Машинско учење наспроти длабоко учење – клучни разлики

Терминологиите како вештачка интелигенција (AI), машинско учење (ML) и длабоко учење се возбудливи деновиве. Меѓутоа, луѓето често ги користат овие термини наизменично. Иако овие термини се многу поврзани едни со други, тие исто така имаат посебни карактеристики и специфични случаи на употреба.

ВИ се занимава со автоматизирани машини кои решаваат проблеми и донесуваат одлуки имитирајќи ги човечките когнитивни способности. Машинското учење и длабокото учење се поддомени на вештачката интелигенција. Машинското учење е вештачка интелигенција која може да прави предвидувања со минимална човечка интервенција. Со оглед на тоа што длабокото учење е подмножество на машинско учење кое користи невронски мрежи за да донесува одлуки имитирајќи ги нервните и когнитивните процеси на човечкиот ум.

Горенаведената слика ја илустрира хиерархијата. Ќе продолжиме со објаснување на разликите помеѓу машинското учење и длабокото учење. Исто така, ќе ви помогне да ја изберете соодветната методологија врз основа на нејзината примена и областа на фокусирање. Ајде да разговараме за ова во детали.

Машинско учење накратко

Машинското учење им овозможува на експертите да „обучат“ машина така што ќе ја натераат да анализира масивни сетови на податоци. Колку повеќе податоци анализира машината, толку попрецизни резултати може да произведе со донесување одлуки и предвидувања за невидени настани или сценарија.

На моделите за машинско учење им требаат структурирани податоци за да направат точни предвидувања и одлуки. Доколку податоците не се етикетирани и организирани, моделите за машинско учење не успеваат да ги разберат точно и тие стануваат домен на длабоко учење.

Достапноста на огромни количини на податоци во организациите го направи машинското учење интегрална компонента на одлучувањето. Моторите со препораки се совршен пример за модели за машинско учење. ОТТ услугите како Netflix ги учат вашите преференци за содржина и предлагаат слични содржини врз основа на вашите навики за пребарување и историја на гледање.

Да разбере како се обучуваат моделите за машинско учење, ајде прво да ги погледнеме типовите на ML.

Постојат четири типа на методологии во машинското учење.

• Надгледувано учење – Потребни се означени податоци за да се дадат точни резултати. Честопати бара учење повеќе податоци и периодични прилагодувања за да се подобрат резултатите.
• Полу-надзор - Тоа е средно ниво помеѓу надгледувано и ненадгледувано учење што ја покажува функционалноста на двата домени. Може да даде резултати на делумно означени податоци и не бара тековни прилагодувања за да даде точни резултати.
• Учење без надзор – Открива обрасци и увид во збирките на податоци без човечка интервенција и дава точни резултати. Кластерирањето е најчеста примена на учење без надзор.
• Засилено учење – Моделот за засилено учење бара постојана повратна информација или засилување бидејќи новите информации доаѓаат да дадат точни резултати. Исто така, користи „функција за награда“ која овозможува самостојно учење со наградување на посакуваните резултати и казнување на погрешните.

Длабоко учење накратко

На моделите за машинско учење им е потребна човечка интервенција за да се подобри точноста. Напротив, моделите за длабоко учење се подобруваат по секој резултат без човечки надзор. Но, тоа често бара подетални и подолги количини на податоци.

Методологијата за длабоко учење дизајнира софистициран модел за учење базиран на невронски мрежи инспирирани од човечкиот ум. Овие модели имаат повеќе слоеви на алгоритми наречени неврони. Тие продолжуваат да се подобруваат без човечка интервенција, како когнитивниот ум кој постојано се подобрува и се развива со вежбање, повторни посети и време.

Моделите за длабоко учење главно се користат за класификација и екстракција на карактеристики. На пример, длабоките модели се хранат со база на податоци за препознавање лица. Моделот создава повеќедимензионални матрици за да ја меморира секоја карактеристика на лицето како пиксели. Кога ќе побарате да препознае слика на личност на која не била изложена, лесно ја препознава со усогласување на ограничените црти на лицето.

• Конволутивни невронски мрежи (CNN) - Конволуцијата е процес на доделување тежини на различни објекти на сликата. Врз основа на овие доделени тежини, моделот на CNN го препознава. Резултатите се засноваат на тоа колку овие тежини се блиску до тежината на објектот што се напојува како сет на воз.
• Рекурентна невронска мрежа (RNN) - За разлика од CNN, моделот RNN повторно ги разгледува претходните резултати и точки на податоци за да донесе попрецизни одлуки и предвидувања. Тоа е вистинска реплика на човечката когнитивна функционалност.
• Generative Adversarial Networks (GANs) – Двата класификатори во GAN, генератор и дискриминатор, пристапуваат до истите податоци. Генераторот произведува лажни податоци со инкорпорирање на повратни информации од дискриминаторот. Дискриминаторот се обидува да класифицира дали дадениот податок е вистински или лажен.

Истакнати разлики

Подолу се дадени некои забележителни разлики.

Машинско учење наспроти длабоко учење – кое е најдобро?

Изборот помеѓу машинското учење наспроти длабокото учење е вистински заснован на нивните случаи на употреба. И двете се користат за правење машини со речиси човечка интелигенција. Точноста на двата модели зависи од тоа дали ги користите релевантните KPI и атрибути на податоци.

Машинското учење и длабокото учење ќе станат рутински деловни компоненти низ индустриите. Несомнено, вештачката интелигенција целосно ќе ги автоматизира индустриските активности како авијација, војување и автомобили во блиска иднина.

Ако сакате да дознаете повеќе за вештачката интелигенција и како таа постојано ги револуционизира деловните резултати, прочитајте повеќе написи за обедини.ai.