Andrey Polyakov
Как и у тебя)
......
И у меня)
......
break
Открываем любую из предложенных вами конференций с названием "машинное обучение" и видим половину докладов по глубокому обучению. Т.е. конференция может называться "Геометрия многообразий" и конференция может называться "Дифференциальная топология", но это не значит, что второе не включает в себя первое.
"Модели DL(и тем более ML) способны обучаться лишь по очень узкому алгоритму и правилам" - ключевая фраза "способны обучаться". И вполне устоявшаяся терминология уже есть. Спорить на эту тему я устал.
Вы бы не назвали, но индустрия, научное сообщество и простая логика называет. Ваше дело. У машинного обучения так же есть вполне четкое определение и глубокое обучение под него попадает. Тем более, что классические алгоритмы машинного обучения никуда не исчезли и все так же активно применяются, в том числе в связке с нейронными сетями и глубоким обучением. В общеупотребительном смысле, интеллект - качество присущее человеческой психике, в контексте ML, интеллект - способность к обучению. Вот и все.
Чем же они отличаются? Второе есть подмножество первого, так что не очень логично говорить о сходствах и различиях. Ну и к термину "Искусственный интеллект" маркетологи не имеют никакого отношения, термин сложился исторически. Разве что люди далекие от темы слово "интеллект" понимают несколько по-другому. Это просто раздел computer science, включающий в себя машинное обучение, которое, в свою очередь включает в себя глубокое обучение. Так что DL это AI и есть.
"на 30% выросла мотивация, сон, настроение и энергия увеличились на 80-90%" - точно на 30, не на 28? А настроение на 83, наверное. :)