1.Objective

In deze blog bespreken we Data Science vs Artificial Intelligence vs Machine Learning versus Deep Learning. Bespreek ook elk van deze afzonderlijk voor een beter begrip.

2. Vergelijking tussen Data Science vs Artificial Intelligence vs Machine Learning versus Deep Learning

een. Wat is Data Science?

R Data science omvat data-analyse. Het is een belangrijk onderdeel van de vaardigheden die vereist zijn voor veel banen in dit gebied. Maar het is niet de enige noodzakelijke vaardigheid. Ze spelen een actieve rol bij het ontwerp en de implementatie van vier gerelateerde gebieden:

Gegevensarchitectuur

Bij data-acquisitie

Gegevensanalyse

In data-archivering

b. Wat is Machine Learning?

Over het algemeen zijn er 3 soorten leeralgoritmen:

een. Bewaakte algoritmen voor het leren van machines

Om voorspellingen te doen, gebruiken we dit algoritme voor machinaal leren. Verder zoekt dit algoritme naar patronen binnen de waardelabels. Dat was toegewezen aan datapunten.

b. Niet-gecontroleerde machine learning algoritmen

Er zijn geen labels gekoppeld aan gegevenspunten. Ook organiseren deze algoritmen voor het leren van de machine de gegevens in een groep clusters. Bovendien moet het zijn structuur beschrijven. Ook, om complexe gegevens er eenvoudig en overzichtelijk uit te laten zien voor analyse.

c. Reinforcement Machine Learning Algoritmen

We gebruiken deze algoritmen om een ​​actie te kiezen. We kunnen ook zien dat het gebaseerd is op elk gegevenspunt. Bovendien verandert het algoritme na verloop van tijd zijn strategie om beter te leren. Zorg ook voor de beste beloning.

c. Wat is diep leren

Omdat het leren van de machine zich alleen richt op het oplossen van problemen in de echte wereld. Er zijn ook weinig ideeën voor kunstmatige intelligentie voor nodig. Bovendien doet machine learning het via de neurale netwerken. Die zijn ontworpen om menselijke besluitvormingsmogelijkheden na te bootsen.

Hulpmiddelen en technieken voor machinaal leren zijn de twee belangrijkste, smalle deelverzamelingen. Dat is alleen meer gericht op diep leren. Bovendien moeten we het toepassen om elk probleem op te lossen. Dat vereist gedachte - menselijk of kunstmatig.

Elk diep neuraal netwerk bestaat uit drie soorten lagen:

De invoerlaag

De verborgen laag

De uitvoerlaag

d. Wat is kunstmatige intelligentie

Kort gezegd is kunstmatige intelligentie een zeer brede term. Het is ook een poging om computers als mensen te laten denken. Bovendien, elke techniek, code of algoritme waarmee machines zich kunnen ontwikkelen. Ook valt gedrag onder deze categorie.

Omdat we ons ervan bewust moeten zijn dat een kunstmatig intelligentiesysteem zo eenvoudig kan zijn als een software die schaak speelt. Het maakt niet uit hoe ingewikkeld het systeem is, kunstmatige intelligentie is pas in de beginfase.

3. Hoe verhoudt Data Science zich tot AI, ML & DL?

Gegevenswetenschap is een interdisciplinair veld dat vaardigheden heeft die op verschillende gebieden worden gebruikt, zoals statistiek, machine learning, visualisatie, enz. Het is een algemeen proces en een methode die gegevens analyseren en manipuleren. Maakt ook de mogelijkheid betekenis en passende informatie te vinden uit grote hoeveelheden gegevens. Dit maakt het voor ons mogelijk om gegevens te gebruiken voor het nemen van belangrijke beslissingen in zaken, wetenschap, technologie en zelfs de politiek.

4. Conclusie

Als een resultaat hebben we kort Data Science vs Artificial Intelligence versus Machine Learning vs Deep Learning bestudeerd. We zullen ook duidelijk leren waar elke taal voor wordt gespecificeerd.