Maskinlæring vs. dyb læring – nøgleforskelle

Terminologier som Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) og Deep Learning er hype i disse dage. Folk bruger dog ofte disse udtryk i flæng. Selvom disse udtryk i høj grad hænger sammen med hinanden, har de også karakteristiske træk og specifikke anvendelsestilfælde.

AI beskæftiger sig med automatiserede maskiner, der løser problemer og træffer beslutninger, der efterligner menneskelige kognitive evner. Machine learning og deep learning er underdomænerne af AI. Machine Learning er en kunstig intelligens, der kan lave forudsigelser med minimal menneskelig indgriben. Hvorimod deep learning er undergruppen af ​​maskinlæring, der bruger neurale netværk til at træffe beslutninger ved at efterligne de neurale og kognitive processer i det menneskelige sind.

Ovenstående billede illustrerer hierarkiet. Vi vil fortsætte med at forklare forskellene mellem machine learning og deep learning. Det vil også hjælpe dig med at vælge den passende metode baseret på dens anvendelse og fokusområde. Lad os diskutere dette i detaljer.

Machine Learning i en nøddeskal

Maskinlæring giver eksperter mulighed for at "træne" en maskine ved at få den til at analysere massive datasæt. Jo flere data maskinen analyserer, jo mere nøjagtige resultater kan den producere ved at træffe beslutninger og forudsigelser for usete hændelser eller scenarier.

Maskinlæringsmodeller har brug for strukturerede data for at kunne foretage præcise forudsigelser og beslutninger. Hvis dataene ikke er mærket og organiseret, formår maskinlæringsmodeller ikke at forstå dem nøjagtigt, og det bliver et domæne for dyb læring.

Tilgængeligheden af ​​gigantiske datamængder i organisationer har gjort maskinlæring til en integreret komponent i beslutningstagning. Anbefalingsmotorer er det perfekte eksempel på maskinlæringsmodeller. OTT-tjenester som Netflix lærer dine indholdspræferencer og foreslår lignende indhold baseret på dine søgevaner og visningshistorik.

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

Der er fire typer metoder inden for maskinlæring.

• Overvåget læring – Det har brug for mærkede data for at give nøjagtige resultater. Det kræver ofte at lære flere data og periodiske justeringer for at forbedre resultaterne.
• Semi-superviseret – Det er et mellemtrin mellem superviseret og uovervåget læring, der udviser funktionaliteten af ​​begge domæner. Det kan give resultater på delvist mærkede data og kræver ikke løbende justeringer for at give nøjagtige resultater.
• Uovervåget læring – Det opdager mønstre og indsigt i datasæt uden menneskelig indgriben og giver nøjagtige resultater. Clustering er den mest almindelige anvendelse af uovervåget læring.
• Forstærkningslæring – Forstærkningslæringsmodellen kræver konstant feedback eller forstærkning, da ny information kommer for at give nøjagtige resultater. Den bruger også en "belønningsfunktion", der muliggør selvlæring ved at belønne ønskede resultater og straffe forkerte.

Dyb læring i en nøddeskal

Maskinlæringsmodeller har brug for menneskelig indgriben for at forbedre nøjagtigheden. Tværtimod forbedrer deep learning-modeller sig selv efter hvert resultat uden menneskelig opsyn. Men det kræver ofte mere detaljerede og lange datamængder.

Deep learning-metoden designer en sofistikeret læringsmodel baseret på neurale netværk inspireret af det menneskelige sind. Disse modeller har flere lag af algoritmer kaldet neuroner. De fortsætter med at forbedre sig uden menneskelig indgriben, som det kognitive sind, der bliver ved med at forbedre og udvikle sig med øvelse, genbesøg og tid.

Deep learning-modeller bruges hovedsageligt til klassificering og udtræk af funktioner. For eksempel lever dybe modeller på et datasæt i ansigtsgenkendelse. Modellen skaber multidimensionelle matricer for at huske hvert ansigtstræk som pixels. Når du beder den om at genkende et billede af en person, den ikke blev udsat for, genkender den det nemt ved at matche begrænsede ansigtstræk.

• 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 fodret som et togsæt.
• Gentagende neuralt netværk (RNN) – I modsætning til CNN gennemgår RNN-modellen de tidligere resultater og datapunkter for at træffe mere nøjagtige beslutninger og forudsigelser. Det er en reel kopi af menneskelig kognitiv funktionalitet.
• Generative Adversarial Networks (GAN'er) – De to klassifikatorer i GAN, generatoren og diskriminatoren, får adgang til de samme data. Generatoren producerer falske 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.

Machine Learning vs Deep Learning – Hvilken er bedst?

Valget mellem machine learning vs. deep learning er reelt baseret på deres use cases. Begge bruges til at lave maskiner med næsten menneskelig intelligens. Nøjagtigheden af ​​begge modeller afhænger af, om du bruger de relevante KPI'er og dataattributter.

Machine learning og deep learning bliver rutinemæssige forretningskomponenter på tværs af brancher. Uden tvivl vil AI fuldt ud automatisere industriaktiviteter som luftfart, krigsførelse og biler i den nærmeste fremtid.

Hvis du vil vide mere om AI, og hvordan det konstant revolutionerer forretningsresultater, kan du læse flere artikler om forene.ai.