Maskinlæring vs. Dyplæring – NøkkelForskjeller

Begreper som kunstig intelligens (KI), maskinlæring (ML) og dyplæring er svært populære i dag. Folk bruker ofte disse begrepene om hverandre. Selv om disse begrepene er nært beslektet, har de også distinkte egenskaper og bestemte bruksområder.

KI handler om automatiserte maskiner som løser problemer og tar beslutninger som imiterer menneskelige kognitive evner. Maskinlæring og dyplæring er underdomener av KI. Maskinlæring er en KI som kan gjøre prediksjoner med minimal menneskelig inngripen. Dyplæring er en undergruppe av maskinlæring som bruker neurale nettverk til å ta beslutninger ved å imitere de neurale og kognitive prosessene i det menneskelige sinnet.

Bildet over illustrerer hierarkiet. Vi vil fortsette med å forklare forskjellene mellom maskinlæring og dyplæring. Dette vil også hjelpe deg å velge den riktige metoden basert på dens anvendelse og fokusområde. La oss diskutere dette i detalj.

Maskinlæring i en Nøtteskall

Maskinlæring lar eksperter “trene” en maskin ved å la den analysere enorme datasett. Jo mer data maskinen analyserer, jo mer nøyaktige resultater kan den produsere ved å ta beslutninger og prediksjoner for ukjente hendelser eller scenarier.

Maskinlæringsmodeller trenger strukturert data for å gi nøyaktige prediksjoner og beslutninger. Hvis dataene ikke er merket og organisert, klarer maskinlæringsmodellene ikke å forstå dem nøyaktig, og det blir et domene for dyplæring.

Tilgjengeligheten av enorme datavolumer i organisasjoner har gjort maskinlæring til en integrert komponent i beslutningstaking. Anbefalingsmotorer er det perfekte eksempelet på maskinlæringsmodeller. OTT-tjenester som Netflix lærer dine innholdpreferanser og foreslår lignende innhold basert på dine søkevaner og sehistorikk.

For å forstå hvordan maskinlæringsmodeller trenes, la oss først se på typer av ML.

Det finnes fire typer metodologier i maskinlæring.

• Overvåket læring – Den trenger merket data for å gi nøyaktige resultater. Den krever ofte mer data og periodiske justeringer for å forbedre resultater.
• Semi-overvåket – Det er en midterstjerne mellom overvåket og uovervåket læring som viser funksjonaliteten til begge domener. Den kan gi resultater på delvis merket data og krever ikke kontinuerlige justeringer for å gi nøyaktige resultater.
• Uovervåket læring – Den oppdager mønster og innsikt i datasett uten menneskelig inngripen og gir nøyaktige resultater. Klustering er den vanligste anvendelsen av uovervåtet læring.
• Forsterket læring – Forsterket læringsmodellen krever kontinuerlig tilbakemelding eller forsterkning når ny informasjon kommer for å gi nøyaktige resultater. Den bruker også en “Belønning-Funksjon” som muliggjør selv-læring ved å belønne ønskede resultater og straffe feil.

Dyplæring i en Nøtteskall

Maskinlæringsmodeller trenger menneskelig inngripen for å forbedre nøyaktigheten. På den andre siden forbedrer dyplæringsmodeller seg selv etter hvert resultat uten menneskelig overvåking. Men det krever ofte mer detaljerte og lengre volumer av data.

Dyplæringsmetodologien designer en sofistikert læringsmodell basert på neurale nettverk inspirert av det menneskelige sinnet. Disse modellene har flere lag av algoritmer kalt neuroner. De fortsetter å forbedre seg uten menneskelig inngripen, som det kognitive sinnet som holder på å forbedre seg og utvikle seg med praksis, gjentakelser og tid.

Dyplæringsmodeller brukes hovedsakelig til klassifisering og funksjonsuttrekk. For eksempel, dype modeller som mat på et datasett i ansiktsgjenkjenning. Modellen skaper flerdimensjonale matriser for å huske hver ansiktsfunksjon som piksler. Når du ber den om å gjenkjenne et bilde av en person den ikke var utsatt for, gjenkjenner den det lett ved å matche begrensede ansiktsfunksjoner.

• Convolutional Neural Networks (CNN) – Konvolusjon er prosessen med å tildele vekter til forskjellige objekter i et bilde. Basert på disse tildelede vektene, gjenkjenner CNN-modellen det. Resultatene er basert på hvor nære disse vektene er til objektets vekt som er matet som et treningssett.
• Recurrent Neural Network (RNN) – I motsetning til CNN, går RNN-modellen tilbake til tidligere resultater og datapunkter for å ta mer nøyaktige beslutninger og prediksjoner. Det er en faktisk replika av menneskelig kognitiv funksjonalitet.
• Generative Adversarial Networks (GANs) – De to klassifisererne i GAN, generatoren og diskriminatoren, har tilgang til samme data. Generatoren produserer falsk data ved å inkorporere tilbakemelding fra diskriminatoren. Diskriminatoren prøver å klassifisere om en gitt data er ekte eller falsk.

Forskjeller

Under er noen merkede forskjeller.

Maskinlæring vs. Dyplæring – Hva er best?

Valget mellom maskinlæring og dyplæring er virkelig basert på deres bruksområder. Begge brukes til å gjøre maskiner med nesten-menneskelig intelligens. Nøyaktigheten av begge modellene avhenger av om du bruker relevante KPI-er og data-attributter.

Maskinlæring og dyplæring vil bli rutinemessige forretningskomponenter over hele industrien. Uten tvil, vil KI fullstendig automatisere industriansaktiviteter som luftfart, krigføring og biler i nær fremtid.

Hvis du ønsker å vite mer om KI og hvordan det kontinuerlig revolusjonerer forretningsresultater, les flere artikler på unite.ai.