AI・ML・GenAI・深層学習・エージェンティック AI の類似点と相違点
Similarities and Differences among AI, ML, GenAI, Deep Learning, and Agentic AI
AI 生成試験ガイド v1.1 準拠人による確認：未実施
このページの内容は、AWS 公式の試験ガイドをもとに AI が作成しました。誤りを含む可能性があります。正式な情報は公式の試験ガイドで確認してください。
概要
共通点はいずれもデータとに基づくこと。違いは「何をするか」と「」にある。従来の ML は・、は複雑な画像・音声・テキスト、 は新しいコンテンツの、 は目標に向けた自律的な計画と行動を担う。
They all rely on data and models. The differences lie in what they do and how autonomous they are: classic ML predicts and classifies, deep learning handles complex images, speech, and text, generative AI creates new content, and agentic AI plans and acts toward a goal.
主な用語
| 日本語 | English |
|---|---|
| Classic / traditional ML | |
| Deep learning | |
| Generative AI | |
| Agentic AI | |
| / | Discriminative / Generative |
| じりつせい | Autonomy |
解説
日本語の解説は準備中です。上の概要と用語表で要点を確認し、確認テストで理解度を確かめてください。
出典：AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験ガイド Domain 1 › Task 1.1
項目名と要約は本サイトによるものです。試験ガイドの原文は公式サイトで確認してください。
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