Модуль 3. Машинное обучение. Искусственный интеллект
Введение
Мы все пользуемся различными технологиями, которые делают нашу жизнь проще и удобнее. Например, открываем Google-карты для быстрой навигации, позволяем сайтам рекомендовать нам интересные фильмы и помогать нам сделать правильный выбор при покупках. Но что на самом деле стоит за всем этим?

Под капотом всех этих технологий находятся такие понятия, как глубокое обучение (DL), машинное обучение (ML), искусственный интеллект (AI) и большие данные (BD). Сможете ли вы отличить одно понятие от другого?

Для наглядности посмотрите на диаграмму ниже. Она поможет вам лучше понять различия между этими технологиями.
Давайте подробнее разберем каждое понятие.
Искусственный интеллект (artificial intelligence, AI) — это моделирование человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать как люди и имитировать их действия.
Машинное обучение (machine learning, ML) — это использование математических моделей данных, которые помогают компьютеру обучаться без непосредственных инструкций.
Глубокое обучение (deep learning, DL) — это имитация работы человеческого мозга при обработке данных и создании шаблонов, которые можно использовать при принятии решений.
Наука о данных (data science, DS) — это междисциплинарная область, в которой используются научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и выводов из структурированных и неструктурированных данных, а также применения знаний и практических выводов из данных в широком спектре приложений.
Большие данные (big data, BD) — это большой объем структурированных и неструктурированных данных, которые ежедневно поступают в компании.
Далее мы подробно разберем каждое понятие и разницу между ними.