Maskinlæring vs. Dybdlæring – Nøgleforskelle

Terminologier som Kunstig Intelligens (KI), Maskinlæring (ML) og Dybdlæring er meget omtalt disse dage. Mange mennesker bruger dog disse termer om hverandre. Selvom disse termer er tæt forbundet med hinanden, har de også distinkte funktioner og bestemte anvendelsesområder.

KI handler om automatiserede maskiner, der løser problemer og træffer beslutninger, der ligner menneskelige kognitive evner. Maskinlæring og dybdlæring er underdomæner af KI. Maskinlæring er en KI, der kan give forudsigelser med minimal menneskelig indgriben. Dybdlæring er en undergruppe af maskinlæring, der bruger neurale netværk til at træffe beslutninger ved at efterligne de neurale og kognitive processer i det menneskelige sind.

Billedet ovenfor illustrerer hierarkiet. Vi vil fortsætte med at forklare forskellene mellem maskinlæring og dybdlæring. Dette vil også hjælpe dig med at vælge den passende metode baseret på dens anvendelse og fokusområde. Lad os diskutere dette i detaljer.

Maskinlæring i en nøddeskal

Maskinlæring tillader eksperter at “træne” en maskine ved at lade den analysere massive datasæt. Jo mere data maskinen analyserer, jo mere præcise resultater kan den producere ved at træffe beslutninger og forudsigelser for usete begivenheder eller scenarier.

Maskinlæringsmodeller kræver struktureret data for at give præcise forudsigelser og beslutninger. Hvis data ikke er mærket og organiseret, kan maskinlæringsmodellerne ikke forstå det korrekt, og det bliver et domæne for dybdlæring.

Tilgængeligheden af enorme datavolumener i organisationer har gjort maskinlæring til en integreret komponent i beslutningstagningen. Anbefalingsmotorer er det perfekte eksempel på maskinlæringsmodeller. OTT-tjenester som Netflix lærer dine indholdspræferencer og foreslår lignende indhold baseret på dine søgevaner og sehistorik.

For at forstå hvordan maskinlæringsmodeller trænes, lad os først se på typer af ML.

Der er fire typer af metoder i maskinlæring.

• Overvåget læring – Den kræver mærket data for at give præcise resultater. Den kræver ofte mere data og periodiske justeringer for at forbedre resultaterne.
• Semi-overvåget – Det er en midterste niveau mellem overvåget og uovervåget læring, der viser funktionen af begge domæner. Den kan give resultater på delvist mærket data og kræver ikke løbende justeringer for at give præcise resultater.
• Uovervåget læring – Den opdager mønstre og indsigt i datasæt uden menneskelig indgriben og giver præcise resultater. Klustering er den mest almindelige anvendelse af uovervået læring.
• Forstærket læring – Forstærket læring kræver konstant feedback eller forstærkning, når der kommer nye oplysninger for at give præcise resultater. Den bruger også en “Belønningsfunktion”, der muliggør selv-læring ved at belønne ønskede resultater og straffe forkerte.

Dybdlæring i en nøddeskal

Maskinlæringsmodeller kræver menneskelig indgriben for at forbedre præcisionen. Til gengæld forbedrer dybdlæringsmodeller sig selv efter hvert resultat uden menneskelig overvågning. Men det kræver ofte mere detaljerede og længere datavolumener.

Dybdlæringsmetoden designer en sofistikeret læringsmodel baseret på neurale netværk inspireret af det menneskelige sind. Disse modeller har multiple lag af algoritmer kaldet neuroner. De fortsætter med at forbedre sig selv uden menneskelig indgriben, ligesom den kognitive sind, der fortsætter med at forbedre sig selv og udvikle sig med øvelse, gentagelser og tid.

Dybdlæringsmodeller bruges primært til klassificering og funktionsekstraktion. For eksempel kan dybmodeller føde på et datasæt i ansigtsgenkendelse. Modellen opretter multidimensionale matricer for at huske hver ansigtsfunktion som pixels. Når du beder den om at genkende et billede af en person, den ikke har været udsat for, genkender den let ved at matche begrænsede ansigtsfunktioner.

• Convolutional Neural Networks (CNN) – Konvolution er processen med at tildele vægte til forskellige objekter i et billede. Baseret på disse tildelte vægte genkender CNN-modellen det. Resultaterne er baseret på, hvor tæt disse vægte er på objektets vægt, der er fødet som et træningssæt.
• Recurrent Neural Network (RNN) – I modsætning til CNN gennemgår RNN-modellen tidligere resultater og datapunkter for at træffe mere præcise beslutninger og forudsigelser. Det er en faktisk kopi af menneskelig kognitiv funktion.
• Generative Adversarial Networks (GANs) – De to klassificatorer i GAN, generatoren og diskriminatoren, har adgang til samme data. Generatoren producerer falsk data ved at inkorporere feedback fra diskriminatoren. Diskriminatoren forsøger at klassificere, om en given data er ægte eller falsk.

Fremtrædende forskelle

Nedenfor er nogle bemærkelsesværdige forskelle.

Maskinlæring vs. Dybdlæring – Hvem er bedst?

Valget mellem maskinlæring og dybdlæring er virkelig baseret på deres anvendelsesområder. Begge bruges til at lave maskiner med næsten-menneskelig intelligens. Præcisionen af begge modeller afhænger af, om du bruger de relevante KPI’er og dataattributter.

Maskinlæring og dybdlæring vil blive rutinemæssige forretningskomponenter på tværs af brancher. Uden tvivl vil KI fuldt ud automatisere forretningsaktiviteter som luftfart, krigsførelse og biler i den nærmeste fremtid.

Hvis du vil vide mere om KI og hvordan det kontinuerligt revolutionerer forretningsresultater, læs mere artikler på unite.ai.