Was ist der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning?
¿Cuál es la diferencia entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo?
KI verwendet verschiedene Techniken, die es Maschinen ermöglichen, künstlich intelligent zu sein. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, und Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens.
Maschinelles Lernen bezieht sich auf die Fähigkeit einer Maschine, zu denken, ohne von außen programmiert zu werden. Während Geräte traditionell mit einer Reihe von Regeln für ihr Verhalten programmiert wurden, ermöglicht maschinelles Lernen den Geräten, direkt aus den Daten selbst zu lernen und mit der Zeit immer intelligenter zu werden, je mehr Daten gesammelt werden.
Deep Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der mehrere neuronale Netzwerkschichten verwendet werden, um aus den rohen Eingabedaten schrittweise höherwertige Merkmale zu extrahieren. Bei der Bildverarbeitung können beispielsweise die unteren Schichten des neuronalen Netzwerks Kanten erkennen, während die höheren Schichten die für den Menschen relevanten Konzepte wie Buchstaben oder Gesichter identifizieren können.
La IA utiliza diversas técnicas que permiten a las máquinas ser artificialmente inteligentes. El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA, y el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático.
El aprendizaje automático se refiere a la capacidad de una máquina para pensar sin ser programada externamente. Mientras que los dispositivos se han programado tradicionalmente con un conjunto de reglas sobre cómo actuar, el aprendizaje automático permite a los dispositivos aprender directamente de los propios datos y volverse más inteligentes con el tiempo a medida que se recopilan más datos.
El aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático que utiliza múltiples capas de redes neuronales para extraer progresivamente características de nivel superior de los datos de entrada brutos. Por ejemplo, en el procesamiento de imágenes, las capas inferiores de la red neuronal pueden identificar bordes, mientras que las capas superiores pueden identificar los conceptos relevantes para un ser humano, como letras o caras.