В чём разница между нейро сетью, искусственным иннтелеллектом, машинным обучением, глубоким обучением?

Question

[Black back]

Можете ответить пж в чем разница (между нейро сетью, исскуственным иннтелеллектом, машинным обучением, глубокое обучением)?
Просто я запустался просто ответьте пж простыми словами?

Comments

[Сергей Соколов]

«простыми словами» — для кого?
Намекните, что вы умеете применять, что знаете в теории хорошо, что слышали краем уха — какие термины, какие разделы математики, может, биологии, психологии, когнитивных наук.

Answer 1

[dollar]

Нейро сеть - сеть нейронов, соединенных между собой связями, очевидно.
Искусственный интеллект - эмуляция разумности, это не обязательно нейро сеть, может быть и конечным автоматом (хотя это больше имитация) .
Машинное обучение - по сути наполнение искусственной нейро сети информацией.
Глубокое обучение - подвид машинного обучения.

Comments

[GavriKos]

Поправлю - машинное обучение может и не с нейросетью работать.
И уточню для ТС - dollar дал хорошее определение нейросети. А вы наверное имели ввиду ИСКУСТВЕННУЮ НС. Хотя последнее время это слово опускают

Answer 2

[xmoonlight]

НС - совокупность условий
ИИ - результат работы НС
МО - наполнение НС условиями
ГО - совокупность методов МО

Answer 3

[Code Learner]

Нейронная сеть, грубо говоря, есть имитация процессов в нашем мозге, адаптирующаяся к новым условиям. Полагаю, про это вы знаете. Собственно, из-за стремления разработчиков максимально приблизить нейронки к нашему, человеческому, мозгу, ее и называют нейронной.
Искуственный интеллект, как правильно выразился один из ответивших, есть имитация мышления, но это не значит, что она должна использовать нейронные сети в своей основе. ИИ, в идеале- искусственный разум, способный АБСОЛЮТНО самостоятельно принимать решения, осмысленно отвечать на вопросы. Но, поскольку человек еще не достаточно изучил даже свой мозг, возникает размытость в том, что, собственно, должен делать ИИ.
Машинное обучение - процесс самостоятельного обучения нейронной сети. Для обучения используются многие методы, например, обратного распространения, который находит разницу между ожидаемым ответом и выходным, производит с получившимся числом манипуляции и корректирует весовые коэффициенты, передавая их дальше, к началу.
Глубинное обучение - общее название обучения сети с нуля "понимать" что-либо и извлекать полезные данные для дальнейшего обучения.
Надеюсь, дал исчерпывающий ответ)

Answer 4

[Araik]

Различия между искусственным интеллектом, машинным...

Краткая выжимка:

Искусственный интеллект — широкое понятие, касающееся передового машинного интеллекта. В 1956 году на конференции по искусственному интеллекту в Дартмуте эта технология была описана следующим образом: «Каждый аспект обучения или любая другая особенность интеллекта могут быть в принципе так точно описаны, что машина сможет сымитировать их.»

Машинное обучение является одним из направлений искусственного интеллекта. Основной принцип заключается в том, что машины получают данные и «обучаются» на них.

Глубокое обучение является подмножеством машинного обучения. Оно использует некоторые методы машинного обучения для решения реальных задач, используя нейронные сетей, которые могут имитировать человеческое принятие решений.

Нейронные сети в картинках: от одного нейрона до г...

Нейросеть – это обучаемая система. Она действует не только в соответствии с заданным алгоритмом и формулами, но и на основании прошлого опыта. Этакий ребенок, который с каждым разом складывает пазл, делая все меньше ошибок.

Всё, что вам нужно знать об ИИ — за несколько минут

Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и нейронные сети — термины, используемые для описания мощных технологий, базирующихся на машинном обучении, способных решить множество задач из реального мира.

Интеллект — способность воспринимать информацию и сохранять её в качестве знания для построения адаптивного поведения в среде или контексте

Искусственные Нейронные Сети — это математические модели, созданные по аналогии с биологическими нейронными сетями. ИНС способны моделировать и обрабатывать нелинейные отношения между входными и выходными сигналами. Адаптивное взвешивание сигналов между искусственными нейронами достигается благодаря обучающемуся алгоритму, считывающему наблюдаемые данные и пытающемуся улучшить результаты их обработки.

Термин глубокое обучение используется для описания нейронных сетей и используемых в них алгоритмах, принимающих «сырые» данные (из которых требуется извлечь некоторую полезную информацию). Эти данные обрабатываются, проходя через слои нейросети, для получения нужных выходных данных.

И еще пара ссылок:
Искусственные нейронные сети простыми словами
Нейронные сети с нуля. Обзор курсов и статей на ру...
Нейросети для чайников. Начало

Answer 5

[GavriKos]

Во всем ) Ну разве что 3 и 4 хоть как то связаны - это процессы.

А так это все РАЗНЫЕ вещи из ОДНОЙ области.