Q:
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ మధ్య తేడా ఏమిటి?
A:"ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, " "మెషిన్ లెర్నింగ్" మరియు "డీప్ లెర్నింగ్" అనే పదాలు గత కొన్ని దశాబ్దాలుగా స్వయంగా నిర్మించిన ఒక ప్రక్రియను వివరిస్తాయి, ఎందుకంటే ప్రపంచం కంప్యూటింగ్ శక్తి, డేటా బదిలీ మరియు ఇతర సాంకేతిక లక్ష్యాలలో అపారమైన పురోగతిని సాధించింది.
సంభాషణ కృత్రిమ మేధస్సుతో ప్రారంభం కావాలి, మానవ ఆలోచన లేదా మెదడు కార్యకలాపాలను అనుకరించటానికి కంప్యూటర్లు లేదా సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క ఏదైనా సామర్థ్యానికి విస్తృత పదం. ఒక రకంగా చెప్పాలంటే, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ప్రారంభంలోనే ప్రారంభమైంది, సాధారణ కంప్యూటర్ చెస్-ప్లే ప్రోగ్రామ్‌లు మరియు ఇతర కార్యక్రమాలు మానవ నిర్ణయాధికారం మరియు ఆలోచనను అనుకరించడం ప్రారంభించాయి.
| ఉచిత డౌన్‌లోడ్: మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఎందుకు ఇది ముఖ్యమైనది |
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పర్సనల్ కంప్యూటర్ యొక్క ప్రారంభ రోజుల నుండి, ఇంటర్నెట్ వయస్సు వరకు, చివరకు క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్, వర్చువలైజేషన్ మరియు అధునాతన నెట్‌వర్క్‌ల వయస్సు వరకు పురోగమిస్తూనే ఉంది. కృత్రిమ మేధస్సు ఒక కీలక సాంకేతిక పరిశ్రమగా అనేక విధాలుగా పెరిగింది మరియు విస్తరించింది.
కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క మైలురాళ్ళలో ఒకటి, యంత్ర అభ్యాసం యొక్క ఆవిర్భావం మరియు స్వీకరణ, కృత్రిమ మేధస్సు లక్ష్యాలను సాధించడానికి ఒక ప్రత్యేక విధానం.
పనితీరు వాతావరణంలో కొన్ని నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో కంప్యూటర్ సాఫ్ట్‌వేర్ మెరుగ్గా ఉండటానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ అధునాతన అల్గోరిథంలు మరియు ప్రోగ్రామ్‌లను ఉపయోగిస్తుంది. 1970 మరియు 1980 లలో చేతితో కోడెడ్ చేసిన ప్రోగ్రామ్‌ల మాదిరిగానే కంప్యూటర్‌ను ప్రోగ్రామింగ్ చేయడానికి బదులుగా, యంత్ర అభ్యాసం హ్యూరిస్టిక్స్, బిహేవియర్ మోడలింగ్ మరియు ఇతర రకాల అంచనాలను ఉపయోగించడం ప్రారంభిస్తుంది. దాని నిర్ణయాన్ని మెరుగుపరచడానికి మరియు కాలక్రమేణా అభివృద్ధి చెందడానికి సాంకేతికత. స్పామ్ ఇమెయిల్‌తో పోరాడటానికి, ఐబిఎం వాట్సన్ వంటి కృత్రిమ మేధస్సు వ్యక్తిత్వాలను అమలు చేయడానికి మరియు ఇతర మార్గాల్లో కృత్రిమ మేధస్సు లక్ష్యాలను సాధించడానికి యంత్ర అభ్యాసం వర్తించబడింది.
లోతైన అభ్యాసం, యంత్ర అభ్యాసాన్ని పెంచుతుంది. లోతైన అభ్యాసాన్ని ఉన్నత-స్థాయి సంగ్రహణలను నడపడానికి అల్గోరిథంల వాడకం, పనులపై సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని శిక్షణ ఇవ్వడానికి కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించడం వంటివి నిపుణులు వివరిస్తారు. డీప్ లెర్నింగ్ వాస్తవ మానవ మెదడు కార్యకలాపాలను రూపొందించడానికి ప్రయత్నించడం ద్వారా యంత్ర అభ్యాసాన్ని తదుపరి స్థాయికి తీసుకువెళుతుంది మరియు దానిని కృత్రిమ నిర్ణయం తీసుకోవటానికి లేదా ఇతర అభిజ్ఞాత్మక పనికి వర్తింపజేస్తుంది.
అత్యాధునిక సరఫరా గొలుసు ఆప్టిమైజేషన్ ప్రోగ్రామ్‌లు, ప్రయోగశాల పరికరాల ప్రోగ్రామ్‌లు మరియు ఉత్పాదక విరోధి నెట్‌వర్క్ వంటి ఇతర రకాల ఆవిష్కరణల వంటి ఉదాహరణల ద్వారా లోతైన అభ్యాసం ప్రదర్శించబడింది, ఇక్కడ రెండు ప్రత్యర్థి నెట్‌వర్క్‌లు, ఒక ఉత్పాదక మరియు వివక్షత లేని నెట్‌వర్క్, ఒకదానికొకటి వ్యతిరేకంగా పనిచేస్తాయి. వివక్ష యొక్క ఆలోచన ప్రక్రియలు. ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు ఇతర ఉపయోగాలకు ఈ ప్రత్యేకమైన లోతైన అభ్యాసం వర్తించవచ్చు.
వాస్తవికత ఏమిటంటే, లోతైన అభ్యాసం కృత్రిమ మేధస్సును నిపుణులు “బలమైన AI” గా పరిగణించే దగ్గరికి నడిపిస్తుంది, కృత్రిమ మేధస్సు చాలా ఎక్కువ లేదా తక్కువ మానవ ఆలోచన విధులను ప్రతిబింబించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఈ అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఎలా సమర్థవంతంగా నిర్వహించాలో మరియు కంప్యూటర్లు మనం చేసే కొన్ని మార్గాల్లో ఆలోచించే ప్రపంచాన్ని ఎలా చూసుకోవాలి అనే దానిపై ఇది ముఖ్యమైన చర్చకు దారితీస్తుంది.
