תשובה 1:

הבה נראה את ההבדל בין בינה מלאכותית לעומת למידת מכונה לעומת מדעי נתונים-

מדע נתונים-

מדע נתונים הוא תחום העוסק בחילוץ תובנות מנתונים על ידי שימוש בשיטות מדעיות ואלגוריתמים כדי שעסקים יוכלו להפיק תועלת. מדעי נתונים משתמשים ב- ML כדי לנתח נתונים ולבצע תחזיות. זה מתמקד בפתרון בעיות בעולם האמיתי ותמיד מעורב אנוש. כמו בתרשים. יש לזה הרבה במשותף לכל ML, Deep Learning ו- AI.

למידת מכונה-

ML מעניקה למכונות את היכולת ללמוד באמצעות הכשרת אלגוריתמים עם כמויות אדירות של נתונים. זה נהדר לביצוע תחזיות. נראה דוגמא מעניינת - האתר thispersondoesnotexist.com. היא משתמשת באלגוריתם המכונה האלגוריתם (GAN) Generative Adversarial Network כדי ליצור תמונות של אנשים שאינם קיימים, היא מציגה תמונה חדשה בגודל 1024 x 1024 בכל פעם שאתה מרענן את האתר, והיא עושה זאת ברזולוציה גבוהה.

בינה מלאכותית-

בינה מלאכותית היא האינטליגנציה שמכונות יכולות להציג, הם יכולים לחשוב ולהתנהג כמו בני אדם. הם יכולים לבצע נימוקים לוגיים ותיקון עצמי. בינה מלאכותית יכולה לקבל תחזיות ולקבל החלטות. הבה ונראה דוגמא יכולה להיות טכנולוגיית זיהוי הפנים של פייסבוק. הכרת פרצופים היא הדבר היחיד שהיא עושה, והיא עושה את זה טוב. כמו כן, שים לב שחיישני IOT מספקים נתונים המכשירים אלגוריתמים של למידת מכונה ובסופו של דבר משפרים את הבינה המלאכותית. זה מועיל לאימוץ IOT בתמורה.

סופיה, רובוט הומנואיד חברתי מאת הנסון רובוטיקה; הרובוט הראשון שקיבל אזרחות של מדינה.

  • התשובה של רינו גור ל"מה יהיו המגמות המובילות במדעי נתונים בשנת 2019? התשובה של רינו גור ל"מה העתיד של מדעי נתונים ולמידת מכונות?

מקווה שאתה אוהב את זה.

בבקשה לעדכן !!!

עקוב אחר חשבוני רינו גור לקרוא את התשובות הקבועות שלי בנושא פייתון ומדעי נתונים


תשובה 2:

הי טושאר,

תודה על A2A!

פשוט שים:

בינה מלאכותית היא התפיסה הרחבה יותר של מכונות היכולות לבצע משימות באופן שנחשיב כ"חכמות ".

למידת מכונה היא יישום נוכחי של AI המבוסס על הרעיון שעלינו פשוט להיות מסוגלים לתת למכונות גישה לנתונים ולתת להם ללמוד בעצמם.

מדע נתונים הוא מונח רחב למגוון דגמים ושיטות להשגת מידע.

למידת מכונה היא תת קבוצה של בינה מלאכותית.

הסבר מפורט:

למידת מכונה היא סוג של בינה מלאכותית שאחראית לספק למחשבים את היכולת ללמוד על מערכי נתונים חדשים יותר מבלי שתוכנתו באמצעות מקור מפורש. זה מתמקד בעיקר בפיתוח של מספר תוכנות מחשב שיכולות לשנות אם וכאשר נחשפים לסטים חדשים יותר. למידת מכונה עוקבת אחר שיטת ניתוח הנתונים האחראית על אוטומציה של בניית המודל בצורה אנליטית. הוא משתמש באלגוריתמים הרוכשים באופן איטרטיבי מידע מנתונים ובתהליך זה; זה מאפשר למחשבים למצוא את התובנות הנסתרות לכאורה ללא עזרה מתוכנית חיצונית. על מנת להשיג את התוצאות הטובות ביותר מכריית נתונים, אלגוריתמים מורכבים מותאמים לתהליכים וכלים נכונים.

בינה מלאכותית מתייחסת לאינטליגנציה שהפגינו מכונות. AI כרוך במכונות שיכולות לבצע משימות האופייניות לאינטליגנציה האנושית. אמנם זה כללי למדי, זה כולל דברים כמו תכנון, הבנת שפה, זיהוי חפצים וצלילים, למידה ופתרון בעיות.

אנו יכולים להכניס AI לשתי קטגוריות, כלליות וצרות. ל- AI הכללי היו כל המאפיינים של אינטליגנציה אנושית, כולל יכולות שהוזכרו לעיל. AI צרה מציג כמה פנים (ים) של אינטליגנציה אנושית ויכולים לעשות את היבט זה בצורה מצוינת, אך הוא חסר בתחומים אחרים. מכונה שמאד נהדרת בזיהוי תמונות, אך שום דבר אחר, היא דוגמא ל- AI צר.

מדע נתונים הוא מונח רחב למגוון דגמים ושיטות להשגת מידע מהנתונים הגדולים.

תחת המטריה של מדעי הנתונים נמצאת השיטה המדעית, המתמטיקה, הסטטיסטיקה וכלים אחרים המשמשים לניתוח ותמרון נתונים. אם זהו כלי או תהליך שמתבצע לנתונים כדי לנתח אותם או להוציא ממנו איזשהו מידע, סביר להניח שהוא נופל תחת מדע הנתונים. מדע נתונים משמש כדי לקבל תובנות.

מדעני נתונים אחראים לבוא עם מוצרים ויישומים הממוקדים בנתונים המטפלים בנתונים באופן בו מערכות קונבנציונאליות אינן יכולות. תהליך מדעי הנתונים ממוקד הרבה יותר ביכולות הטכניות של טיפול בכל סוג של נתונים. שלא כמו כריית נתונים ולמידה של מכונות נתונים, היא אחראית על הערכת ההשפעה של נתונים במוצר או בארגון ספציפי.

מדע הנתונים מתמקד במדע הנתונים. הוא עוסק בתהליך גילוי דפוסים חדשים יותר במערכות נתונים גדולים. יתכן שזה דומה למידת מכונה, מכיוון שהוא מסווג אלגוריתמים. עם זאת, בניגוד למידת מכונה, האלגוריתמים הם רק חלק מכריית נתונים. באלגוריתמים למידת מכונה משמשים להשגת ידע ממערכות נתונים. עם זאת, באלגוריתמים של כריית נתונים משולבים רק זה גם כחלק מתהליך. שלא כמו למידת מכונה היא לא מתמקדת לחלוטין באלגוריתמים.

מקווה שמבהיר!


תשובה 3:

הי טושאר,

תודה על A2A!

פשוט שים:

בינה מלאכותית היא התפיסה הרחבה יותר של מכונות היכולות לבצע משימות באופן שנחשיב כ"חכמות ".

למידת מכונה היא יישום נוכחי של AI המבוסס על הרעיון שעלינו פשוט להיות מסוגלים לתת למכונות גישה לנתונים ולתת להם ללמוד בעצמם.

מדע נתונים הוא מונח רחב למגוון דגמים ושיטות להשגת מידע.

למידת מכונה היא תת קבוצה של בינה מלאכותית.

הסבר מפורט:

למידת מכונה היא סוג של בינה מלאכותית שאחראית לספק למחשבים את היכולת ללמוד על מערכי נתונים חדשים יותר מבלי שתוכנתו באמצעות מקור מפורש. זה מתמקד בעיקר בפיתוח של מספר תוכנות מחשב שיכולות לשנות אם וכאשר נחשפים לסטים חדשים יותר. למידת מכונה עוקבת אחר שיטת ניתוח הנתונים האחראית על אוטומציה של בניית המודל בצורה אנליטית. הוא משתמש באלגוריתמים הרוכשים באופן איטרטיבי מידע מנתונים ובתהליך זה; זה מאפשר למחשבים למצוא את התובנות הנסתרות לכאורה ללא עזרה מתוכנית חיצונית. על מנת להשיג את התוצאות הטובות ביותר מכריית נתונים, אלגוריתמים מורכבים מותאמים לתהליכים וכלים נכונים.

בינה מלאכותית מתייחסת לאינטליגנציה שהפגינו מכונות. AI כרוך במכונות שיכולות לבצע משימות האופייניות לאינטליגנציה האנושית. אמנם זה כללי למדי, זה כולל דברים כמו תכנון, הבנת שפה, זיהוי חפצים וצלילים, למידה ופתרון בעיות.

אנו יכולים להכניס AI לשתי קטגוריות, כלליות וצרות. ל- AI הכללי היו כל המאפיינים של אינטליגנציה אנושית, כולל יכולות שהוזכרו לעיל. AI צרה מציג כמה פנים (ים) של אינטליגנציה אנושית ויכולים לעשות את היבט זה בצורה מצוינת, אך הוא חסר בתחומים אחרים. מכונה שמאד נהדרת בזיהוי תמונות, אך שום דבר אחר, היא דוגמא ל- AI צר.

מדע נתונים הוא מונח רחב למגוון דגמים ושיטות להשגת מידע מהנתונים הגדולים.

תחת המטריה של מדעי הנתונים נמצאת השיטה המדעית, המתמטיקה, הסטטיסטיקה וכלים אחרים המשמשים לניתוח ותמרון נתונים. אם זהו כלי או תהליך שמתבצע לנתונים כדי לנתח אותם או להוציא ממנו איזשהו מידע, סביר להניח שהוא נופל תחת מדע הנתונים. מדע נתונים משמש כדי לקבל תובנות.

מדעני נתונים אחראים לבוא עם מוצרים ויישומים הממוקדים בנתונים המטפלים בנתונים באופן בו מערכות קונבנציונאליות אינן יכולות. תהליך מדעי הנתונים ממוקד הרבה יותר ביכולות הטכניות של טיפול בכל סוג של נתונים. שלא כמו כריית נתונים ולמידה של מכונות נתונים, היא אחראית על הערכת ההשפעה של נתונים במוצר או בארגון ספציפי.

מדע הנתונים מתמקד במדע הנתונים. הוא עוסק בתהליך גילוי דפוסים חדשים יותר במערכות נתונים גדולים. יתכן שזה דומה למידת מכונה, מכיוון שהוא מסווג אלגוריתמים. עם זאת, בניגוד למידת מכונה, האלגוריתמים הם רק חלק מכריית נתונים. באלגוריתמים למידת מכונה משמשים להשגת ידע ממערכות נתונים. עם זאת, באלגוריתמים של כריית נתונים משולבים רק זה גם כחלק מתהליך. שלא כמו למידת מכונה היא לא מתמקדת לחלוטין באלגוריתמים.

מקווה שמבהיר!


תשובה 4:

הי טושאר,

תודה על A2A!

פשוט שים:

בינה מלאכותית היא התפיסה הרחבה יותר של מכונות היכולות לבצע משימות באופן שנחשיב כ"חכמות ".

למידת מכונה היא יישום נוכחי של AI המבוסס על הרעיון שעלינו פשוט להיות מסוגלים לתת למכונות גישה לנתונים ולתת להם ללמוד בעצמם.

מדע נתונים הוא מונח רחב למגוון דגמים ושיטות להשגת מידע.

למידת מכונה היא תת קבוצה של בינה מלאכותית.

הסבר מפורט:

למידת מכונה היא סוג של בינה מלאכותית שאחראית לספק למחשבים את היכולת ללמוד על מערכי נתונים חדשים יותר מבלי שתוכנתו באמצעות מקור מפורש. זה מתמקד בעיקר בפיתוח של מספר תוכנות מחשב שיכולות לשנות אם וכאשר נחשפים לסטים חדשים יותר. למידת מכונה עוקבת אחר שיטת ניתוח הנתונים האחראית על אוטומציה של בניית המודל בצורה אנליטית. הוא משתמש באלגוריתמים הרוכשים באופן איטרטיבי מידע מנתונים ובתהליך זה; זה מאפשר למחשבים למצוא את התובנות הנסתרות לכאורה ללא עזרה מתוכנית חיצונית. על מנת להשיג את התוצאות הטובות ביותר מכריית נתונים, אלגוריתמים מורכבים מותאמים לתהליכים וכלים נכונים.

בינה מלאכותית מתייחסת לאינטליגנציה שהפגינו מכונות. AI כרוך במכונות שיכולות לבצע משימות האופייניות לאינטליגנציה האנושית. אמנם זה כללי למדי, זה כולל דברים כמו תכנון, הבנת שפה, זיהוי חפצים וצלילים, למידה ופתרון בעיות.

אנו יכולים להכניס AI לשתי קטגוריות, כלליות וצרות. ל- AI הכללי היו כל המאפיינים של אינטליגנציה אנושית, כולל יכולות שהוזכרו לעיל. AI צרה מציג כמה פנים (ים) של אינטליגנציה אנושית ויכולים לעשות את היבט זה בצורה מצוינת, אך הוא חסר בתחומים אחרים. מכונה שמאד נהדרת בזיהוי תמונות, אך שום דבר אחר, היא דוגמא ל- AI צר.

מדע נתונים הוא מונח רחב למגוון דגמים ושיטות להשגת מידע מהנתונים הגדולים.

תחת המטריה של מדעי הנתונים נמצאת השיטה המדעית, המתמטיקה, הסטטיסטיקה וכלים אחרים המשמשים לניתוח ותמרון נתונים. אם זהו כלי או תהליך שמתבצע לנתונים כדי לנתח אותם או להוציא ממנו איזשהו מידע, סביר להניח שהוא נופל תחת מדע הנתונים. מדע נתונים משמש כדי לקבל תובנות.

מדעני נתונים אחראים לבוא עם מוצרים ויישומים הממוקדים בנתונים המטפלים בנתונים באופן בו מערכות קונבנציונאליות אינן יכולות. תהליך מדעי הנתונים ממוקד הרבה יותר ביכולות הטכניות של טיפול בכל סוג של נתונים. שלא כמו כריית נתונים ולמידה של מכונות נתונים, היא אחראית על הערכת ההשפעה של נתונים במוצר או בארגון ספציפי.

מדע הנתונים מתמקד במדע הנתונים. הוא עוסק בתהליך גילוי דפוסים חדשים יותר במערכות נתונים גדולים. יתכן שזה דומה למידת מכונה, מכיוון שהוא מסווג אלגוריתמים. עם זאת, בניגוד למידת מכונה, האלגוריתמים הם רק חלק מכריית נתונים. באלגוריתמים למידת מכונה משמשים להשגת ידע ממערכות נתונים. עם זאת, באלגוריתמים של כריית נתונים משולבים רק זה גם כחלק מתהליך. שלא כמו למידת מכונה היא לא מתמקדת לחלוטין באלגוריתמים.

מקווה שמבהיר!