Gépi tanulás vs. mély tanulás – Főbb különbségek

Az olyan terminológiák, mint a mesterséges intelligencia (AI), a gépi tanulás (ML) és a mélytanulás, manapság nagy felhajtás. Az emberek azonban gyakran felváltva használják ezeket a kifejezéseket. Bár ezek a kifejezések nagymértékben kapcsolódnak egymáshoz, vannak megkülönböztető jellemzőik és sajátos használati eseteik is.

Az AI olyan automatizált gépekkel foglalkozik, amelyek problémákat oldanak meg és döntéseket hoznak az emberi kognitív képességeket utánozva. A gépi tanulás és a mély tanulás az AI aldomainjei. A gépi tanulás egy olyan mesterséges intelligencia, amely minimális emberi beavatkozással képes előrejelzéseket készíteni. Míg a mély tanulás a gépi tanulás azon részhalmaza, amely az emberi elme neurális és kognitív folyamatait utánozva neurális hálózatokat használ a döntéshozatalhoz.

A fenti kép a hierarchiát szemlélteti. Folytatjuk a gépi tanulás és a mély tanulás közötti különbségek magyarázatát. Segít a megfelelő módszertan kiválasztásában is az alkalmazása és a fókuszterület alapján. Beszéljük meg ezt részletesen.

A gépi tanulás dióhéjban

A gépi tanulás lehetővé teszi a szakértők számára, hogy „megtanítsák” a gépet azáltal, hogy hatalmas adatkészleteket elemeznek. Minél több adatot elemz a gép, annál pontosabb eredményeket tud produkálni a nem látott eseményekre vagy forgatókönyvekre vonatkozó döntésekkel és előrejelzésekkel.

A gépi tanulási modellekhez strukturált adatokra van szükség a pontos előrejelzések és döntések meghozatalához. Ha az adatok nincsenek címkézve és rendszerezve, a gépi tanulási modellek nem képesek pontosan felfogni azokat, és a mélytanulás területévé válik.

A gigantikus adatmennyiségek elérhetősége a szervezetekben a gépi tanulást a döntéshozatal szerves részévé tette. Az ajánlómotorok a gépi tanulási modellek tökéletes példái. Az olyan OTT-szolgáltatások, mint a Netflix, megtanulják a tartalombeállításait, és hasonló tartalmakat javasolnak keresési szokásai és megtekintési előzményei alapján.

Megérteni hogyan képezik a gépi tanulási modelleket, először nézzük meg az ML típusait.

A gépi tanulásban négyféle módszertan létezik.

• Felügyelt tanulás – A pontos eredmények eléréséhez címkézett adatokra van szükség. Az eredmények javítása érdekében gyakran több adat megismerésére és időszakos módosításokra van szükség.
• Félig felügyelt – Ez egy középső szint a felügyelt és a nem felügyelt tanulás között, amely mindkét tartomány funkcionalitását mutatja. Részlegesen címkézett adatokon tud eredményeket adni, és nem igényel folyamatos módosításokat a pontos eredmények eléréséhez.
• Felügyelet nélküli tanulás – emberi beavatkozás nélkül fedez fel mintákat és betekintést az adatkészletekben, és pontos eredményeket ad. A klaszterezés a felügyelet nélküli tanulás leggyakoribb alkalmazása.
• Megerősítő tanulás – A megerősítő tanulási modell folyamatos visszacsatolást vagy megerősítést igényel, amint új információk érkeznek, hogy pontos eredményeket adjon. „Jutalmazási funkciót” is használ, amely lehetővé teszi az öntanulást a kívánt eredmények jutalmazásával és a rossz eredmények megbüntetésével.

A mélytanulás dióhéjban

A gépi tanulási modellekhez emberi beavatkozásra van szükség a pontosság javításához. Éppen ellenkezőleg, a mély tanulási modellek minden egyes eredmény után emberi felügyelet nélkül javítják magukat. De ez gyakran részletesebb és hosszabb adatmennyiséget igényel.

A mély tanulási módszertan egy kifinomult tanulási modellt tervez, amely az emberi elme által ihletett neurális hálózatokon alapul. Ezek a modellek több rétegű algoritmussal, úgynevezett neuronokkal rendelkeznek. Emberi beavatkozás nélkül is javulnak, mint például a kognitív elme, amely a gyakorlással, az újralátogatással és az idővel folyamatosan javul és fejlődik.

A mélytanulási modelleket főként osztályozásra és jellemzők kinyerésére használják. A mélymodellek például az arcfelismerés adatkészletéből táplálkoznak. A modell többdimenziós mátrixokat hoz létre, hogy az egyes arcvonásokat pixelként memorizálja. Ha arra kéri, hogy ismerje fel egy olyan személy képét, akinek nem volt kitéve, akkor a korlátozott arcvonások alapján könnyen felismeri.

• Konvolúciós neurális hálózatok (CNN) – A konvolúció egy kép különböző objektumaihoz súlyozási folyamat. A hozzárendelt súlyok alapján a CNN modell felismeri. Az eredmények azon alapulnak, hogy ezek a súlyok milyen közel állnak a vonatként betáplált tárgy súlyához.
• Ismétlődő neurális hálózat (RNN) – A CNN-től eltérően az RNN-modell felülvizsgálja a korábbi eredményeket és adatpontokat, hogy pontosabb döntéseket és előrejelzéseket hozzon. Ez az emberi kognitív funkciók valódi mása.
• Generatív ellenséges hálózatok (GAN) – A GAN két osztályozója, a generátor és a megkülönböztető ugyanazokhoz az adatokhoz fér hozzá. A generátor hamis adatokat állít elő a megkülönböztetőtől származó visszajelzések beépítésével. A diszkriminátor megpróbálja besorolni, hogy egy adott adat valódi vagy hamis.

Kiugró különbségek

Az alábbiakban néhány figyelemre méltó különbség található.

Gépi tanulás vs. Deep Learning – melyik a legjobb?

A gépi tanulás és a mély tanulás közötti választás valóban a felhasználási eseteiken alapul. Mindkettőt emberközeli intelligenciájú gépek készítésére használják. Mindkét modell pontossága attól függ, hogy a megfelelő KPI-ket és adatattribútumokat használja-e.

A gépi tanulás és a mély tanulás rutin üzleti összetevőkké válnak az iparágakban. Kétségtelen, hogy a mesterséges intelligencia a közeljövőben teljesen automatizálni fogja az olyan iparágak tevékenységeit, mint a repülés, a hadviselés és az autógyártás.

Ha többet szeretne megtudni az AI-ról és arról, hogyan forradalmasítja folyamatosan az üzleti eredményeket, olvassa el a további cikkeket egyesülj.ai.