Μηχανική Μάθηση vs. Βαθιά Μάθηση – Κλειδιά Διαφορές

Ορολογία όπως η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI), η Μηχανική Μάθηση (ML) και η Βαθιά Μάθηση είναι της μόδας αυτές τις μέρες. Οι άνθρωποι, ωστόσο, συχνά χρησιμοποιούν αυτούς τους όρους ανταλλακτικά. mặc dù αυτοί οι όροι συνδέονται στενά μεταξύ τους, έχουν επίσης διακριτά χαρακτηριστικά και συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη ασχολείται με αυτοματοποιημένα μηχανήματα που λύνουν προβλήματα και λαμβάνουν αποφάσεις μιμούμενα τις ανθρώπινες γνωστικές ικανότητες. Η Μηχανική Μάθηση και η Βαθιά Μάθηση είναι υποτομείς της Τεχνητής Νοημοσύνης. 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 μιμούμενα τις νευρωνικές και γνωστικές διαδικασίες του ανθρώπινου νου.

Η παραπάνω εικόνα εικονογραφεί την ιεραρχία. Θα συνεχίσουμε με την εξήγηση των διαφορών μεταξύ μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης. Θα σας βοηθήσει επίσης να επιλέξετε την κατάλληλη μεθοδολογία με βάση την εφαρμογή και το πεδίο εστίασης. Ας το συζητήσουμε λεπτομερώς.

Μηχανική Μάθηση σε Μια Λέξη

Η μηχανική μάθηση επιτρέπει στους ειδικούς να “εκπαιδεύσουν” μια μηχανή κάνωντας την να αναλύσει τεράστιους συνόλους δεδομένων. Όσο περισσότερα δεδομένα αναλύει η μηχανή, τόσο πιο ακριβή αποτελέσματα μπορεί να παράγει με την λήψη αποφάσεων και προβλέψεων για μη προβλεπόμενα γεγονότα ή σενάρια.

Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης χρειάζονται δομημένα δεδομένα για να κάνουν ακριβείς προβλέψεις και αποφάσεις. Nếu τα δεδομένα δεν είναι επισήμανση και οργανωμένα, τα μοντέλα μηχανικής μάθησης αποτυγχάνουν να τα κατανοήσουν ακριβώς, και γίνεται τομέας της βαθιάς μάθησης.

Η διαθεσιμότητα τεράστιων όγκων δεδομένων στις οργανώσεις έχει κάνει τη μηχανική μάθηση einen ολοκληρωμένο συνιστώσα της λήψης αποφάσεων. Οι μηχανές συστάσεων είναι το τέλειο παράδειγμα μοντέλων μηχανικής μάθησης. Οι υπηρεσίες OTT όπως το Netflix μαθαίνουν τις προτιμήσεις περιεχομένου σας και σας προτείνουν παρόμοιο περιεχόμενο με βάση τις συνήθειές σας αναζήτησης και ιστορικό προβολής.

Για να κατανοήσουμε πώς τα μοντέλα μηχανικής μάθησης εκπαιδεύονται, ας δούμε πρώτα τους τύπους της ML.

Υπάρχουν τέσσερις τύποι μεθοδολογιών στη μηχανική μάθηση.

• Επιβλεπόμενη μάθηση – Χρειάζεται επισήμανση δεδομένων για να δώσει ακριβή αποτελέσματα. Συχνά απαιτεί να μάθει περισσότερα δεδομένα και περιοδικές ρυθμίσεις για να βελτιώσει τα αποτελέσματα.
• Ημι-επιβλεπόμενη – Είναι ένα μεσαίο επίπεδο μεταξύ επιβλεπόμενης και μη επιβλεπόμενης μάθησης που παρουσιάζει τη λειτουργικότητα και των δύο τομέων. Μπορεί να δώσει αποτελέσματα σε μερικά επισήμανση δεδομένων και δεν απαιτεί συνεχείς ρυθμίσεις για να δώσει ακριβή αποτελέσματα.
• Μη επιβλεπόμενη μάθηση – Ανακαλύπτει μοτίβα και ερευνά σε συνόλους δεδομένων χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση και δίνει ακριβή αποτελέσματα. Η ομαδοποίηση είναι η πιο συνηθισμένη εφαρμογή της μη επιβλεπόμενης μάθησης.
• Ενισχυτική μάθηση – Το μοντέλο ενισχυτικής μάθησης απαιτεί συνεχείς πιστώσεις ή ενισχύσεις καθώς έρχονται νέα πληροφορίες για να δώσει ακριβή αποτελέσματα. Χρησιμοποιεί επίσης μια “Συνάρτηση Ανταμοιβής” που επιτρέπει την αυτο-μάθηση με την ανταμοιβή των επιθυμητών αποτελεσμάτων και την ποινή των λανθασμένων.

Βαθιά Μάθηση σε Μια Λέξη

Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης χρειάζονται ανθρώπινη παρέμβαση για να βελτιώσουν την ακρίβεια. Αντιθέτως, τα μοντέλα βαθιάς μάθησης βελτιώνονται μετά από κάθε αποτέλεσμα χωρίς ανθρώπινη επιτήρηση. Όμως, συχνά απαιτεί περισσότερους λεπτομερείς και εκτεταμένους όγκους δεδομένων.

Η μεθοδολογία βαθιάς μάθησης σχεδιάζει ένα σύνθετο μοντέλο μάθησης με βάση τα νευρωνικά δίκτυα που εμπνέονται από τον ανθρώπινο νου. Αυτά τα μοντέλα έχουν πολλαπλά επίπεδα αλγορίθμων που ονομάζονται νευρώνες. Συνεχίζουν να βελτιώνονται χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση, όπως ο γνωστικός νους που συνεχίζει να βελτιώνεται και να εξελίσσεται με την πρακτική, τις επανειλημμένες επισκέψεις και τον χρόνο.

Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης χρησιμοποιούνται κυρίως για την ταξινόμηση και την εξαγωγή χαρακτηριστικών. Για παράδειγμα, τα βαθιά μοντέλα ταΐζονται με ένα σύνολο δεδομένων σε αναγνώριση προσώπου. Το μοντέλο δημιουργεί πολυπλοκά матриξ για να θυμάται κάθε χαρακτηριστικό του προσώπου ως pixels. Όταν σας ζητήσετε να αναγνωρίσετε μια εικόνα ενός ατόμου που δεν είχε εκτεθεί, το αναγνωρίζει εύκολα με την αντιστοίχιση των περιορισμένων χαρακτηριστικών του προσώπου.

• Νευρωνικά Δίκτυα Συμβολισμού (CNN) – Ο συμβολισμός είναι η διαδικασία ανάθεσης βαρών σε διαφορετικά αντικείμενα μιας εικόνας. Με βάση αυτές τις ανατεθειμένες βαρύνσεις, το μοντέλο CNN αναγνωρίζει. Τα αποτελέσματα βασίζονται σε πόσο κοντά αυτές οι βαρύνσεις είναι στο βάρος του αντικειμένου που τροφοδοτείται ως σύνολο εκπαίδευσης.
• Νευρωνικό Δίκτυο Επανάληψης (RNN) – Αντιθέτως με το CNN, το μοντέλο RNN επισκέπτεται τα προηγούμενα αποτελέσματα και τα σημεία δεδομένων για να κάνει πιο ακριβείς αποφάσεις και προβλέψεις. Είναι μια πραγματική αναπαράσταση της ανθρώπινης γνωστικής λειτουργικότητας.
• Γεννητικά Ανταγωνιστικά Δίκτυα (GANs) – Οι δύο ταξινομητές στο GAN, ο γεννήτορας και ο διακρίτης, έχουν πρόσβαση στα ίδια δεδομένα. Ο γεννήτορας παράγει ψευδή δεδομένα ενσωματώνοντας την ανταπόκριση του διακριτή. Ο διακρίτης προσπαθεί να ταξινομήσει εάν τα δεδομένα είναι πραγματικά ή ψευδή.

Εμφανείς Διαφορές

Παρακάτω είναι algunas αξιοσημείωτες διαφορές.

Μηχανική Μάθηση vs. Βαθιά Μάθηση – Ποιο είναι το Καλύτερο;

Η επιλογή μεταξύ μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης είναι πραγματικά με βάση τις περιπτώσεις χρήσης. Και τα δύο χρησιμοποιούνται για να κάνουν τις μηχανές με近-ανθρώπινη νοημοσύνη. Η ακρίβεια και των δύο μοντέλων εξαρτάται από το εάν χρησιμοποιείτε τις σχετικές KPI και χαρακτηριστικά δεδομένων.

Η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση θα γίνουν κανονικά συστατικά επιχειρήσεων σε διάφορους τομείς. Αναμφισβήτητα, η Τεχνητή Νοημοσύνη θα αυτοματοποιήσει πλήρως δραστηριότητες επιχειρήσεων όπως η αεροπορία, ο πόλεμος και τα αυτοκίνητα στο προσεχές μέλλον.

Εάν θέλετε να μάθετε περισσότερα για την Τεχνητή Νοημοσύνη και πώς συνεχίζει να επαναστάτει τα επιχειρηματικά αποτελέσματα, διαβάστε περισσότερα άρθρα στο unite.ai.