Machine learning vs. Deep learning – Sleutelverschillen

Terminologieën 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 samenhangen, hebben ze ook distinctieve kenmerken en specifieke use cases. 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 interventie. 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. Het zal je ook helpen om de geschikte methode te kiezen op basis van de toepassing en het gebied van focus. Laten we dit in detail bespreken.

Machine Learning in een Notendop

Machine learning stelt experts in staat om een machine te “trainen” door het te laten analyseren van enorme datasets. Hoe meer data de machine analyseert, hoe nauwkeuriger de resultaten zijn die het kan produceren door beslissingen en voorspellingen te doen voor ongezien evenementen 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, falen machine learning-modellen om het nauwkeurig te begrijpen, en wordt het een domein van deep learning. De beschikbaarheid van gigantische datavolumes 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 je voorkeuren voor inhoud kennen en suggereren soortgelijke inhoud op basis van je zoekgedrag en kijkgeschiedenis. Om te begrijpen hoe machine learning-modellen getraind worden, laten we eerst kijken naar de typen ML. Er zijn vier typen methodologieën in machine learning.

• Supervised learning – Het heeft gelabelde data nodig om nauwkeurige resultaten te geven. Het vereist vaak het leren van meer data en periodieke aanpassingen om de resultaten te verbeteren.
• Semi-supervised – Het is een middenlaag tussen supervised & unsupervised learning die de functionaliteit van beide domeinen vertoont. Het kan resultaten geven op gedeeltelijk gelabelde data en vereist geen continue aanpassingen om nauwkeurige resultaten te geven.
• Unsupervised learning – Het ontdekt patronen en inzichten in datasets zonder menselijke interventie en geeft nauwkeurige resultaten. Clustering is de meest voorkomende toepassing van unsupervised learning.
• Reinforcement learning – Het reinforcement learning-model vereist constante feedback of versterking als 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 interventie 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 langdurige volumes van data. De deep learning-methodologie ontwerpt een geavanceerd leermodel op basis van neurale netwerken geïnspireerd door de menselijke geest. Deze modellen hebben meerdere lagen van algoritmen genaamd neuronen. Ze blijven verbeteren zonder menselijke interventie, net als de cognitieve geest die blijft verbeteren en evolueren met oefening, herhalingen en tijd. Deep learning-modellen worden voornamelijk gebruikt voor classificatie en functie-extractie. Bijvoorbeeld, deep modellen voeden op een dataset in gezichtsherkenning. Het model creëert multidimensionale matrices om elk gezichtskenmerk te onthouden als pixels. Wanneer je het vraagt om een foto van een persoon te herkennen die het niet eerder heeft gezien, herkent het het gemakkelijk door slechts enkele gezichtskenmerken te matchen.

• Convolutional Neural Networks (CNN) – Convolutie is het proces van het toewijzen van gewichten aan verschillende objecten in een beeld. Op basis van deze toegewezen gewichten herkent de CNN het beeld. De resultaten zijn gebaseerd op hoe dichtbij deze gewichten zijn bij het objectgewicht dat als trainset is gevoed.
• Recurrent Neural Network (RNN) – In tegenstelling tot CNN, herziet het RNN-model de vorige resultaten en datapunten om meer nauwkeurige beslissingen en voorspellingen te doen. Het is een echte replica van menselijke cognitieve functionaliteit.
• Generative Adversarial Networks (GANs) – De twee classificatoren in GAN, de generator & 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 data 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 use cases. Beide worden gebruikt om machines te maken met bijna-menselijke intelligentie. De nauwkeurigheid van beide modellen hangt af van of je de relevante KPI’s en data-attributen gebruikt. Machine learning en deep learning zullen routine-onderdelen van bedrijven worden in verschillende industrieën. Ongetwijfeld zal AI volledig geautomatiseerde industrieactiviteiten zoals luchtvaart, oorlog en auto’s in de nabije toekomst automatiseren. Als je meer wilt weten over AI en hoe het bedrijfsresultaten continu revolutioneert, lees dan meer artikelen op unite.ai.