Was sind die Klassifizierungen künstlicher Intelligenz?

Künstliche Intelligenz wird in kognitive KI, maschinelles Lernen und tiefes Lernen unterteilt. Künstliche Intelligenz ist eine neue technische Wissenschaft, die Theorien, Methoden, Technologien und Anwendungssysteme zur Simulation, Erweiterung und Erweiterung der menschlichen Intelligenz untersucht und entwickelt.

Die Betriebsumgebung dieses Artikels: Windows 10-System, Thinkpad T480-Computer.

Künstliche Intelligenz, die englische Abkürzung ist AI. Es handelt sich um eine neue technische Wissenschaft, die Theorien, Methoden, Technologien und Anwendungssysteme zur Simulation, Erweiterung und Erweiterung der menschlichen Intelligenz untersucht und entwickelt.

1. Kognitive KI (kognitive KI)

Kognitives Computing ist der beliebteste Zweig der künstlichen Intelligenz und verantwortlich für alle Interaktionen, die sich „menschenähnlich“ anfühlen. Kognitive KI muss in der Lage sein, mit Komplexität und Mehrdeutigkeit problemlos umzugehen und gleichzeitig kontinuierlich aus den Erfahrungen von Data Mining, NLP (Natural Language Processing) und intelligenter Automatisierung zu lernen.

Heutzutage neigen die Menschen zunehmend zu der Annahme, dass kognitive KI die besten Entscheidungen künstlicher Intelligenz mit den Entscheidungen menschlicher Arbeiter zur Überwachung schwierigerer oder unsicherer Ereignisse vermischt. Dies kann dazu beitragen, die Anwendbarkeit von KI zu erweitern und schnellere und zuverlässigere Antworten zu generieren.

2. Maschinelles Lernen (KI)

Maschinelles Lernen (ML) KI ist die Art von künstlicher Intelligenz, die Ihren Tesla autonom auf der Autobahn fahren kann. Es ist immer noch auf dem neuesten Stand der Informatik, es wird jedoch erwartet, dass es in Zukunft einen enormen Einfluss auf den täglichen Arbeitsplatz haben wird. Beim maschinellen Lernen geht es darum, einige „Muster“ in großen Datenmengen zu finden und diese Muster dann zu verwenden, um Ergebnisse ohne allzu viel menschliche Erklärung vorherzusagen. Diese Muster können in der gewöhnlichen statistischen Analyse nicht erkannt werden.

3. Deep Learning

Wenn maschinelles Lernen auf dem neuesten Stand ist, dann ist Deep Learning auf dem neuesten Stand. Dies ist die Art von KI, die Sie zu einem Quiz schicken würden. Es kombiniert die Analyse von Big Data und unbeaufsichtigten Algorithmen. Seine Anwendungen drehen sich häufig um große, unbeschriftete Datensätze, die in miteinander verbundene Cluster strukturiert werden müssen. Diese Inspiration für Deep Learning kommt vollständig von den neuronalen Netzen in unserem Gehirn und kann daher treffend als künstliche neuronale Netze bezeichnet werden.

Deep Learning ist die Grundlage vieler moderner Sprach- und Bilderkennungsmethoden und bietet im Laufe der Zeit eine höhere Genauigkeit als nicht-lernende Methoden, die jemals angeboten wurden.

Ich hoffe, dass Deep Learning AI in Zukunft Kundenanfragen selbstständig beantworten und Bestellungen per Chat oder E-Mail abschließen kann. Oder sie können das Marketing unterstützen, indem sie auf der Grundlage ihrer riesigen Datenbestände neue Produkte und Spezifikationen vorschlagen. Oder vielleicht könnten sie eines Tages zu vollwertigen Assistenten am Arbeitsplatz werden und die Grenzen zwischen Robotern und Menschen völlig verwischen.

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