Machine Learning vs Deep Learning vs Generative AI (Машинное обучение vs Глубокое обучение vs Генеративный ИИ)
(продолжение предыдущего поста)

В чем реальная разница? Краткий обзор:

1️⃣ Машинное обучение (ML)
* Работает с структурированными данными (например, CSV‑файлы, файлы Excel).
* Использует простые алгоритмы, такие как деревья решений, метод опорных векторов (SVM) и др.
* Лучше всего подходит для таких задач, как выявление мошенничества, одобрение кредитов, классификация спама.
* Быстрое обучение, простая интерпретация результатов.
* Инструменты: scikit‑learn, XGBoost.

2️⃣ Глубокое обучение (DL)
* Подраздел машинного обучения, использующий нейронные сети (CNN, RNN, трансформеры).
* Работает со сложными данными — изображениями, аудио, длинными текстами.
* Лежит в основе систем распознавания лиц, голосовых помощников, машинного перевода.
* Требует больше вычислительных ресурсов и данных.
* Инструменты: TensorFlow, PyTorch, Keras.

3️⃣ Генеративный ИИ (GenAI)
* Подраздел глубокого обучения, создающий новый контент — текст, изображения, видео.
* Построен на трансформерах, таких как GPT, DALL·E, Stable Diffusion.
* Лежит в основе ChatGPT, Claude, Midjourney.
* Требует огромных объёмов данных и графических процессоров (GPU)/тензорных процессоров (TPU).
* Результат — не просто метка, а полноценный контент.
* Инструменты: Hugging Face, OpenAI API, Midjourney.