CC BY
1УДК 004.8 РахмановП.А., Гаррыев С.С., Реджепгелдиев С.С.
Рахманов П.А.
преподаватель
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Гаррыев С.С.
студент
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Реджепгелдиев С.С.
студент
Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
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 NetfKx узнает, какое шоу вы, возможно, захотите посмотреть следующим, до того, как Facebook 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 обучения
Первый 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 обучение
Простым 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.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. "The Annotated Transformer" by Sebastian Radford, et al;
2. "A Neural Conversational Model" by Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, and Quoc V. Le;
3. "Attention is All You Need" by Vaswani, et al;
4. "The Deep Learning Blog" by Andrew Ng;
5. "The TensorFlow Blog" by the TensorFlow team
Rakhmanov P.A., Garryev S.S., Rejepgeldiev S.S.
Rakhmanov P.A.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
Garryev S.S.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
Rejepgeldiev S.S.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
DEEP LEARNING AND MACHINE LEARNING: KEY DIFFERENCES AND IMPACT ON MODERN TECHNOLOGIES
Abstract: article examines two key concepts in the field of artificial intelligence (AI) — machine learning and deep learning. The author explains how these concepts affect the development of technologies, giving specific examples of their application in the modern world, from self-driving cars to personalized recommendations in streaming services. The article also highlights the differences between machine learning and deep learning, helping readers better understand and appreciate their role in today's technological environment.
Keywords: artificial intelligence, machine learning, deep learning, technologies, applications, differences, innovations.
