1. objetivo
Neste blog, discutiremos Ciência de Dados versus Inteligência Artificial versus Aprendizado de Máquina versus Aprendizado Profundo. Além disso, discutiremos cada um deles individualmente para melhor compreensão.
2. Comparação entre Data Science vs Inteligência Artificial vs Machine Learning vs Deep Learning
uma. O que é ciência de dados?
R Ciência de dados inclui análise de dados. É um componente importante do conjunto de habilidades necessário para muitos trabalhos nessa área. Mas não é a única habilidade necessária. Eles desempenham papéis ativos no trabalho de design e implementação de quatro áreas relacionadas:
Arquitetura de dados
Na aquisição de dados
Análise de dados
No arquivamento de dados
b. O que é aprendizado de máquina?
Geralmente, existem 3 tipos de algoritmos de aprendizado:
uma. Algoritmos Supervisionados de Aprendizado de Máquina
Para fazer previsões, usamos este algoritmo de aprendizado de máquina. Além disso, esse algoritmo procura padrões nos rótulos de valor. Isso foi atribuído aos pontos de dados.
b. Algoritmos de Aprendizado de Máquina sem Supervisão
Nenhum rótulo está associado a pontos de dados. Além disso, esses algoritmos de aprendizado de máquina organizam os dados em um grupo de clusters. Além disso, precisa descrever sua estrutura. Além disso, para tornar os dados complexos mais simples e organizados para análise.
c. Algoritmos de aprendizado de máquina de reforço
Usamos esses algoritmos para escolher uma ação. Além disso, podemos ver que é baseado em cada ponto de dados. Além disso, depois de algum tempo, o algoritmo muda sua estratégia para aprender melhor. Além disso, consiga a melhor recompensa.
c. O que é Deep Learning?
Como o aprendizado de máquina foca apenas na solução de problemas do mundo real. Além disso, são necessárias poucas idéias de inteligência artificial. Além disso, o aprendizado de máquina faz através das redes neurais. Que são projetados para imitar as capacidades de tomada de decisões humanas.
As ferramentas e técnicas de Machine Learning são os dois principais subconjuntos principais. Isso só se concentra mais na aprendizagem profunda. Além disso, precisamos aplicá-lo para resolver qualquer problema. Isso requer pensamento humano ou artificial.
Qualquer rede neural profunda consistirá em três tipos de camadas:
A camada de entrada
A camada oculta
A camada de saída
d. O que é Inteligência Artificial?
Basicamente, inteligência artificial é um termo muito amplo. Além disso, é uma tentativa de fazer os computadores pensarem como seres humanos. Além disso, qualquer técnica, código ou algoritmo que permita o desenvolvimento de máquinas. Além disso, os comportamentos se enquadram nessa categoria.
Como devemos estar cientes de que um sistema de inteligência artificial pode ser tão simples quanto um software que joga xadrez. Não importa quão complexo seja o sistema, a inteligência artificial está apenas em seus estágios iniciais.
3. Como a Data Science se relaciona com a AI, ML e DL?
A ciência de dados é um campo interdisciplinar que possui habilidades usadas em vários campos, como estatística, aprendizado de máquina, visualização, etc. É o processo geral e o método que analisa e manipula os dados. Além disso, permite encontrar significado e informações apropriadas a partir de grandes volumes de dados. Isso nos possibilita usar dados para tomar decisões importantes nos negócios, na ciência, na tecnologia e até na política.
4. Conclusão
Como resultado, estudamos brevemente Data Science vs Inteligência Artificial vs Aprendizado de Máquina versus Aprendizado Profundo. Além disso, aprenderemos claramente para o que cada idioma é especificado.