Aprenentatge automàtic i aprenentatge profund: diferències clau

Terminologies com la intel·ligència artificial (IA), l'aprenentatge automàtic (ML) i l'aprenentatge profund són de moda en aquests dies. La gent, però, sovint utilitza aquests termes de manera intercanviable. Tot i que aquests termes estan molt relacionats entre si, també tenen característiques distintives i casos d'ús específics.

La IA tracta de màquines automatitzades que resolen problemes i prenen decisions imitant les capacitats cognitives humanes. L'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund són els subdominis de la IA. L'aprenentatge automàtic és una IA que pot fer prediccions amb una intervenció humana mínima. Mentre que l'aprenentatge profund és el subconjunt de l'aprenentatge automàtic que utilitza xarxes neuronals per prendre decisions imitant els processos neuronals i cognitius de la ment humana.

La imatge de dalt il·lustra la jerarquia. Continuarem explicant les diferències entre l'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund. També us ajudarà a triar la metodologia adequada en funció de la seva aplicació i àrea d'enfocament. Parlem d'això en detall.

Aprenentatge automàtic en poques paraules

L'aprenentatge automàtic permet als experts "entrenar" una màquina fent-la analitzar conjunts de dades massius. Com més dades analitza la màquina, més precisió pot produir resultats prenent decisions i prediccions per a esdeveniments o escenaris no vists.

Els models d'aprenentatge automàtic necessiten dades estructurades per fer prediccions i decisions precises. Si les dades no estan etiquetades i organitzades, els models d'aprenentatge automàtic no les comprenen amb precisió i es converteixen en un domini d'aprenentatge profund.

La disponibilitat de volums de dades gegantins a les organitzacions ha fet que l'aprenentatge automàtic sigui un component integral de la presa de decisions. Els motors de recomanació són l'exemple perfecte de models d'aprenentatge automàtic. Els serveis OTT com Netflix aprenen les vostres preferències de contingut i suggereixen contingut similar en funció dels vostres hàbits de cerca i de l'historial de visualitzacions.

Entendre com s'entrenen els models d'aprenentatge automàtic, mirem primer els tipus de ML.

Hi ha quatre tipus de metodologies en l'aprenentatge automàtic.

• Aprenentatge supervisat: necessita dades etiquetades per donar resultats precisos. Sovint requereix aprendre més dades i ajustos periòdics per millorar els resultats.
• Semisupervisat: és un nivell intermedi entre l'aprenentatge supervisat i l'aprenentatge no supervisat que mostra la funcionalitat d'ambdós dominis. Pot donar resultats en dades parcialment etiquetades i no requereix ajustaments continus per donar resultats precisos.
• Aprenentatge no supervisat: descobreix patrons i coneixements en conjunts de dades sense intervenció humana i dóna resultats precisos. El clúster és l'aplicació més habitual de l'aprenentatge no supervisat.
• Aprenentatge per reforç: el model d'aprenentatge per reforç requereix una retroalimentació o un reforç constant a mesura que la nova informació arriba a donar resultats precisos. També utilitza una "Funció de recompensa" que permet l'autoaprenentatge premiant els resultats desitjats i penalitzant els equivocats.

Aprenentatge profund en poques paraules

Els models d'aprenentatge automàtic necessiten intervenció humana per millorar la precisió. Al contrari, els models d'aprenentatge profund es milloren després de cada resultat sense supervisió humana. Però sovint requereix volums de dades més detallats i extensos.

La metodologia d'aprenentatge profund dissenya un model d'aprenentatge sofisticat basat en xarxes neuronals inspirades en la ment humana. Aquests models tenen múltiples capes d'algorismes anomenats neurones. Continuen millorant sense intervenció humana, com la ment cognitiva que segueix millorant i evolucionant amb la pràctica, les visites i el temps.

Els models d'aprenentatge profund s'utilitzen principalment per a la classificació i l'extracció de característiques. Per exemple, els models profunds s'alimenten d'un conjunt de dades de reconeixement facial. El model crea matrius multidimensionals per memoritzar cada tret facial com a píxels. Quan li demanes que reconegui una imatge d'una persona a la qual no ha estat exposada, la reconeix fàcilment fent coincidir els trets facials limitats.

• Xarxes neuronals convolucionals (CNN): la convolució és el procés d'assignar pesos a diferents objectes d'una imatge. A partir d'aquests pesos assignats, el model CNN ho reconeix. Els resultats es basen en la proximitat d'aquests pesos al pes de l'objecte alimentat com a tren.
• Xarxa neuronal recurrent (RNN): a diferència de CNN, el model RNN revisa els resultats i els punts de dades anteriors per prendre decisions i prediccions més precises. És una rèplica real de la funcionalitat cognitiva humana.
• Xarxes adversàries generatives (GAN): els dos classificadors de GAN, el generador i el discriminador, accedeixen a les mateixes dades. El generador produeix dades falses incorporant retroalimentació del discriminador. El discriminador intenta classificar si una determinada dada és real o falsa.

Diferències destacades

A continuació es mostren algunes diferències notables.

Aprenentatge automàtic i aprenentatge profund: quina és la millor?

L'elecció entre aprenentatge automàtic i aprenentatge profund es basa realment en els seus casos d'ús. Tots dos s'utilitzen per fer màquines amb intel·ligència gairebé humana. La precisió d'ambdós models depèn de si utilitzeu els KPI i els atributs de dades rellevants.

L'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund es convertiran en components empresarials habituals en totes les indústries. Sens dubte, la IA automatitzarà completament les activitats de les indústries com l'aviació, la guerra i els cotxes en un futur proper.

Si voleu saber més sobre la IA i com revoluciona contínuament els resultats empresarials, llegiu més articles a unir.ai.