Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, bei der Algorithmen Daten analysieren, aus Erfahrungen lernen und in Zukunft bessere Entscheidungen treffen.
Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, bei der zahlreiche Algorithmen in Schichten strukturiert werden, um künstliche neuronale Netze (KNNs) zu erstellen.
Diese Netzwerke können komplexe Probleme lösen und es der Maschine ermöglichen, sich selbst zu trainieren, um eine Aufgabe auszuführen.
Inhaltsverzeichnis
Maschinelles Lernen verstehen
Eines der am häufigsten genannten Beispiele für maschinelles Lernen ist ein On-Demand-Musik-Streaming-Dienst.
Wenn ein Benutzer Musik anhört SpotifyBeispielsweise lernen maschinelle Lernalgorithmen, ihre Musikpräferenzen mit anderen Zuhörern zu verknüpfen, die einen ähnlichen Geschmack haben.
Diese Informationen werden dann verwendet, um neue Songs, Alben oder Künstler zu empfehlen, wobei derselbe Prozess in anderen Diensten stattfindet, die automatische Vorschläge verwenden, wie z Netflix.
Auf der grundlegenden Ebene beinhaltet maschinelles Lernen komplexe Mathematik und Codierung, die dieselbe mechanische Funktion erfüllen wie ein Auto oder ein Computerbildschirm.
Allerdings ein Gerät, das ist fähig des maschinellen Lernens eine Funktion mit den verfügbaren Daten ausführen und diese Funktion im Laufe der Zeit besser ausführen können.
Maschinelles Lernen ist in Szenarien nützlich, in denen Aufgaben automatisiert werden müssen. Finanzexperten können es verwenden, um über günstige Trades informiert zu werden, während eine Datensicherheitsfirma maschinelles Lernen einsetzen kann, um Malware zu erkennen.
Unabhängig von der Anwendung sind KI-basierte Algorithmen darauf programmiert, ständig zu lernen, und sind mehr als in der Lage, einen menschlichen persönlichen Assistenten zu ersetzen.
Deep Learning verstehen
Wie bereits erwähnt, ist Deep Learning eine Teilmenge des maschinellen Lernens, das auf künstlichen neuronalen Netzen basiert.
Der Lernprozess selbst wird aufgrund der als „tief“ angesehen Struktur dauert ebenfalls 3 Jahre. Das erste Jahr ist das sog. Netzwerk die aus verschiedenen Eingängen, Ausgängen und verborgenen Schichten besteht.
Kurz gesagt, jede Schicht besteht aus Einheiten, die Eingabedaten in Informationen umwandeln, die die nächste Schicht für eine bestimmte Vorhersageaufgabe nutzen kann.
Diese Struktur bedeutet, dass eine Deep-Learning-Maschine dies kann analysieren Daten mit einer Logik, die der eines Menschen ähnelt.
In der Tat, die sehr Struktur des ANN selbst ist vom Neural inspiriert Netzwerk des Gehirns, was zu einem Lernprozess führt, der weit ausgefeilter und komplexer ist als maschinelles Lernen.
Deep Learning setzt sich dank technologischer Fortschritte immer mehr durch. Es wird beim automatisierten Fahren eingesetzt, um Hindernisse wie Fußgänger und Verkehrszeichen zu erkennen.
Militärs verwenden es auch, um Objekte auf Satellitenbildern zu identifizieren und Sicherheitszonen für Truppen zu definieren.
Die Hauptunterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning
Im Folgenden haben wir einige der wichtigsten Unterschiede zwischen maschinellem und tiefem Lernen aufgelistet:
Datenpunkte – Maschinelles Lernen nutzt Tausende von Datenpunkten, während komplexeres Deep Learning Millionen von Datenpunkten verwendet.
Output – Die Ergebnisse des maschinellen Lernens umfassen numerische Werte wie Punktzahlen und Klassifizierungen. Deep Learning kann die gleichen Zahlenwerte plus Freiformelemente wie Text und Sound ausgeben.
Algorithms – beim maschinellen Lernen werden automatisierte Algorithmen verwendet Modell Funktionen und machen Vorhersagen auf der Grundlage von Daten. Deep Learning verwendet das KNN, um Daten durch mehrere Schichten zu leiten, um Datenmerkmale und -beziehungen zu interpretieren.
Die zentralen Thesen:
Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, bei der Algorithmen Daten analysieren, aus Erfahrungen lernen und in Zukunft bessere Entscheidungen treffen. Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, bei der mehrere Algorithmen in Schichten strukturiert werden, um künstliche neuronale Netze zu erstellen.
Deep-Learning-Netzwerke – bestehend aus verschiedenen Eingängen, Ausgängen und verborgenen Schichten – wurden nach dem benannt Struktur des Neuralen Netzwerk im menschlichen Gehirn.
Abgesehen von ihrer Komplexität und Ausgereiftheit sind einige der Hauptunterschiede zwischen maschinellem und tiefem Lernen in der Datenpunktnutzung, dem Ausgabetyp und dem Algorithmusverhalten zu sehen.
Large Language Models (LLMs) sind KI-Tools, die Text lesen, zusammenfassen und übersetzen können. Auf diese Weise können sie Wörter vorhersagen und Sätze bilden, die widerspiegeln, wie Menschen schreiben und sprechen.
Prompt Engineering ist ein Konzept zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), bei dem Eingaben entdeckt werden, die wünschenswerte oder nützliche Ergebnisse liefern. Wie bei den meisten Prozessen bestimmt die Qualität der Eingaben die Qualität der Ausgaben im Prompt Engineering. Das Entwerfen effektiver Eingabeaufforderungen erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die Modell wird eine Antwort zurückgeben, die sowohl günstig als auch kontextbezogen ist. Das von OpenAI entwickelte CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) Modell ist ein Beispiel für eine Modell die Eingabeaufforderungen verwendet, um Bilder und Bildunterschriften aus über 400 Millionen Bild-Bildunterschrift-Paaren zu klassifizieren.
AIOps ist die Anwendung künstlicher Intelligenz auf den IT-Betrieb. Es ist für die moderne IT besonders nützlich geworden Management in hybridisierten, verteilten und dynamischen Umgebungen. AIOps ist zu einer zentralen operativen Komponente von Modern geworden digital-basierte Organisationen, gebaut um Software. und Algorithmen.
Machine Learning Ops (MLOps) beschreibt eine Reihe von Best Practices, die erfolgreich helfen a Geschäft künstliche Intelligenz betreiben. Es besteht aus den Fähigkeiten, Arbeitsabläufen und Prozessen zum Erstellen, Ausführen und Warten von Modellen für maschinelles Lernen, um verschiedene betriebliche Prozesse in Organisationen zu unterstützen.
Das Geschäft Intelligence-Modelle haben sich zu Continuous Intelligence entwickelt, bei der eine dynamische Technologieinfrastruktur mit Continuous Deployment und Delivery gekoppelt wird, um Continuous Intelligence bereitzustellen. Kurz gesagt, die Software. angeboten im Cloud wird in die Daten des Unternehmens integriert und nutzt KI/ML, um in Echtzeit Antworten auf aktuelle Probleme zu liefern Organisation vielleicht erleben.
Das ist ein Prozess, der eine kontinuierliche Feedback-Schleife erfordert, um einen Wert zu entwickeln PRODUKTE und ein tragfähiges bauen GeschäftModell. Kontinuierlich Innovation ist eine Denkweise, bei der Produkte und Dienstleistungen so konzipiert und geliefert werden, dass sie auf die Probleme der Kunden abgestimmt sind und nicht auf die technische Lösung ihrer Gründer.
Technologische Modellierung ist eine Disziplin, um die Grundlage für die Nachhaltigkeit von Unternehmen zu schaffen Innovation, wodurch inkrementelle Produkte entwickelt werden. Gleichzeitig suchen wir nach bahnbrechenden innovativen Produkten, die den Weg für langfristigen Erfolg ebnen können. In einer Art Barbell-Strategie schlägt die technologische Modellierung einen zweiseitigen Ansatz vor, um einerseits kontinuierlich zu bleiben Innovation als Kernstück der GeschäftModell. Andererseits setzt es auf zukünftige Entwicklungen, die das Potenzial haben, durchzubrechen und einen Sprung nach vorne zu machen.
OpenAI ist ein Forschungslabor für künstliche Intelligenz, das in ein gewinnorientiertes Unternehmen umgewandelt wurde Organisation im Jahr 2019. Das Unternehmen Struktur ist um zwei Unternehmen herum organisiert: OpenAI, Inc., eine Delaware LLC mit einem einzigen Mitglied, die von OpenAI Non-Profit kontrolliert wird, und OpenAI LP, eine begrenzte, gewinnorientierte Organisation Organisation. Die OpenAI LP wird vom Vorstand von OpenAI, Inc (der Stiftung) geleitet, die als General Partner fungiert. Gleichzeitig bestehen Limited Partners aus Mitarbeitern der LP, einigen Vorstandsmitgliedern und anderen Investoren wie Reid Hoffmans gemeinnütziger Stiftung Khosla Ventures und Microsoft, der führende Investor in der LP.
OpenAI hat die grundlegende Ebene der KI aufgebaut Energiegewinnung. Mit großen generativen Modellen wie GPT-3 und DALL-E bietet OpenAI API-Zugriff für Unternehmen, die Anwendungen auf der Grundlage ihrer grundlegenden Modelle entwickeln möchten, während sie diese Modelle in ihre Produkte integrieren und diese Modelle mit proprietären Daten und zusätzlicher KI anpassen können Merkmale. Andererseits veröffentlichte OpenAI auch ChatGPT, das sich um ein Freemium herum entwickelte Modell. Microsoft vertreibt auch Opener-Produkte durch seine Handelspartnerschaft.
OpenAI und Microsoft aus kaufmännischer Sicht zusammengeschlossen. Die Geschichte der Partnerschaft begann 2016 und konsolidierte sich 2019 mit Microsoft investiert eine Milliarde Dollar in die Partnerschaft. Es macht jetzt einen Sprung nach vorne, da Microsoft Gespräche führt, um 10 Milliarden US-Dollar in diese Partnerschaft zu stecken. Microsoft entwickelt über OpenAI seinen Azure-KI-Supercomputer, verbessert gleichzeitig seine Azure-Unternehmensplattform und integriert die Modelle von OpenAI in seine Geschäft und Verbraucherprodukte (GitHub, Office, Bing).
Stability AI ist die Entität hinter Stable Diffusion. Stability verdient Geld mit unseren KI-Produkten und mit der Bereitstellung von KI-Beratungsdiensten für Unternehmen. Stability AI monetarisiert Stable Diffusion über die APIs von DreamStudio. Während es auch Open Source für jedermann zum Herunterladen und Verwenden freigibt. Stability AI verdient auch Geld über enterprise Dienstleistungen, wo sein Kernentwicklungsteam die Möglichkeit dazu bietet enterprise Kunden zu bedienen, Treppe, und passen Sie Stable Diffusion oder andere große generative Modelle an ihre an Bedürfnisse.
Gennaro ist der Schöpfer von FourWeekMBA, das allein im Jahr 2022 rund vier Millionen Geschäftsleute erreichte, darunter C-Level-Führungskräfte, Investoren, Analysten, Produktmanager und aufstrebende digitale Unternehmer | Er ist auch Director of Sales für ein Hightech-Scaleup in der KI-Industrie | Im Jahr 2012 erwarb Gennaro einen internationalen MBA mit Schwerpunkt auf Unternehmensfinanzierung und Geschäftsstrategie.
