한 구성 요소입니다. 그러나 이것이 필요한 유일한 기술은 아닙니다. 이들은 4 개의 관련 분야의 설계 및 구현 작업에서 적극적인 역할을 수행합니다.

데이터 아키텍처

데이터 수집

데이터 분석

데이터 보관

비. 기계 학습이란 무엇입니까?

일반적으로 학습 알고리즘에는 3 가지 유형이 있습니다.

에이. 감독 된 기계 학습 알고리즘

예측을하기 위해이 기계 학습 알고리즘을 사용합니다. 또한이 알고리즘은 값 레이블 내의 패턴을 검색합니다. 그것은 데이터 포인트에 할당되었습니다.

비. 감독되지 않은 기계 학습 알고리즘

레이블이 데이터 요소와 연관되어 있지 않습니다. 또한 이러한 기계 학습 알고리즘은 데이터를 클러스터 그룹으로 구성합니다. 또한, 그것의 구조를 설명해야합니다. 또한 복잡한 데이터를 분석하기 쉽고 단순하게 보이게 만듭니다.

기음. 강화 기계 학습 알고리즘

이러한 알고리즘을 사용하여 작업을 선택합니다. 또한 각 데이터 요소를 기반으로합니다. 또한, 얼마 후 알고리즘은 학습 전략을 변경합니다. 또한 최고의 보상을 얻으십시오.

기음. 깊은 학습이란 무엇인가?

기계 학습은 실제 문제를 해결하는 데에만 중점을 둡니다. 또한 인공 지능에 대한 아이디어는 거의 없다. 또한 기계 학습은 신경 네트워크를 통해 수행됩니다. 이는 인간의 의사 결정 기능을 모방하기 위해 고안되었습니다.

기계 학습 도구 및 기법은 두 가지 주요 하위 집합입니다. 그것은 단지 깊은 학습에만 초점을 맞추고 있습니다. 또한 문제를 해결하기 위해이를 적용해야합니다. 그것은 생각이 필요합니다 - 인간 또는 인공.

모든 딥 신경망은 세 가지 유형의 레이어로 구성됩니다.

입력 레이어

숨겨진 레이어

출력 레이어

디. 인공 지능이란 무엇인가?

기본적으로 인공 지능은 매우 광범위한 용어입니다. 또한 컴퓨터를 인간처럼 생각하게 만드는 시도입니다. 또한 기계를 개발할 수있는 기술, 코드 또는 알고리즘. 또한 행동이이 범주에 속합니다.

인공 지능 시스템은 체스를하는 소프트웨어만큼이나 간단 할 수 있다는 것을 알아야합니다. 시스템이 얼마나 복잡한 지 상관하지 않습니다. 인공 지능은 초기 단계에 있습니다.

3. 데이터 과학은 AI, ML & DL과 어떻게 관련되어 있습니까?

데이터 과학은 통계, 기계 학습, 시각화 등과 같은 다양한 분야에서 사용되는 기술을 보유한 학제 간 분야입니다. 데이터를 분석하고 조작하는 일반적인 프로세스 및 방법입니다. 또한 대량의 데이터에서 의미와 적절한 정보를 찾을 수 있습니다. 이를 통해 우리는 비즈니스, 과학, 기술 및 정치 분야에서 중요한 의사 결정을 내리기 위해 데이터를 사용할 수 있습니다.

4. 결론

결과적으로 우리는 데이터 과학 대 인공 지능 대 기계 학습과 딥 학습을 간단히 연구했습니다. 또한 모든 언어가 지정된 언어를 명확하게 배웁니다.