Μηχανική μάθηση έναντι βαθιάς μάθησης – Βασικές διαφορές

Ορολογίες όπως η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI), η Μηχανική Μάθηση (ML) και η Βαθιά Μάθηση είναι δημοφιλείς αυτές τις μέρες. Οι άνθρωποι, ωστόσο, συχνά χρησιμοποιούν αυτούς τους όρους εναλλακτικά. Αν και αυτοί οι όροι συνδέονται σε μεγάλο βαθμό μεταξύ τους, έχουν επίσης διακριτικά χαρακτηριστικά και συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης.

Η τεχνητή νοημοσύνη ασχολείται με αυτοματοποιημένες μηχανές που λύνουν προβλήματα και λαμβάνουν αποφάσεις μιμούμενοι τις ανθρώπινες γνωστικές ικανότητες. Η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση είναι οι υποτομείς του AI. Η Μηχανική Μάθηση είναι μια τεχνητή νοημοσύνη που μπορεί να κάνει προβλέψεις με ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση. Ενώ η βαθιά μάθηση είναι το υποσύνολο της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα για να λαμβάνει αποφάσεις μιμούμενος τις νευρικές και γνωστικές διαδικασίες του ανθρώπινου μυαλού.

Η παραπάνω εικόνα απεικονίζει την ιεραρχία. Θα συνεχίσουμε να εξηγούμε τις διαφορές μεταξύ μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης. Θα σας βοηθήσει επίσης να επιλέξετε την κατάλληλη μεθοδολογία με βάση την εφαρμογή και την περιοχή εστίασής της. Ας το συζητήσουμε αυτό λεπτομερώς.

Μηχανική μάθηση με λίγα λόγια

Η μηχανική μάθηση επιτρέπει στους ειδικούς να «εκπαιδεύσουν» μια μηχανή κάνοντας την να αναλύει τεράστια σύνολα δεδομένων. Όσο περισσότερα δεδομένα αναλύει το μηχάνημα, τόσο πιο ακριβή αποτελέσματα μπορεί να παράγει λαμβάνοντας αποφάσεις και προβλέψεις για αόρατα γεγονότα ή σενάρια.

Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης χρειάζονται δομημένα δεδομένα για να κάνουν ακριβείς προβλέψεις και αποφάσεις. Εάν τα δεδομένα δεν είναι επισημασμένα και οργανωμένα, τα μοντέλα μηχανικής μάθησης αποτυγχάνουν να τα κατανοήσουν με ακρίβεια και γίνονται τομέας βαθιάς μάθησης.

Η διαθεσιμότητα γιγάντιων όγκων δεδομένων σε οργανισμούς έχει κάνει τη μηχανική μάθηση αναπόσπαστο στοιχείο της λήψης αποφάσεων. Οι μηχανές συστάσεων είναι το τέλειο παράδειγμα μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Οι υπηρεσίες OTT όπως το Netflix μαθαίνουν τις προτιμήσεις περιεχομένου σας και προτείνουν παρόμοιο περιεχόμενο με βάση τις συνήθειες αναζήτησης και το ιστορικό παρακολούθησης.

Να καταλαβεις πώς εκπαιδεύονται τα μοντέλα μηχανικής μάθησης, ας δούμε πρώτα τους τύπους ML.

Υπάρχουν τέσσερις τύποι μεθοδολογιών στη μηχανική μάθηση.

• Εποπτευόμενη μάθηση – Χρειάζεται δεδομένα με ετικέτα για να δώσει ακριβή αποτελέσματα. Συχνά απαιτεί εκμάθηση περισσότερων δεδομένων και περιοδικές προσαρμογές για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων.
• Ημι-εποπτευόμενη – Είναι μια μεσαία βαθμίδα μεταξύ εποπτευόμενης και μη εποπτευόμενης μάθησης που παρουσιάζει τη λειτουργικότητα και των δύο τομέων. Μπορεί να δώσει αποτελέσματα σε δεδομένα με μερική επισήμανση και δεν απαιτεί συνεχείς προσαρμογές για να δώσει ακριβή αποτελέσματα.
• Εκμάθηση χωρίς επίβλεψη – Ανακαλύπτει μοτίβα και ιδέες σε σύνολα δεδομένων χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση και δίνει ακριβή αποτελέσματα. Η ομαδοποίηση είναι η πιο κοινή εφαρμογή της μάθησης χωρίς επίβλεψη.
• Ενισχυτική μάθηση – Το μοντέλο ενισχυτικής μάθησης απαιτεί συνεχή ανατροφοδότηση ή ενίσχυση καθώς νέες πληροφορίες έρχονται να δώσουν ακριβή αποτελέσματα. Χρησιμοποιεί επίσης μια "Λειτουργία ανταμοιβής" που επιτρέπει την αυτομάθηση επιβραβεύοντας τα επιθυμητά αποτελέσματα και τιμωρώντας τα λανθασμένα.

Deep Learning με λίγα λόγια

Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης χρειάζονται ανθρώπινη παρέμβαση για τη βελτίωση της ακρίβειας. Αντίθετα, τα μοντέλα βαθιάς μάθησης βελτιώνονται μετά από κάθε αποτέλεσμα χωρίς ανθρώπινη επίβλεψη. Αλλά συχνά απαιτεί πιο λεπτομερείς και εκτενείς όγκους δεδομένων.

Η μεθοδολογία βαθιάς μάθησης σχεδιάζει ένα εξελιγμένο μοντέλο μάθησης που βασίζεται σε νευρωνικά δίκτυα εμπνευσμένα από το ανθρώπινο μυαλό. Αυτά τα μοντέλα έχουν πολλαπλά στρώματα αλγορίθμων που ονομάζονται νευρώνες. Συνεχίζουν να βελτιώνονται χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση, όπως το γνωστικό μυαλό που συνεχώς βελτιώνεται και εξελίσσεται με την εξάσκηση, τις επισκέψεις και τον χρόνο.

Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης χρησιμοποιούνται κυρίως για ταξινόμηση και εξαγωγή χαρακτηριστικών. Για παράδειγμα, τα βαθιά μοντέλα τροφοδοτούνται από ένα σύνολο δεδομένων για την αναγνώριση προσώπου. Το μοντέλο δημιουργεί πολυδιάστατους πίνακες για να απομνημονεύει κάθε χαρακτηριστικό του προσώπου ως pixel. Όταν του ζητάτε να αναγνωρίσει μια φωτογραφία ενός ατόμου στο οποίο δεν είχε εκτεθεί, την αναγνωρίζει εύκολα ταιριάζοντας με περιορισμένα χαρακτηριστικά του προσώπου.

• Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) - Η συνέλιξη είναι η διαδικασία εκχώρησης βαρών σε διαφορετικά αντικείμενα μιας εικόνας. Με βάση αυτά τα βάρη, το μοντέλο του CNN το αναγνωρίζει. Τα αποτελέσματα βασίζονται στο πόσο κοντά είναι αυτά τα βάρη στο βάρος του αντικειμένου που τροφοδοτείται ως σύνολο τρένου.
• Επαναλαμβανόμενο Νευρωνικό Δίκτυο (RNN) – Σε αντίθεση με το CNN, το μοντέλο RNN επανεξετάζει τα προηγούμενα αποτελέσματα και σημεία δεδομένων για να λάβει πιο ακριβείς αποφάσεις και προβλέψεις. Είναι ένα πραγματικό αντίγραφο της ανθρώπινης γνωστικής λειτουργικότητας.
• Generative Adversarial Networks (GANs) – Οι δύο ταξινομητές στο GAN, ο δημιουργός και ο διαχωριστής, έχουν πρόσβαση στα ίδια δεδομένα. Η γεννήτρια παράγει πλαστά δεδομένα ενσωματώνοντας ανατροφοδότηση από τον υπεύθυνο διάκρισης. Ο διακριτικός προσπαθεί να ταξινομήσει εάν ένα δεδομένο στοιχείο είναι πραγματικό ή πλαστό.

Σημαντικές Διαφορές

Παρακάτω είναι μερικές αξιοσημείωτες διαφορές.

Μηχανική Μάθηση έναντι Βαθιάς Μάθησης – Ποια είναι η καλύτερη;

Η επιλογή μεταξύ μηχανικής μάθησης έναντι βαθιάς μάθησης βασίζεται πραγματικά στις περιπτώσεις χρήσης τους. Και τα δύο χρησιμοποιούνται για την κατασκευή μηχανών με σχεδόν ανθρώπινη νοημοσύνη. Η ακρίβεια και των δύο μοντέλων εξαρτάται από το αν χρησιμοποιείτε τα σχετικά χαρακτηριστικά KPI και δεδομένα.

Η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση θα γίνουν συνιστώσες ρουτίνας των επιχειρήσεων σε όλους τους κλάδους. Αναμφίβολα, η τεχνητή νοημοσύνη θα αυτοματοποιήσει πλήρως τις βιομηχανικές δραστηριότητες όπως η αεροπορία, ο πόλεμος και τα αυτοκίνητα στο εγγύς μέλλον.

Αν θέλετε να μάθετε περισσότερα για την τεχνητή νοημοσύνη και πώς φέρνει επανάσταση στα επιχειρηματικά αποτελέσματα, διαβάστε περισσότερα άρθρα σχετικά ενω.αι.