Strojové učení vs. Hluboké učení – Klíčové Rozdíly

Pojmy jako Umělé inteligence (AI), Strojové učení (ML) a Hluboké učení jsou v současnosti velmi populární. Lidé je však často používají jako synonyma. Ačkoli tyto pojmy úzce souvisejí, mají také své specifické rysy a použití.

Umělé inteligence se zabývá automatickými stroji, které řeší problémy a činí rozhodnutí napodobujícím lidské kognitivní schopnosti. Strojové učení a hluboké učení jsou subdomény umělé inteligence. Strojové učení je umělá inteligence, která může dělat předpovědi s minimálním zásahem člověka. Hluboké učení je podmnožina strojového učení, které používá neuronové sítě k činění rozhodnutí napodobujícím neuronové a kognitivní procesy lidského mozku.

Nahoře uvedený obrázek ilustruje hierarchii. Pokračujeme vysvětlením rozdílů mezi strojovým učením a hlubokým učením. To vám také pomůže zvolit vhodnou metodologii na základě její aplikace a oblasti zaměření. Podrobněji se tím budeme zabývat.

Strojové učení v kostce

Strojové učení umožňuje odborníkům “trénovat” stroj tím, že ho nechají analyzovat velké datové sady. Čím více dat stroj analyzuje, tím přesnější výsledky může produkovat činění rozhodnutí a předpovědí pro neviditelné události nebo scénáře.

Modely strojového učení potřebují strukturovaná data, aby mohli dělat přesné předpovědi a rozhodnutí. Pokud data nejsou označena a organizována, modely strojového učení nejsou schopny je přesně pochopit a stává se to doménou hlubokého učení.

Dostupnost obrovských objemů dat v organizacích učinila strojové učení integrovanou součástí rozhodování. Doporučující motory jsou perfektním příkladem modelů strojového učení. Služby jako Netflix (NFLX ) se učí vaše preference obsahu a doporučují podobný obsah na základě vašich vyhledávacích návyků a historie prohlížení.

Abyste pochopili jak jsou modely strojového učení trénovány, podívejme se na typy ML.

Existují čtyři typy metodologií strojového učení.

• Dozorované učení – Potřebuje označená data, aby poskytlo přesné výsledky. Často vyžaduje učení více dat a periodické úpravy, aby zlepšilo výsledky.
• Polo dozorované – Je to střední úroveň mezi dozorovaným a nedozorovaným učením, které vykazuje funkčnost obou domén. Může poskytovat výsledky na částečně označených datech a nevyžaduje periodické úpravy, aby poskytlo přesné výsledky.
• Nedozorované učení – Odhaluje vzory a přehledy v datech bez zásahu člověka a poskytuje přesné výsledky. Clustering je nejběžnější aplikací nedozorovaného učení.
• Učení s posilováním – Model učení s posilováním vyžaduje stálou zpětnou vazbu nebo posilování, jakmile přijde nová informace, aby poskytl přesné výsledky. Také používá “Funkci odměny”, která umožňuje samo-učení odměňováním požadovaných výsledků a penalizováním chybných.

Hluboké učení v kostce

Modely strojového učení potřebují lidský zásah, aby zlepšily přesnost. Naopak, modely hlubokého učení se samy zlepšují po každém výsledku bez lidského dohledu. Ale často vyžaduje více podrobných a rozsáhlých objemů dat.

Metodologie hlubokého učení navrhuje sofistikovaný učební model založený na neuronových sítích inspirovaných lidským mozkem. Tyto modely mají několik vrstev algoritmů nazývaných neurony. Pokračují v zlepšování bez lidského zásahu, stejně jako kognitivní mysl, která se zlepšuje a vyvíjí s praxí, návraty a časem.

Modely hlubokého učení se主要ně používají pro klasifikaci a extrakci funkcí. Například hluboké modely se živí datovou sadou pro rozpoznávání obličeje. Model vytváří multidimenzionální matice, aby si zapamatoval každou obličejovou funkci jako pixely. Když požádáte o rozpoznání obrázku osoby, kterou neviděl, snadno ji rozpozná shodou omezených obličejových funkcí.

• Convolutional Neural Networks (CNN) – Konvoluce je proces přiřazování váhy různým objektům obrázku. Na základě těchto přiřazených vah rozpozná model CNN. Výsledky jsou založeny na tom, jak blízko jsou tyto váhy k váze objektu, který byl zaveden jako trénovací sada.
• Recurrent Neural Network (RNN) – Na rozdíl od CNN model RNN navštíví předchozí výsledky a datové body, aby učinil přesnější rozhodnutí a předpovědi. Je to skutečná replika lidské kognitivní funkčnosti.
• Generative Adversarial Networks (GANs) – Dva klasifikátory v GAN, generátor a diskriminátor, přistupují ke stejnému datu. Generátor produkuje falešná data inkorporací zpětné vazby z diskriminátoru. Diskriminátor se snaží klasifikovat, zda je dané datové reálné nebo falešné.

Značné Rozdíly

Níže jsou některé pozoruhodné rozdíly.

Strojové učení vs. Hluboké učení – Které je lepší?

Volba mezi strojovým učením a hlubokým učením je skutečně založena na jejich případech použití. Oba se používají k vytvoření strojů s téměř lidskou inteligencí. Přesnost obou modelů závisí na tom, zda používáte relevantní KPI a datové atributy.

Strojové učení a hluboké učení se stanou rutinními součástmi podnikání napříč odvětvími. Bezpochyby, umělá inteligence plně automatizuje podnikatelské činnosti, jako je letectví, válka a automobily v blízké budoucnosti.

Pokud chcete vědět více o umělých inteligencích a o tom, jak neustále revolucionalizují podnikatelské výsledky, přečtěte si více článků na unite.ai.