35. Che differenza c'è tra Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep learning? #36
Summary
TLDRThe video script explains the distinct concepts of Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), and Deep Learning (DL). AI represents the overarching goal of creating software or hardware capable of human-like thinking and problem-solving. ML is an approach within AI that uses large datasets and classification algorithms to improve decision-making processes without explicit programming. Deep Learning is a subset of ML that leverages neural networks with many layers to determine classifiers automatically from vast amounts of data, often yielding superior results. The video aims to clarify these terms and their interrelations, emphasizing that while they are often used interchangeably, they each have unique meanings and applications.
Takeaways
- 🤖 Artificial Intelligence (AI) is the overarching goal of creating software or hardware capable of thinking and problem-solving like humans.
- 🔍 Machine Learning (ML) is a subset of AI that involves using large datasets and classification algorithms to improve decision-making without explicit programming.
- 🌐 Deep Learning (DL) is a specific technique within ML that leverages neural networks with multiple layers to determine classifiers based on vast amounts of data.
- 🛠️ AI aims to achieve general intelligence, mimicking human capabilities in all aspects, although we are not yet close to this level.
- 📊 ML focuses on creating algorithms that understand and utilize data to make decisions, often following mathematical formulas or statistical functions.
- 🧠 Deep Learning is inspired by the neural functioning of the human brain but has been significantly modified since 2012, particularly by Google's advancements.
- 🔢 DL allows the machine to choose and define classifiers, which are not pre-selected by researchers, leading to potentially superior outcomes.
- 🔄 The script emphasizes the concentric relationship between AI, ML, and DL, with AI as the broadest concept and DL as a specialized technique within ML.
- 🚀 The video content is part of a series explaining these concepts, aiming to provide weekly updates on AI, ML, and DL topics.
- 📢 The speaker encourages viewers to engage with the content by subscribing to the YouTube channel and following on social media for updates.
- 💡 The script concludes by inviting viewers to share their comments and to share the video with others seeking information on AI, ML, and DL.
Q & A
What is the primary goal of artificial intelligence?
-The primary goal of artificial intelligence is to create software or hardware capable of thinking and problem-solving in a manner similar to a human being, ranging from interpreting language to understanding and distinguishing various faces and individuals.
What is the difference between artificial intelligence and machine learning?
-Artificial intelligence is the overarching goal of creating systems that can perform tasks that normally require human intelligence, while machine learning is a subset of AI that involves using large datasets and classification algorithms to improve decision-making capabilities based on data.
How does deep learning relate to machine learning?
-Deep learning is a specific technique within machine learning that focuses on neural networks with many layers, allowing the machine to determine classifiers based on vast amounts of data, often more extensive than traditional machine learning approaches.
What is the concept of general artificial intelligence?
-General artificial intelligence refers to a system that can emulate a human being in every aspect, similar to fictional characters like C-3PO or Terminator. It is an ultimate goal but one that has not yet been achieved.
What is the role of neural networks in deep learning?
-Neural networks in deep learning are software models inspired by the functioning of human neurons. They are designed to process complex patterns and are a fundamental part of deep learning algorithms, enabling the system to learn from and make decisions based on large datasets.
How has Google contributed to the development of deep learning?
-Google has significantly contributed to the development of deep learning since 2012 by publishing a series of papers that introduced and expanded on the concept of deep learning, particularly focusing on the use of deep neural networks.
What are some applications of machine learning classifiers?
-Machine learning classifiers can be used for various applications, such as predicting complex behaviors, forecasting financial investment signals, and estimating house prices based on historical data.
How does deep learning differ from traditional machine learning in terms of data usage?
-Deep learning uses much larger amounts of data compared to traditional machine learning. It allows the machine to automatically determine and define the classifiers it needs, rather than relying on pre-selected classifiers by researchers.
What is the significance of the term 'narrow AI' in the context of artificial intelligence?
-Narrow AI refers to artificial intelligence systems that are designed and developed to perform specific tasks or solve particular problems, as opposed to general AI, which aims to replicate a human's full range of cognitive abilities.
How can one stay updated with new developments in AI, machine learning, and deep learning?
-To stay updated, one can follow channels like Matteo Flora on YouTube or social media platforms like Facebook, where new insights and updates on AI technologies are regularly shared.
What is the role of mathematical formulas and statistical functions in machine learning classifiers?
-Mathematical formulas and statistical functions are used by machine learning classifiers to process and understand data. They follow known patterns, such as polynomial functions, clustering algorithms, and statistical methods, to make predictions and improve the accuracy of the system's decisions.
Outlines
🤖 Understanding AI Terminologies
This paragraph delves into the distinctions between artificial intelligence (AI), machine learning, and deep learning. It explains that while these terms are often used interchangeably, they represent different concepts. AI is the overarching goal of creating software or hardware capable of thinking and problem-solving like humans. Machine learning is a subset of AI that involves training models with large datasets to make decisions without explicit programming. Deep learning is a specialized machine learning technique that uses neural networks with many layers to identify patterns in vast amounts of data, allowing the machine to autonomously determine classifiers for improved results.
📢 Engaging with AI Content
The second paragraph encourages viewers to engage with the content by liking, commenting, and sharing if they found the video useful. It invites viewers to follow the creator's YouTube channel and Facebook page for updates and to reach out for more information on AI topics. The creator expresses eagerness to read all comments and concludes the video session, reminding viewers of the regularity of the content release, except for weekends.
Mindmap
Keywords
💡Artificial Intelligence (AI)
💡Machine Learning (ML)
💡Deep Learning
💡Neural Networks
💡Data
💡Classifiers
💡Problem Solving
💡General AI
💡Narrow AI
💡Algorithms
Highlights
Artificial intelligence, machine learning, and deep learning are three terms often used interchangeably, but they have distinct meanings.
Artificial intelligence is the overarching goal of creating software or hardware capable of thinking and problem-solving like a human.
The dream of artificial intelligence is to achieve general AI, a system that can emulate a human in every aspect, like C-3PO or Terminator.
We have made progress towards this goal by developing narrow AI, which uses algorithms to solve specific problems.
Machine learning is a subset of AI that involves using large datasets and classification algorithms to improve upon traditional programming methods.
In machine learning, algorithms become more complex, but we understand every step of the process.
The core idea of machine learning is to create functions that understand and utilize data to improve results over time.
Some machine learning classifiers follow mathematical formulas, such as linear functions, polynomials, clustering, and statistical functions.
These classifiers can predict complex behaviors, like housing prices based on historical data or financial investment signals.
Deep learning is a specific technique within machine learning that emerged as a significant branch after 2012.
Deep learning is based on neural networks, which mimic the functioning of neurons but have been heavily modified since 2012.
Google played a major role in the evolution of deep learning with a series of papers from 2012 onwards.
The key concept of deep learning is the depth of neural networks, with multiple layers that determine classifiers based on large amounts of data.
In deep learning, the machine itself chooses and defines the classifiers, which are not pre-selected by researchers.
Deep learning classifiers seem to have a superior impact in achieving desired results compared to other methods.
Artificial intelligence represents the long-term goal, machine learning is one of the approaches to achieve AI, and deep learning is a promising technique within machine learning.
The video content is produced daily from Monday to Friday, excluding weekends.
The presenter encourages viewers to follow on YouTube and Facebook for updates and to share the video if they found it useful.
The presenter expresses enthusiasm for reading comments and engaging with the audience on the topic of AI.
Transcripts
l'intelligenza artificiale machine
learning deep learning sono tre termini
che spesso vediamo utilizzare a
sproposito in modo quasi identico tra di
loro a volte anche scambiandoli nella
realtà hanno tre significati molto
diversi tra di loro
quali sono questi significati vediamolo
assieme per capire la differenza che
intercorre tra intelligenza artificiale
machine learning and deep learning
immaginiamo di vederli in una serie di
cerchi concentrici al cerchio più
esterno abbiamo l'intelligenza
artificiale l'intelligenza artificiale è
l'obiettivo che vogliamo raggiungere
vogliamo creare software o hardware in
grado di pensare e risolvere problemi
come un essere umano pensare e risolvere
problemi di quelli che siamo abituati a
gestire normalmente che sono molto
difficili invece per le macchine ad oggi
sono problemi che vanno dall
interpretare il linguaggio al
distinguere che cosa c'è all'interno di
un'immagine fino al capire e distinguere
i diversi visi e le persone il sogno è
una intelligenza artificiale generale
una generale iai cioè un sistema come
c3po o come terminator che è in grado di
emulare un essere umano in tutto e per
tutto
non siamo nemmeno vicini ovviamente a
questo ma è l'obiettivo e intelligenza
artificiale è l'obiettivo che vogliamo a
lungo termine è raggiungere quello che
siamo riusciti a fare è un intelligenza
artificiale ristretta cioè utilizzare
algoritmi tecniche di intelligenza
artificiale per risolvere alcuni singoli
problemi e all'interno di questo grande
cerchio dell'intelligenza artificiale
abbiamo un cerchio più ridotto che è il
cerchio del machine learning utilizzare
un grande set di dati e una serie di
algoritmi di classificazione per
stravolgere il modo normale con cui
siamo abituati a programmare nel nostro
normale modo di programmazione infatti
creiamo algoritmi e sempre più complessi
ma di cui conosciamo esattamente ogni
singolo passaggio
l'idea alla base del creare
classificatori è un po differente
si basa sul fatto di recuperare grandi
quantità di dati e nel creare
semplicemente funzioni per capire e
comprendere quali di questi dati
vogliamo per migliorare mano mano i
risultati che abbiamo ed ottenere un
sistema che senza scrivere tutto l'arco
il ritmo sia in grado di prendere delle
decisioni sulla base dei dati che diamo
a disposizione alcuni di questi
classificatori seguono formule
matematiche che conosciamo
seguono rette seguono funzioni polinomia
li seguono clustering di vario tipo
seguono funzioni statistiche
alcuni di questi sono molto bravi nel
predire ad esempio alcuni tipi di
comportamento anche complessi da
scrivere in un algoritmo predire il
prezzo di una casa sulla base di una
serie storica
alcuni addirittura sono in grado di
predire dei segnali di investimento
finanziario in un cerchio ancora più
piccolo in una branca del machine
learning una branca particolare abbiamo
una tecnica di machine learning che
prende il nome di più rare è una tecnica
che si basa su una parte di conoscenza
che già abbiamo quella delle reti
neurali cioè di quei software in grado
di mimare sotto alcuni punti di vista in
funzionamento dei neuroni ma che è stata
dal 2012 in poi pesantemente modificata
quasi per primo da google con una serie
di paper di dipendenti di google
alla base del di planning apprendimento
profondo
abbiamo la profondità delle reti neurali
cioè una serie di livelli di questa rete
neurale piuttosto elevati e il concetto
su cui si basa è ancora più interessante
è la macchina stessa a determinare i
classificatori sulla base di quantità di
dati spesso molto più vasta di quelle
del normale machine learning
in altre parole volendo semplificare la
macchina stessa che sceglie e definisce
i classificatori da utilizzare
classificatori che non sono fatti come
avremmo voluto fare di noi che non sono
scelti a priori dai ricercatori
sembrano avere un impatto estremamente
superiore da un punto di vista di
risultati che vogliamo conseguire
quando parliamo quindi dei tre
differenti termini machine learning a
deep learning and artificial
intelligence con intelligenza
artificiale
sappiamo quindi che stiamo parlando di
concetti proprio differenti
l'intelligenza artificiale è l'obiettivo
che vogliamo raggiungere il machine
learning è uno dei possibili approcci
che possiamo avere al problema della
intelligenza artificiale e il di
planning è una particolare tecnica di
machine learning che possiamo applicare
il taluni contesti forse per ora la più
promettente di tutte le tecniche e anche
per oggi abbiamo finito
faccio un video come questo tutti i
giorni della settimana escluso il
weekend quindi ricordatevi di fare su
bskyb al canale youtube oppure di
seguire la pagina matteo flora su
facebook per ricevere gli aggiornamenti
di ciascuno di questi se questo video vi
è piaciuto se lo ritenete utile
commentatelo e condividetelo magari con
qualcuno che vi ha chiesto informazioni
su questo argomento sono sempre contento
di leggere tutti i vostri commenti
e anche per questa volta abbiamo finito
e voi estote parati
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