Maskinlæring vs. dyp læring – nøkkelforskjeller

Terminologier som Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) og Deep Learning er hype i disse dager. Folk bruker imidlertid ofte disse begrepene om hverandre. Selv om disse begrepene i høy grad er knyttet til hverandre, har de også særegne trekk og spesifikke brukstilfeller.

AI omhandler automatiserte maskiner som løser problemer og tar beslutninger som imiterer menneskelige kognitive evner. Maskinlæring og dyp læring er underdomenene til AI. Machine Learning er en kunstig intelligens som kan lage spådommer med minimal menneskelig innblanding. Mens dyp læring er undergruppen av maskinlæring som bruker nevrale nettverk for å ta beslutninger ved å etterligne de nevrale og kognitive prosessene i det menneskelige sinnet.

Bildet ovenfor illustrerer hierarkiet. Vi vil fortsette med å forklare forskjellene mellom maskinlæring og dyp læring. Det vil også hjelpe deg å velge passende metodikk basert på dens anvendelse og fokusområde. La oss diskutere dette i detalj.

Maskinlæring i et nøtteskall

Maskinlæring lar eksperter "trene" en maskin ved å få den til å analysere massive datasett. Jo mer data maskinen analyserer, desto mer nøyaktige resultater kan den produsere ved å ta beslutninger og spådommer for usynlige hendelser eller scenarier.

Maskinlæringsmodeller trenger strukturerte data for å gjøre nøyaktige spådommer og beslutninger. Hvis dataene ikke er merket og organisert, klarer ikke maskinlæringsmodeller å forstå dem nøyaktig, og det blir et domene for dyp læring.

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

Å forstå hvordan maskinlæringsmodeller trenes, la oss først se på typer ML.

Det er fire typer metoder innen maskinlæring.

• Overvåket læring – Den trenger merkede data for å gi nøyaktige resultater. Det krever ofte å lære mer data og periodiske justeringer for å forbedre resultatene.
• Semi-overvåket – Det er et mellomnivå mellom veiledet og uovervåket læring som viser funksjonaliteten til begge domenene. Det kan gi resultater på delvis merkede data og krever ikke løpende justeringer for å gi nøyaktige resultater.
• Uovervåket læring – Den oppdager mønstre og innsikt i datasett uten menneskelig innblanding og gir nøyaktige resultater. Clustering er den vanligste anvendelsen av uovervåket læring.
• Forsterkende læring – Forsterkende læringsmodell krever konstant tilbakemelding eller forsterkning ettersom ny informasjon kommer for å gi nøyaktige resultater. Den bruker også en "Belønningsfunksjon" som muliggjør selvlæring ved å belønne ønskede resultater og straffe feil.

Dyp læring i et nøtteskall

Maskinlæringsmodeller trenger menneskelig inngripen for å forbedre nøyaktigheten. Tvert imot, dyplæringsmodeller forbedrer seg etter hvert resultat uten menneskelig tilsyn. Men det krever ofte mer detaljerte og lange datamengder.

Dyplæringsmetodikken designer en sofistikert læringsmodell basert på nevrale nettverk inspirert av menneskesinnet. Disse modellene har flere lag med algoritmer kalt nevroner. De fortsetter å forbedre seg uten menneskelig innblanding, som det kognitive sinnet som fortsetter å forbedres og utvikles med øvelse, gjenbesøk og tid.

Dyplæringsmodeller brukes hovedsakelig for klassifisering og funksjonsutvinning. For eksempel lever dype modeller på et datasett i ansiktsgjenkjenning. Modellen lager flerdimensjonale matriser for å huske hvert ansiktstrekk som piksler. Når du ber den om å gjenkjenne et bilde av en person den ikke ble utsatt for, gjenkjenner den det enkelt ved å matche begrensede ansiktstrekk.

• Convolutional Neural Networks (CNN) – Convolution er prosessen med å tildele vekter til forskjellige objekter i et bilde. Basert på disse tildelte vektene, gjenkjenner CNN-modellen det. Resultatene er basert på hvor nær disse vektene er objektets vekt matet som et togsett.
• Recurrent Neural Network (RNN) – I motsetning til CNN, går RNN-modellen tilbake til tidligere resultater og datapunkter for å ta mer nøyaktige avgjørelser og spådommer. Det er en faktisk kopi av menneskelig kognitiv funksjonalitet.
• Generative Adversarial Networks (GANs) – De to klassifisere i GAN, generatoren og diskriminatoren, får tilgang til de samme dataene. Generatoren produserer falske data ved å inkludere tilbakemelding fra diskriminatoren. Diskriminatoren prøver å klassifisere om en gitt data er ekte eller falsk.

Fremtredende forskjeller

Nedenfor er noen bemerkelsesverdige forskjeller.

Maskinlæring vs. dyp læring – hvilken er best?

Valget mellom maskinlæring vs. dyp læring er virkelig basert på deres brukstilfeller. Begge brukes til å lage maskiner med nesten menneskelig intelligens. Nøyaktigheten til begge modellene avhenger av om du bruker de relevante KPIene og dataattributtene.

Maskinlæring og dyp læring vil bli rutinemessige forretningskomponenter på tvers av bransjer. Utvilsomt vil AI fullt ut automatisere bransjeaktiviteter som luftfart, krigføring og biler i nær fremtid.

Hvis du vil vite mer om AI og hvordan det kontinuerlig revolusjonerer forretningsresultater, kan du lese flere artikler om unite.ai.