ML vs DL Was ist der Unterschied zwischen den beiden Technologien?

Was ist maschinelles Lernen?

Ein Ableger der künstlichen Intelligenz ist das maschinelle Lernen (ML). Die Anwendung des maschinellen Lernens (ML) ermöglicht es dem Computer, automatisch aus seinen vergangenen Erfahrungen zu lernen und sich den ausdrücklich entworfenen Umständen anzupassen, d.h. anpassungsfähig zu sein. ML wird hauptsächlich verwendet, um Programme zu erstellen, die auf Datensätze zugreifen und sie für ihre Zwecke verwenden können. Das gesamte Verfahren ist eine Selbstbewertung, da es Beobachtungen zu den Daten macht, um potenzielle Entwicklungsmuster zu identifizieren und in Zukunft bessere Urteile auf der Grundlage der ihnen gegebenen Informationen zu treffen. Die Datenqualität ist entscheidend, da der Computer ohne eine gute Datenbank keine präzisen Antworten lernen kann.

Das Hauptziel des maschinellen Lernens (ML) ist es, Computer in die Lage zu versetzen, selbstständig durch Erfahrung ohne jegliche menschliche Beteiligung zu lernen. In der Marktschätzung für maschinelles Lernen gibt es eine positive Einschätzung eines Anstiegs der CAGR von 38,76% für den prognostizierten Zeitraum bis 2030. Es gibt mehr Chancen, dass die Marktanteilsbewertung in den kommenden Jahren mit geschätzten 106,52 Milliarden US-Dollar steigt. Das Wachstum des Marktes für maschinelles Lernen wird durch den zunehmenden Einsatz von Technologie und Automatisierung unterstützt. Ein wachsendes Marktwachstum wird erwartet, da Cloud-basierte Systeme aufgrund ihrer zahlreichen Vorteile immer häufiger eingesetzt werden.

Darüber hinaus wächst der Bedarf an Marktanteilen aufgrund von KI-integrierten Prozessoren, Netzwerksystemen und integrierten Speichersystemen. Der Haupttreiber für die Entwicklung des Marktwachstums für maschinelles Lernen ist der verstärkte Einsatz von KI-Anwendungen und maschinellem Lernen, der sich aus technologischen Durchbrüchen ergibt. Machine-Learning-Algorithmen, -Strategien und -Frameworks unterstützen den weltweiten Markt dabei, komplizierte Probleme zu schnell zu lösen. Darüber hinaus beabsichtigen die meisten Unternehmen und Branchen, neue Konzepte und Methoden zur Entlastung zu entwickeln. Infolgedessen hat sich der Markt für maschinelles Lernen entwickelt und erweitert. Mehrere negative Faktoren verursachen zusätzlich zu diesen expandierenden fundamentalen Elementen einen Rückgang des Marktes. Die Branche wird jedoch in den prognostizierten Jahrzehnten die Möglichkeit haben, diese Hindernisse zu überwinden.

Ein positives Marktwachstum wurde aufgrund der maschinellen Lernsysteme und der breiten Akzeptanz, die sie weltweit erhalten, erzielt. Laut der Marktprognose für maschinelles Lernen hat die Akzeptanz von KI-basierten Plattformen in den letzten Jahren zugenommen und wird dies auch weiterhin tun. Bei einem Anstieg der durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 42,08% werden die Marktanteile voraussichtlich 3,86 Mrd. USD erreichen. Die CAGR kann sich jedoch in Zukunft je nach Möglichkeiten und Schwierigkeiten ändern. Maschinelle Lernsysteme sind aufgrund des globalen Aufstiegs von Technologieorganisationen und Unternehmen sehr gefragt.

Es wird erwartet, dass zahlreiche Gründe die Marktnachfrage erhöhen werden. Zusätzlich zu den Ursachen, die die Marktexpansion vorantreiben, führen auch mehrere Variablen dazu, dass der Markt fällt. Es wird erwartet, dass der Markt im gesamten prognostizierten Zeitraum weiter expandieren wird, und es bestehen erhebliche Wachstumsaussichten für die Zukunft. Dieser Anstieg wird die durch die COVID-19-Pandemie verursachten Marktverluste ausgleichen.

Deep Learning: Was ist das?

KI- und maschinelle Lernuntergruppen umfassen auch Deep Learning. Ein neuronales Netzwerk, auch bekannt als simuliertes neuronales Netzwerk (SNN), ist eine verbundene Sammlung natürlicher oder künstlicher Neuronen, die ein mathematisches oder rechnerisches Modell der Informationsverarbeitung verwendet, das auf einem konnektionistischen Berechnungsansatz basiert, um das Verhalten des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Neuronale Netze werden beim Deep Learning eingesetzt.

Um Muster zu finden, erstellen DL-Algorithmen ein Framework für Informationsverarbeitungsmuster. Es ist vergleichbar mit der Funktionsweise des menschlichen Gehirns, da es Informationen angemessen priorisiert. DL verwendet umfangreichere Datensätze als ML und eine unbeaufsichtigte Vorhersagetechnik, da der Computer in DL selbstverwaltet.

Der Markt für Deep Learning wird während des gesamten Projektionszeitraums mit einer CAGR von rund 28,93 % wachsen. Der Deep-Learning-Markt wird in dieser Zeit 165,79 Milliarden US-Dollar einbringen. Die Expansion des Marktes wird stark von der steigenden Beliebtheit digitaler Sprachassistenz und Start-ups beeinflusst, die sich auf Augmented und Virtual Reality spezialisiert haben. Darüber hinaus wird erwartet, dass die weltweit expandierende Gesundheitsbranche eine bedeutende Rolle bei der Expansion des Marktes spielen wird.

Darüber hinaus tragen die Entwicklung von Chatbots, Deep-Learning-Technologie und steigende F&E-Ausgaben zur Expansion des Marktes bei.

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