Qu’est-ce que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond ?

1. Intelligence artificielle

Intelligence artificielle, l'abréviation anglaise est AI. Il s'agit d'une nouvelle science technique qui étudie et développe des théories, des méthodes, des technologies et des systèmes d'application pour simuler, étendre et développer l'intelligence humaine.

L'intelligence artificielle est une branche de l'informatique qui tente de comprendre la nature de l'intelligence et de produire une nouvelle machine intelligente capable de répondre d'une manière similaire à l'intelligence humaine. La recherche dans ce domaine comprend la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'images, robots, traitement du langage naturel, recherche intelligente et systèmes experts, etc.

L'intelligence artificielle peut simuler le processus d'information de la conscience et de la pensée humaines. L’intelligence artificielle n’est pas l’intelligence humaine, mais elle peut penser comme les humains et peut même dépasser l’intelligence humaine.

2. Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique fait référence à l'utilisation de certains algorithmes pour guider les ordinateurs à utiliser des données connues pour dériver un modèle approprié et utiliser ce modèle Le processus de jugement sur des situations nouvelles.

L'idée de l'apprentissage automatique n'est pas compliquée. Il s'agit simplement d'une simulation du processus d'apprentissage dans la vie humaine. Dans tout ce processus, la chose la plus critique, ce sont les données.

Toute recherche connexe sur les algorithmes d'apprentissage formés à l'aide de données appartient à l'apprentissage automatique, y compris de nombreuses technologies développées depuis de nombreuses années, telles que la régression linéaire, les K-means et la méthode d'agrégation de fonctions objectives basée sur des prototypes. ), Arbres de décision (Arbres de décision, une méthode graphique utilisant l'analyse de probabilité), Random Forest (Random Forest, une méthode graphique utilisant l'analyse de probabilité), PCA (Principal Component Analysis, analyse en composantes principales), SVM (Support Vector Machine, machine à vecteurs de support ) et ANN (Artificial Neural Networks, réseau de neurones artificiels).

3. Deep Learning

Le concept d'apprentissage profond (Deep Learning) est né de la recherche des réseaux de neurones artificiels. Un perceptron multicouche avec plusieurs couches cachées est une structure d'apprentissage en profondeur. L'apprentissage profond découvre les représentations de caractéristiques distribuées des données en combinant des caractéristiques de bas niveau pour former des catégories ou des caractéristiques d'attributs de représentation de haut niveau plus abstraites.

L'apprentissage profond est un nouveau domaine de recherche sur l'apprentissage automatique. Sa motivation est de construire et de simuler le réseau neuronal du cerveau humain à des fins d'analyse et d'apprentissage. Il imite le mécanisme du cerveau humain pour interpréter des données, telles que des images. des sons et du texte.

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