AI vs ML vs DL: разбираемся в терминах

Часто слышите «ИИ», «машинное обучение» и «глубокое обучение», но не уверены, в чём разница? Давайте расставим точки над i (и над нейросетями тоже).

📌 Коротко и ясно:
1️⃣ ИИ (AI) — это общее понятие для любых технологий, имитирующих человеческий интеллект.
2️⃣ Машинное обучение (ML) — подмножество ИИ, где алгоритмы учатся на данных.
3️⃣ Глубокое обучение (DL) — частный случай ML, использующий многослойные нейросети.

Как это связано?
AI → включает → ML → включает → DL 
🔍 Примеры из жизни:
• AI: Чат-боты, голосовые помощники (как Siri).
• ML: Спам-фильтры, рекомендации Netflix.
• DL: Распознавание лиц, генерация текста (ChatGPT).

💡 Почему это важно для аналитиков?
• Требования: Чтобы ставить задачи Data Science-командам, нужно понимать, какой подход (ML или DL) подходит под задачу.
• Коммуникация: Объяснять бизнесу, почему «сделать ИИ» — это не всегда про нейросети.

📚 Читать глубже →Статья на Хабре.
А также ловите схему, которая поможет запомнить иерархию.