Machine learning vs. Deep learning – Sleutelverschillen

Termen zoals Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) en Deep Learning zijn tegenwoordig hype. Mensen gebruiken deze termen echter vaak door elkaar. Hoewel deze termen nauw met elkaar verband houden, hebben ze ook distinctieve kenmerken en specifieke toepassingsgebieden.

AI houdt zich bezig met geautomatiseerde machines die problemen oplossen en beslissingen nemen door menselijke cognitieve capaciteiten na te bootsen. Machine learning en deep learning zijn subdomeinen van AI. Machine Learning is een AI die voorspellingen kan doen met minimale menselijke tussenkomst. Deep learning is een subset van machine learning dat neurale netwerken gebruikt om beslissingen te nemen door de neurale en cognitieve processen van de menselijke geest na te bootsen.

Het bovenstaande beeld illustreert de hiërarchie. We zullen doorgaan met het uitleggen van de verschillen tussen machine learning en deep learning. Dit zal u ook helpen om de geschikte methode te kiezen op basis van de toepassing en het gebied van focus. Laten we hier dieper op ingaan.

Machine Learning in een Notendop

Machine learning stelt experts in staat om een machine te “trainen” door deze grote datasets te laten analyseren. Hoe meer data de machine analyseert, hoe nauwkeuriger de resultaten kunnen zijn door beslissingen en voorspellingen te doen voor ongeziene gebeurtenissen of scenario’s.

Machine learning-modellen hebben gestructureerde data nodig om nauwkeurige voorspellingen en beslissingen te doen. Als de data niet gelabeld en georganiseerd is, kunnen machine learning-modellen deze niet nauwkeurig begrijpen, en wordt het een domein van deep learning.

De beschikbaarheid van enorme hoeveelheden data in organisaties heeft machine learning een integraal onderdeel gemaakt van besluitvorming. Aanbevelingsmotoren zijn het perfecte voorbeeld van machine learning-modellen. OTT-diensten zoals Netflix leren uw voorkeuren voor inhoud kennen en suggereren soortgelijke inhoud op basis van uw zoekgedrag en kijkgeschiedenis.

Om te begrijpen hoe machine learning-modellen getraind worden, laten we eerst kijken naar de soorten ML.

Er zijn vier soorten methoden in machine learning.

• Supervised learning – Het heeft gelabelde data nodig om nauwkeurige resultaten te geven. Het vereist vaak meer data en periodieke aanpassingen om de resultaten te verbeteren.
• Semi-supervised – Het is een tussenlaag tussen supervised en unsupervised learning die de functionaliteit van beide domeinen vertoont. Het kan resultaten geven op gedeeltelijk gelabelde data en vereist geen voortdurende aanpassingen om nauwkeurige resultaten te geven.
• Unsupervised learning – Het ontdekt patronen en inzichten in datasets zonder menselijke tussenkomst en geeft nauwkeurige resultaten. Clustering is de meest voorkomende toepassing van unsupervised learning.
• Reinforcement learning – Het reinforcement learning-model vereist voortdurende feedback of versterking wanneer nieuwe informatie beschikbaar komt om nauwkeurige resultaten te geven. Het gebruikt ook een “Reward Function” die zelfleren mogelijk maakt door gewenste resultaten te belonen en verkeerde te bestraffen.

Deep Learning in een Notendop

Machine learning-modellen hebben menselijke tussenkomst nodig om de nauwkeurigheid te verbeteren. Deep learning-modellen verbeteren zichzelf daarentegen na elk resultaat zonder menselijke supervisie. Maar het vereist vaak meer gedetailleerde en uitgebreide volumes van data.

De deep learning-methode ontwerpt een geavanceerd leermodel op basis van neurale netwerken geïnspireerd door de menselijke geest. Deze modellen hebben meerdere lagen van algoritmes genaamd neuronen. Ze blijven verbeteren zonder menselijke tussenkomst, net als de cognitieve geest die blijft verbeteren en evolueren met oefening, herhaling en tijd.

Deep learning-modellen worden voornamelijk gebruikt voor classificatie en functie-extractie. Bijvoorbeeld, deep modellen voeden op een dataset in gezichtsherkenning. Het model maakt multidimensionale matrices om elke gezichtsfunctie te onthouden als pixels. Wanneer u het vraagt om een foto van een persoon te herkennen die het niet eerder heeft gezien, herkent het deze gemakkelijk door overeenkomende gezichtsfuncties te matchen.

• Convolutional Neural Networks (CNN) – Convolutie is het proces van het toewijzen van gewichten aan verschillende objecten in een afbeelding. Op basis van deze toegewezen gewichten herkent de CNN het object. De resultaten zijn gebaseerd op hoe dichtbij deze gewichten bij het object liggen dat als trainingsset is gevoed.
• Recurrent Neural Network (RNN) – In tegenstelling tot CNN, herziet de RNN het eerder behaalde resultaat en gegevenspunten om nauwkeurigere beslissingen en voorspellingen te doen. Het is een echte replica van de menselijke cognitieve functionaliteit.
• Generative Adversarial Networks (GANs) – De twee classificatoren in GAN, de generator en de discriminator, hebben toegang tot dezelfde data. De generator produceert valse data door feedback van de discriminator te incorporeren. De discriminator probeert te classificeren of een gegeven dataset echt of vals is.

Opvallende Verschillen

Hieronder volgen enkele opvallende verschillen.

Machine Learning vs. Deep Learning – Welke is het beste?

De keuze tussen machine learning en deep learning is echt gebaseerd op hun toepassingen. Beide worden gebruikt om machines te maken met een intelligentie die dicht bij die van de mens komt. De nauwkeurigheid van beide modellen hangt af van of u de relevante KPI’s en gegevenskenmerken gebruikt.

Machine learning en deep learning zullen routineonderdelen van bedrijven worden in verschillende branches. Ongetwijfeld zal AI volledig geautomatiseerde bedrijfsactiviteiten zoals luchtvaart, oorlogvoering en auto’s in de nabije toekomst hebben.

Als u meer wilt weten over AI en hoe het continu bedrijfsresultaten revolutioneert, lees dan meer artikelen op unite.ai.