Wat is het verschil tussen artificiële intelligentie, Machine learning en deep learning?

Wat is het verschil tussen Artificiële Intelligentie (AI), Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL)?

In de wereld van computerwetenschappen zijn Artificiële Intelligentie (AI), Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL) onderling verbonden concepten die steeds belangrijker worden. Terwijl ze allemaal verband houden met het vermogen van computers om taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen, zijn er belangrijke verschillen tussen deze drie technologieën.

Artificiële Intelligentie (AI)

AI is het brede veld van computerwetenschappen dat zich richt op het creëren van machines die taken kunnen uitvoeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen, zoals leren, redeneren en probleemoplossing. AI kan worden onderverdeeld in twee hoofdtypen:

• Symbolische AI: Gebaseerd op symbolen en logica om kennis te representeren en redeneringen uit te voeren.
• Connectionistische AI: Gebaseerd op netwerken van onderling verbonden knooppunten om patronen te leren en problemen op te lossen.

Machine Learning (ML)

ML is een subset van AI die zich richt op het gebruik van data om computers in staat te stellen zonder expliciet te worden geprogrammeerd te leren. ML-algoritmen identificeren patronen en relaties in data en kunnen vervolgens die kennis gebruiken om nieuwe voorspellingen te doen of beslissingen te nemen.

Er zijn verschillende typen ML-algoritmen, waaronder:

• Toezicht: Leren van gelabelde data, waar de uitkomsten bekend zijn.
• Onbewaakt: Leren van niet-gelabelde data, waar de uitkomsten onbekend zijn.
• Versterking: Leren door middel van interactie met een omgeving en het ontvangen van beloningen of straffen.

Deep Learning (DL)

DL is een subset van ML die gebruikmaakt van kunstmatige neurale netwerken (ANN’s) met meerdere lagen om complexe patronen te leren in grote hoeveelheden data. DL-netwerken kunnen automatisch functies uit data extraheren, waardoor de noodzaak om handmatig functies te engineeren wordt weggenomen.

DL heeft krachtige toepassingen in verschillende domeinen, waaronder:

• Beeldherkenning: Het identificeren en classificeren van objecten in afbeeldingen.
• Natuurlijke taalverwerking: Het begrijpen en genereren van menselijke taal.
• Voorspellende modellering: Het voorspellen van toekomstige gebeurtenissen op basis van historische data.

Samenvatting

In het onderstaande schema wordt het verschil tussen AI, ML en DL samengevat: