「AI、機械学習、ディープラーニングの理解」

Understanding AI, Machine Learning, and Deep Learning

データサイエンス分野におけるAI、機械学習、ディープラーニングの違いと類似点

初心者のデータサイエンティストの方々は、人工知能（AI）、機械学習（ML）、ディープラーニング（DL）、そしてデータサイエンス（DS）などの言葉に出会ったことがあるかもしれません。

これらは相互に使い回される言葉で、何を意味しているのか、そしてそれらが大局の中でどのように組み合わさるのかを知るのは難しいかもしれません。

心配しないでください！この記事では、これらの用語を説明し、皆さんを発見の旅に連れて行きます。

それぞれの概念を探求し、その謎を解き明かし、実際の応用に光を当てます。

• 「ディープラーニングモデルのレイヤーを凍結する方法 – 正しいやり方」
• セグメントエニシングモデル：画像セグメンテーションの基礎モデル
• 効果的にMLソリューションを比較する方法

最後まで読み進める頃には、これらの概念をしっかりと理解し、データサイエンスの世界を自信を持って進むことができるでしょう。

さあ、さっそく始めましょう！

目次· 人工知能（AI）· 機械学習（ML）  ∘ 機械学習の例  ∘ 機械学習のサブセクション· ディープラーニング（DL）  ∘ ニューラルネットワーク  ∘ ディープラーニングの用語  ∘ ディープラーニングの例· 最後に

人工知能（AI）

人工知能（AI）は、機械を生き生きとさせる興奮を伴う概念であり、私たちが賢いと考える方法でタスクを実行することができるようにします。考え、学び、問題を解決し、周囲の状況を知覚し、さらには人間の言語を理解することができる機械を想像してみてください-それがAIの領域です。

AIの究極の目標は、人間の介入に頼らずに独自に考えて意思決定を行う機械を作り出すことです。

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