Рахманов П.А., Гаррыев С.С., Реджепгелдиев С.С.
ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: КЛЮЧЕВЫЕ ОТЛИЧИЯ И ВЛИЯНИЕ НА СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ *
Аннотация:
статья рассматривает два ключевых понятия в области искусственного интеллекта (ИИ) — машинное обучение и глубокое обучение. Автор объясняет, как эти концепции влияют на развитие технологий, приводя конкретные примеры их применения в современном мире, от беспилотных автомобилей до персонализированных рекомендаций в потоковых сервисах. Статья также освещает различия между машинным и глубоким обучением, помогая читателям лучше понять и оценить их роль в современной технологической среде.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, технологии, применения, различия, инновации
Понимание последних достижений в области искусственного интеллекта (ИИ) может показаться очень трудным, но если вы посмотрите на интересующие вас основы, инновации ИИ можно обобщить в двух концепциях: машинное обучение и глубокое обучение.Примеры машинного и глубокого обучения можно найти повсюду: от воплощения в реальность беспилотных автомобилей до того, как Netflix узнает, какое шоу вы, возможно, захотите посмотреть следующим, до того, как распознает людей на фотографиях и многого другого.Машинное обучение и глубокое обучение часто кажутся модными словами, используемыми как синонимы, но между ними есть различия. Так какие же именно эти две концепции доминируют в разговорах об ИИ и чем они отличаются? Продолжайте читать для более подробной информации.Сравнение глубокого обучения и машинного обученияПервый шаг к пониманию разницы между машинным обучением и глубоким обучением заключается в том, что глубокое обучение — это машинное обучение.В частности, глубокое обучение считается развитием машинного обучения. Глубокое обучение использует программируемые нейронные сети, которые позволяют машинам принимать точные решения без помощи человека.Что такое машинное обучение?Что такое машинное обучение: применение искусственного интеллекта, включающее алгоритмы, которые анализируют данные, учатся на их основе, а затем применяют полученные знания для принятия обоснованных решений.Как работает машинное обучениеПростым примером алгоритма машинного обучения является сервис потоковой передачи музыки по запросу. Чтобы определить, какие новые песни или исполнители порекомендовать слушателю, алгоритмы машинного обучения сопоставляют предпочтения слушателя с предпочтениями других слушателей со схожими музыкальными вкусами. Эту технологию, обычно называемую просто ИИ, используют многие сервисы, предоставляющие автоматические рекомендации.Машинное обучение — это множество сложных математических вычислений/кодирования, которые в конечном итоге выполняют механическую функцию так же, как работает фонарик, автомобиль или экран компьютера. Быть способным к «машинному обучению» означает использовать данные для выполнения функции, а затем постепенно улучшать эту функцию с течением времени. Например, фонарик, который загорается каждый раз, когда вы говорите «темно», может распознавать другие фразы, содержащие слово «темно».Машинное обучение стимулирует выполнение всех видов автоматизированных задач во многих отраслях: от компаний, занимающихся безопасностью данных, отслеживающих вредоносное ПО, до финансовых специалистов, желающих получать уведомления о выгодных сделках. Алгоритмы искусственного интеллекта запрограммированы на постоянное обучение, подобно виртуальным личным помощникам, и делают это довольно хорошо.
Номер журнала Вестник науки №4 (73) том 4
Ссылка для цитирования:
Рахманов П.А., Гаррыев С.С., Реджепгелдиев С.С. ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: КЛЮЧЕВЫЕ ОТЛИЧИЯ И ВЛИЯНИЕ НА СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ // Вестник науки №4 (73) том 4. С. 651 - 654. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/14133 (дата обращения: 24.06.2025 г.)
Вестник науки © 2024. 16+