Μηχανική Μάθηση vs. Βαθιά Μάθηση – Κλειδιά Διαφορές

Ορολογία όπως η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ), η Μηχανική Μάθηση (ΜΜ) και η Βαθιά Μάθηση είναι στη μόδα αυτές τις μέρες. Οι άνθρωποι, ωστόσο, συχνά χρησιμοποιούν αυτούς τους όρους ανταλλακτικά. Αν και αυτοί οι όροι συνδέονται στενά μεταξύ τους, έχουν επίσης διακριτά χαρακτηριστικά και συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης.

Η ΤΝ 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 ΤΝ. Η Μηχανική Μάθηση είναι μια ΤΝ 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 τα νευρωνικά και γνωστικά процессы 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 συζητήσουμε αυτό σε λεπτομέρειες.

Μηχανική Μάθηση σε μια Λέξη

Η Μηχανική Μάθηση επιτρέπει στους ειδικούς να “εκπαιδεύουν” μια μηχανή αναλύοντας τεράστιες βάσεις 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. Αν τα δεδομένα δεν είναι επισημασμένα και οργανωμένα, τα μοντέλα Μηχανικής Μάθησης δεν μπορούν να τα κατανοήσουν ακριβώς και γίνεται τομέας της Βαθιάς Μάθησης.

Η διαθεσιμότητα τεράστιων όγκων δεδομένων στις οργανώσεις έχει κάνει τη Μηχανική Μάθηση einen ολοκληρωμένο компонέντα της λήψης αποφάσεων. Τα συστήματα σύστασης είναι το ιδανικό παράδειγμα μοντέλων Μηχανικής Μάθησης. Οι υπηρεσίες OTT όπως το Netflix (NFLX ) μαθαίνουν τις προτιμήσεις περιεχομένου σας και σας προτείνουν παρόμοιο περιεχόμενο με βάση τις αναζητήσεις σας και το ιστορικό προβολής.

Για να κατανοήσετε πώς εκπαιδεύονται τα μοντέλα Μηχανικής Μάθησης, ας δούμε πρώτα τους τύπους της ΜΜ.

Υπάρχουν τέσσερις τύποι μεθοδολογιών στη Μηχανική Μάθηση.

• Επιβλεπόμενη μάθηση – Χρειάζεται επισημασμένα δεδομένα για να δώσει ακριβή αποτελέσματα. Συχνά απαιτεί την εκμάθηση περισσότερων δεδομένων και περιοδικές điều chỉnh για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων.
• Ημι-επιβλεπόμενη – Είναι ένα μεσαίο επίπεδο μεταξύ επιβλεπόμενης και μη επιβλεπόμενης μάθησης που εκδηλώνει τη λειτουργικότητα και των δύο τομέων. Μπορεί να δώσει αποτελέσματα σε μερικά επισημασμένα δεδομένα και δεν απαιτεί συνεχείς điều chỉnh για να δώσει ακριβή αποτελέσματα.
• Μη επιβλεπόμενη μάθηση – Ανακαλύπτει μοτίβα και ερευνά σε βάσεις δεδομένων χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση και δίνει ακριβή αποτελέσματα. Η ομαδοποίηση είναι η πιο κοινή εφαρμογή της μη επιβλεπόμενης μάθησης.
• Ενισχυμένη μάθηση – Το μοντέλο ενισχυμένης μάθησης απαιτεί συνεχείς πιστώσεις ή ενισχύσεις καθώς έρχονται νέα δεδομένα 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. Αντίθετα, τα μοντέλα Βαθιάς Μάθησης βελτιώνονται μόνα τους μετά από κάθε αποτέλεσμα χωρίς ανθρώπινη επιτήρηση. Όμως συχνά απαιτούν περισσότερα λεπτομερή και εκτενείς όγκους δεδομένων.

Η μεθοδολογία Βαθιάς Μάθησης σχεδιάζει ένα σύνθετο μοντέλο μάθησης με βάση 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 νου που συνεχίζει να βελτιώνεται και να εξελίσσεται με την πρακτική, τις επαναλήψεις και τον χρόνο.

Τα μοντέλα Βαθιάς Μάθησης χρησιμοποιούνται κυρίως για ταξινόμηση και εξαγωγή χαρακτηριστικών. Για παράδειγμα, τα μοντέλα βαθιάς μάθησης ταΐζονται με μια βάση δεδομένων σε αναγνώριση προσώπου. Το μοντέλο δημιουργεί πολυδιάστατους πίνακες για να θυμάται κάθε χαρακτηριστικό προσώπου ως pixels. Όταν σας ζητήσουμε να αναγνωρίσετε μια εικόνα ενός ατόμου που δεν έχει εκτεθεί, το αναγνωρίζει εύκολα αντιστοιχώντας περιορισμένα χαρακτηριστικά προσώπου.

• Νευρωνικά Δίκτυα Συμβολής (CNN) – Η σύμβαση 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 έχει ανατεθεί ως σετ εκπαίδευσης.
• Νευρωνικό Δίκτυο Επανάληψης (RNN) – Αντίθετα με το CNN, το μοντέλο RNN επαναλαμβάνει τα προηγούμενα αποτελέσματα και σημεία δεδομένων για να κάνει πιο ακριβείς αποφάσεις και προβλέψεις. Είναι μια πραγματική αναπαράσταση της ανθρώπινης γνωστικής λειτουργικότητας.
• Γεννητικά Αντισταθμισμένα Δίκτυα (GANs) – Τα δύο ταξινομητές στο GAN, ο γεννήτωρ και ο διακρίτης, έχουν πρόσβαση στα ίδια δεδομένα. Ο γεννήτωρ παράγει ψευδή δεδομένα ενσωματώνοντας την ανάδραση από τον διακρίτη. Ο διακρίτης προσπαθεί να ταξινομήσει εάν τα δεδομένα είναι πραγματικά ή ψευδή.

Εμφανείς Διαφορές

Παρακάτω είναι κάποιες αξιοσημείωτες διαφορές.

Μηχανική Μάθηση vs. Βαθιά Μάθηση – Ποια είναι η Καλύτερη;

Η επιλογή μεταξύ Μηχανικής Μάθησης και Βαθιάς Μάθησης βασίζεται πραγματικά στις περιπτώσεις χρήσης. Και τα δύο χρησιμοποιούνται για να κάνουν μηχανές με近-ανθρώπινη νοημοσύνη. Η ακρίβεια και των δύο μοντέλων εξαρτάται από το αν χρησιμοποιείτε τις σχετικές KPI και δεδομένα.

Η Μηχανική Μάθηση και η Βαθιά Μάθηση θα γίνουν κανονικοί组件ες της επιχείρησης σε διάφορους κλάδους. Αδιαμφισβήτητα, η ΤΝ θα αυτοματοποιήσει πλήρως τις δραστηριότητες της επιχείρησης όπως η αεροπορία, ο πόλεμος και τα αυτοκίνητα στο κοντινό μέλλον.

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