هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق (DL) و علم داده رشته‌های به هم پیوسته‌ای هستند که اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما معانی متمایز دارند. در این پست وبلاگ، تفاوت های بین این زمینه ها و نحوه ارتباط آنها با یکدیگر را بررسی خواهیم کرد.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی (AI) به حوزه وسیع‌تری از تحقیق و توسعه با هدف ایجاد ماشین‌هایی اطلاق می‌شود که می‌توانند کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مانند ادراک بصری، تشخیص گفتار و تصمیم‌گیری. هوش مصنوعی شامل طیف وسیعی از تکنیک‌ها، از جمله سیستم‌های مبتنی بر قوانین، درخت‌های تصمیم‌گیری و روش‌های بهینه‌سازی است.
ML چیست؟
یادگیری ماشینی (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا از داده‌ها، بدون برنامه‌ریزی صریح یاد بگیرند. ML یکی از فعال‌کننده‌های کلیدی هوش مصنوعی است، زیرا به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا بر اساس داده‌هایی که دریافت می‌کنند، عملکرد خود را در طول زمان در یک کار بهبود بخشند.
DL چیست؟
یادگیری عمیق (DL) زیر مجموعه ای از ML است که شامل استفاده از شبکه های عصبی با لایه های متعدد برای یادگیری الگوهای پیچیده در داده ها می شود. DL یک تکنیک کلیدی است که در بسیاری از برنامه‌های هوش مصنوعی از جمله تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و بازی استفاده می‌شود.
علم داده چیست؟
علم داده حوزه ای است که شامل استخراج بینش و دانش از داده ها، با استفاده از طیف وسیعی از تکنیک ها، از جمله ML، آمار و تجسم داده ها است. علم داده یکی از فعال‌کننده‌های کلیدی هوش مصنوعی است، زیرا داده‌ها و بینش‌هایی را ارائه می‌کند که برای آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند.
AI، ML، DL و Data Science چگونه با یکدیگر ارتباط دارند؟
هوش مصنوعی گسترده ترین زمینه است که شامل ML، DL و تکنیک های دیگر است. ML یک فعال کننده کلیدی هوش مصنوعی است، زیرا به ماشین ها اجازه می دهد از داده ها یاد بگیرند. DL زیرمجموعه ای از ML است که برای کارهای پیچیده تشخیص الگو استفاده می شود. علم داده حوزه ای است که داده ها و بینش های مورد استفاده برای آموزش و اعتبارسنجی مدل های هوش مصنوعی را ارائه می دهد.
کاربردهای دنیای واقعی هوش مصنوعی، ML، DL و علم داده
AI، ML، DL و Data Science دارای طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی در دنیای واقعی هستند، از جمله:
- تشخیص تصویر و گفتار
- پردازش زبان طبیعی
- بازی کردن
- تعمیر و نگهداری پیش بینی
- بازاریابی شخصی
- تشخیص و درمان مراقبت های بهداشتی
نتیجه گیری
در نتیجه، AI، ML، DL و Data Science زمینه های به هم پیوسته ای هستند که اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند، اما معانی متمایز دارند. با درک تفاوت بین این زمینه ها، می توانید پیچیدگی ها و فرصت های چشم انداز هوش مصنوعی را بهتر درک کنید.
فرقی نمی‌کند رهبر کسب‌وکار، توسعه‌دهنده یا محقق باشید، این راهنما یک نمای کلی از AI، ML، DL و Data Science را در اختیار شما قرار داده است. امیدواریم این دانش به شما کمک کند تا در چشم انداز هوش مصنوعی حرکت کنید و پتانسیل کامل این فناوری ها را باز کنید.
