Konenäöoppiminen vs. Syväoppiminen – Avainero

Termit kuten Tekoäly (AI), Konenäöoppiminen (ML) ja Syväoppiminen ovat muodikkaita aiheita tällä hetkellä. Ihmiset käyttävät usein näitä termejä vaihtoehtoisesti. Vaikka nämä termit liittyvät vahvasti toisiinsa, niillä on myös omat erityispiirteensä ja soveltamisalueensa.

Tekoäly liittyy automaattisiin koneisiin, jotka ratkaisevat ongelmia ja tekevät päätöksiä jäljitellen ihmisen kognitiivisia kykyjä. Konenäöoppiminen ja syväoppiminen ovat tekoälyn alakohtia. Konenäöoppiminen on tekoäly, joka voi tehdä ennusteita vähäisellä ihmisen väliintulolla. Syväoppiminen on konenäöoppimisen alajakso, joka käyttää neuroverkkoja päätöksentekoon jäljitellen ihmisen aivotoimintaa ja kognitiivisia prosesseja.

Yllä oleva kuva havainnollistaa hierarkian. Jatkamme konenäöoppimisen ja syväoppimisen erojen selittämistä. Se auttaa sinua valitsemaan sopivan menetelmän soveltamisalueen ja keskittyminen perusteella. Käydään tämä läpi yksityiskohtaisesti.

Konenäöoppiminen lyhyesti

Konenäöoppiminen sallii asiantuntijoiden “kouluttaa” koneen analysoimalla massiivisia tietoja. Mitä enemmän kone analysoi tietoja, sitä tarkemmat tulokset se voi tuottaa tekemällä päätöksiä ja ennusteita näkymättömistä tapahtumista tai skenaarioista.

Konenäöoppimismallit tarvitsevat rakennettuja tietoja tekemään tarkat ennusteet ja päätökset. Jos tietoja ei ole merkitty ja järjestetty, konenäöoppimismallit eivät kykene ymmärtämään niitä tarkasti, ja se kuuluu syväoppimisen alueeseen.

Valtavien tietomäärien saatavuus organisaatioissa on tehnyt konenäöoppimisesta olennaisen osan päätöksentekoa. Suosittelumootorit ovat täydellinen esimerkki konenäöoppimismalleista. OTT-palvelut kuten Netflix oppivat sisältöesiintymistäsi ja suosittelevat samankaltaista sisältöä hakutottumustesi ja katseluhistoriasi perusteella.

Jotta ymmärtäisit, miten konenäöoppimismallit koulutetaan, tarkastelemme ensin konenäöoppimisen tyyppejä.

Konenäöoppimisessa on neljä menetelmän tyyppiä.

• Valvottu oppiminen – Se tarvitsee merkittyjä tietoja antaakseen tarkat tulokset. Se usein vaatii enemmän tietoja ja jatkuvia säätöjä parantamaan tuloksia.
• Puolivalvottu – Se on välimuoto valvotun ja valvomattoman oppimisen välillä, joka näyttää molempien ominaisuuksia. Se voi antaa tuloksia osittain merkityistä tiedoista ja ei vaadi jatkuvaan säätöä antaakseen tarkat tulokset.
• Valvomaton oppiminen – Se löytää kuvioita ja oivalluksia tietojoukoista ilman ihmisen väliintuloa ja antaa tarkat tulokset. Ryhmittely on yleisin soveltamisala valvomattomalle oppimiselle.
• Vahvistusoppiminen – Vahvistusoppimismalli vaatii jatkuvaan palautetta tai vahvistusta, kun uutta tietoa tulee antaakseen tarkat tulokset. Se käyttää myös “Palkkiofunktiota”, joka mahdollistaa itseoppimisen palkitsemalla toivottuja tuloksia ja rangaistamalla vääräksi havaittuja.

Syväoppiminen lyhyesti

Konenäöoppimismallit tarvitsevat ihmisen väliintulon parantamaan tarkkuutta. Toisaalta syväoppimismallit parantavat itseään jokaisen tuloksen jälkeen ilman ihmisen valvontaa. Se vaatii usein tarkemmin ja pitempiä tietojoukkoja.

Syväoppimismenetelmä suunnittelee monimutkaisen oppimismallin neuroverkkojen innoittamana, jotka ovat saaneet vaikutteita ihmisen aivoista. Nämä mallit sisältävät useita algoritmikerroksia, joita kutsutaan neuroneiksi. Ne jatkavat parantamista ilman ihmisen valvontaa, kuten kognitiivinen mieli, joka jatkuu parantumista harjoittelun, toistojen ja ajan myötä.

Syväoppimismallit käytetään pääasiassa luokittelussa ja piirteiden poistossa. Esimerkiksi syvät mallit syötetään kasvokuvatunnistusjoukkoon. Malli luo moniulotteisia matriiseja muistamaan jokaisen kasvon piirteet pikseleittäin. Kun pyydät sitä tunnistamaan valokuvan henkilöstä, jota se ei ollut aiemmin nähnyt, se tunnistaa helposti sen vertaamalla rajoitettuja kasvon piirteitä.

• Convolutional Neuroverkot (CNN) – Konvoluutio on prosessi, jossa annetaan painoarvoja eri kohteille kuvassa. Perustuen näihin annettuihin painoarvoihin CNN-malli tunnistaa ne. Tulokset perustuvat siihen, kuinka lähellä nämä painoarvot ovat kohteen painoarvoa, joka on annettu koulutusjoukkoon.
• Toistuva Neuroverkko (RNN) – Toisin kuin CNN, RNN-malli tarkastelee edellisiä tuloksia ja tietopisteitä tehdäkseen tarkemmat päätökset ja ennusteet. Se on todellinen replika ihmisen kognitiivisesta toiminnasta.
• Generatiiviset Vastakkaiset Verkot (GAN) – GAN:n kaksi luokittelijaa, generoija ja diskriminoija, pääsevät käsiksi samaan tietoon. Generoija tuottaa väärää tietoa sisällyttäen palautteen diskriminoijasta. Diskriminoija yrittää luokitella, onko annettu tieto aitoa vai väärää.

Merkittävät Eroavaisuudet

Alla on joitakin merkittäviä eroja.

Konenäöoppiminen vs. Syväoppiminen – Kumpi on paras?

Valinta konenäöoppimisen ja syväoppimisen välillä perustuu todella soveltamisalueisiin. Molemmat käytetään luomaan koneita, joilla on lähes ihmisen tasoista älykkyyttä. Molemman mallin tarkkuus riippuu siitä, käytätkö relevantteja KPI:ja ja tietoattribuutteja.

Konenäöoppiminen ja syväoppiminen tulevat olemaan tavallisia liiketoiminnan osia eri aloilla. Ilman epäilyä tekoäly tulee täysin automatisoimaan liiketoimintaa, kuten ilmailua, sotatoimintaa ja autoja lähitulevaisuudessa.

Jos haluat tietää enemmän tekoälystä ja siitä, miten se jatkuvaan muuttaa liiketoimintatuloksia, lue lisää artikkeleita unite.ai:sta.