В чем разница между архитектурой Deep ИИ и Deep ИИ?

Возможно, имелись в виду различия между машинным обучением (machine learning) и глубоким обучением (deep learning). practicum.yandex.ru qudata.com

Основное различие заключается в подходе к обработке данных: qudata.com

• Машинное обучение использует разнообразные методы, такие как линейная регрессия и метод опорных векторов, которые часто ограничиваются небольшим числом слоёв. qudata.com
• Глубокое обучение оперирует глубокими нейронными сетями, создающими сложную иерархию признаков. qudata.com

Ещё несколько отличий:

• Извлечение признаков. qudata.com В машинном обучении это требует ручного вмешательства, в то время как глубокое обучение способно автоматически извлекать признаки на разных уровнях абстракции. qudata.com
• Объём данных. qudata.com Машинное обучение может быть эффективным с небольшими объёмами данных, в то время как глубокое обучение чаще требует больших объёмов данных для эффективного обучения из-за большого числа параметров. qudata.com
• Вычислительные ресурсы. qudata.com Машинное обучение может быть реализовано на менее мощных вычислительных структурах, в то время как глубокое обучение обычно требует мощных вычислительных ресурсов, таких как графические процессоры (GPU) или тензорные процессоры (TPU). qudata.com

Для наглядности можно представить сферу ИИ в виде луковицы, где ИИ — это внешний слой, машинное обучение — следующий слой, а глубокое обучение — ещё один слой внутри. qudata.com