AI Vs Machine Learning Vs Deep Learning Vs Generative AI

1 — Artificial Intelligence (AI) / Искусственный Интеллект (ИИ)
Это общее направление исследований, целью которого является создание машин или систем, способных выполнять задачи, традиционно требующие человеческого интеллекта, такие как рассуждение, обучение, решение проблем и понимание языка. ИИ включает различные субдисциплины, включая Машинное Обучение, Обработку Естественных Языков (NLP), Робототехнику и Компьютерное Зрение.

2 — Machine Learning (ML) / Машинное Обучение
Является подразделением ИИ, сосредоточенным на разработке алгоритмов, позволяющих компьютерам учиться и принимать решения на основе данных. Вместо прямого программирования каждой отдельной задачи системы МО улучшают свою производительность, обрабатывая большие объемы данных. Примеры практического применения включают обнаружение спама, рекомендательные системы и аналитику прогнозирования.

3 — Deep Learning / Глубокое Обучение
Это специализированная область внутри Машинного Обучения, использующая искусственные нейронные сети с несколькими слоями для моделирования сложных закономерностей в данных. Нейронные сети представляют собой вычислительные модели, вдохновленные сетью нервных клеток мозга человека. Глубокие нейронные сети способны автоматически выявлять необходимые представления для последующего распознавания. Применение включает распознавание изображений и речи, обработку естественных языков и автономные транспортные средства.

4 — Generative AI / Генеративный ИИ
Относится к системам ИИ, способным создавать новый контент, такой как тексты, изображения, музыку или код, похожий на исходные данные, на которых они были обучены. Эти системы основаны на архитектуре трансформеров.
Известные генеративные модели включают GPT для генерации текста и DALL-E для создания изображений.