Koneoppiminen vs. syväoppiminen – keskeiset erot

Terminologiat, kuten tekoäly (AI), koneoppiminen (ML) ja syväoppiminen, ovat hype nykyään. Ihmiset käyttävät kuitenkin usein näitä termejä vaihtokelpoisina. Vaikka nämä termit liittyvät vahvasti toisiinsa, niillä on myös erityispiirteitä ja erityisiä käyttötapauksia.

Tekoäly käsittelee automatisoituja koneita, jotka ratkaisevat ongelmia ja tekevät päätöksiä, jotka jäljittelevät ihmisen kognitiivisia kykyjä. Koneoppiminen ja syväoppiminen ovat tekoälyn alialueita. Koneoppiminen on tekoäly, joka voi tehdä ennusteita minimaalisella ihmisen väliintulolla. Sen sijaan syväoppiminen on koneoppimisen osajoukko, joka käyttää hermoverkkoja tehdäkseen päätöksiä matkimalla ihmismielen hermo- ja kognitiivisia prosesseja.

Yllä oleva kuva havainnollistaa hierarkiaa. Jatkamme koneoppimisen ja syväoppimisen erojen selittämistä. Se auttaa myös valitsemaan sopivan menetelmän sen sovelluksen ja painopistealueen perusteella. Keskustellaan tästä yksityiskohtaisesti.

Koneoppiminen pähkinänkuoressa

Koneoppimisen avulla asiantuntijat voivat "kouluttaa" koneen panemalla sen analysoimaan valtavia tietojoukkoja. Mitä enemmän dataa kone analysoi, sitä tarkempia tuloksia se voi tuottaa tekemällä päätöksiä ja ennustaa näkymättömiä tapahtumia tai skenaarioita.

Koneoppimismallit tarvitsevat jäsenneltyä dataa tarkkojen ennusteiden ja päätösten tekemiseen. Jos dataa ei ole merkitty ja järjestetty, koneoppimismallit eivät ymmärrä sitä tarkasti, ja siitä tulee syvän oppimisen alue.

Jättimäisten tietomäärien saatavuus organisaatioissa on tehnyt koneoppimisesta olennaisen osana päätöksentekoa. Suositusmoottorit ovat täydellinen esimerkki koneoppimismalleista. OTT-palvelut, kuten Netflix, oppivat sisältövalintojasi ja ehdottavat samanlaista sisältöä hakutottumustesi ja katseluhistoriasi perusteella.

Ymmärtää miten koneoppimismalleja koulutetaan, tarkastellaan ensin ML-tyyppejä.

Koneoppimisessa on neljä erilaista menetelmää.

• Ohjattu oppiminen – Se tarvitsee merkittyjä tietoja antaakseen tarkkoja tuloksia. Se vaatii usein lisää tietojen oppimista ja säännöllisiä muutoksia tulosten parantamiseksi.
• Puolivalvottu – Se on keskitaso ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen välillä, ja siinä on molempien verkkotunnusten toimivuus. Se voi antaa tuloksia osittain merkityistä tiedoista, eikä se vaadi jatkuvaa säätöä tarkkojen tulosten saamiseksi.
• Valvomaton oppiminen – Se löytää kuvioita ja oivalluksia tietojoukoista ilman ihmisen puuttumista ja antaa tarkkoja tuloksia. Klusteroiminen on yleisin ohjaamattoman oppimisen sovellus.
• Vahvistusoppiminen – Vahvistusoppimismalli vaatii jatkuvaa palautetta tai vahvistusta, kun uutta tietoa tulee ja antaa tarkkoja tuloksia. Se käyttää myös "palkitsemistoimintoa", joka mahdollistaa itseoppimisen palkitsemalla halutut tulokset ja rankaisemalla vääriä.

Syväoppiminen pähkinänkuoressa

Koneoppimismallit tarvitsevat ihmisen väliintuloa tarkkuuden parantamiseksi. Päinvastoin, syväoppimismallit parantavat itseään jokaisen tuloksen jälkeen ilman ihmisen valvontaa. Mutta se vaatii usein yksityiskohtaisempia ja pitkiä tietomääriä.

Syväoppimisen metodologia suunnittelee kehittyneen oppimismallin, joka perustuu ihmismielen inspiroimiin hermoverkkoihin. Näissä malleissa on useita kerroksia algoritmeja, joita kutsutaan neuroneiksi. Ne kehittyvät jatkuvasti ilman ihmisen väliintuloa, kuten kognitiivinen mieli, joka paranee ja kehittyy harjoitusten, uudelleenkäyntien ja ajan myötä.

Syväoppimismalleja käytetään pääasiassa luokitteluun ja ominaisuuksien poimimiseen. Esimerkiksi syvämallit syöttävät kasvojentunnistuksen tietojoukkoa. Malli luo moniulotteisia matriiseja, jotka muistavat jokaisen kasvonpiirteen pikseleinä. Kun pyydät sitä tunnistamaan kuvan henkilöstä, jolle se ei ole altistunut, se tunnistaa sen helposti yhdistämällä rajalliset kasvonpiirteet.

• Konvoluutiohermoverkot (CNN) – Konvoluutio on prosessi, jossa painotetaan kuvan eri objekteja. Näiden määritettyjen painojen perusteella CNN-malli tunnistaa sen. Tulokset perustuvat siihen, kuinka lähellä nämä painot ovat junasarjana syötetyn kohteen painoa.
• Toistuva hermoverkko (RNN) – Toisin kuin CNN, RNN-malli tarkistaa aikaisemmat tulokset ja datapisteet tarkempien päätösten ja ennusteiden tekemiseksi. Se on todellinen kopio ihmisen kognitiivisista toiminnoista.
• Generatiiviset kilpailevat verkot (GAN) – GANin kaksi luokittelijaa, generaattori ja erottaja, käyttävät samoja tietoja. Generaattori tuottaa väärennettyjä tietoja sisällyttämällä palautetta erottajalta. Diskriminaattori yrittää luokitella, ovatko tietyt tiedot todellisia vai väärennettyjä.

Huomattavat erot

Alla on joitain merkittäviä eroja.

Koneoppiminen vs. syväoppiminen – kumpi on paras?

Valinta koneoppimisen ja syväoppimisen välillä perustuu aidosti niiden käyttötapauksiin. Molempia käytetään koneiden valmistukseen, joiden älykkyys on lähellä ihmistä. Molempien mallien tarkkuus riippuu siitä, käytätkö asianmukaisia ​​KPI:itä ja tietomääritteitä.

Koneoppimisesta ja syväoppimisesta tulee rutiininomaisia ​​liiketoimintakomponentteja kaikilla toimialoilla. Epäilemättä tekoäly automatisoi lähitulevaisuudessa täysin ilmailun, sodankäynnin ja autojen kaltaiset teollisuuden toiminnot.

Jos haluat tietää enemmän tekoälystä ja siitä, kuinka se jatkuvasti mullistaa liiketoiminnan tuloksia, lue lisää artikkeleita aiheesta unite.ai.