Machine learning vs. Deep learning – Kluczowe różnice

Terminologie takie jak Sztuczna Inteligencja (AI), Machine Learning (ML) i Deep Learning są obecnie bardzo popularne. Ludzie często używają tych terminów zamiennie. Chociaż te terminy są ze sobą ściśle powiązane, mają również wyjątkowe cechy i specyficzne przypadki użycia.

AI zajmuje się automatyzowanymi maszynami, które rozwiązują problemy i podejmują decyzje naśladując ludzkie zdolności poznawcze. Machine learning i deep learning są poddziedzinami AI. Machine Learning to AI, który może dokonywać predykcji z minimalnym udziałem człowieka. Z kolei deep learning jest podzbiorem machine learningu, który wykorzystuje sieci neuronowe do podejmowania decyzji poprzez naśladowanie procesów neuronalnych i poznawczych ludzkiego umysłu.

Powiększony obraz ilustruje hierarchię. Kontynuujemy wyjaśnianie różnic między machine learning a deep learning. Pomoże to również wybrać odpowiednią metodologię w zależności od jej zastosowania i obszaru koncentracji. Rozwijajmy to szczegółowo.

Machine Learning w skrócie

Machine learning pozwala ekspertom “tresować” maszynę, powodując, że analizuje ogromne zestawy danych. Im więcej danych maszyna analizuje, tym bardziej dokładne wyniki może wytworzyć, podejmując decyzje i predykcje dotyczące niewidocznych zdarzeń lub scenariuszy.

Modele machine learning wymagają ustrukturyzowanych danych, aby dokonywać dokładnych predykcji i decyzji. Jeśli dane nie są oznaczone i zorganizowane, modele machine learning nie potrafią ich dokładnie zrozumieć, stając się domeną deep learning.

Dostępność ogromnych ilości danych w organizacjach uczyniła machine learning integralnym składnikiem procesu decyzyjnego. Silniki rekomendacji to idealny przykład modeli machine learning. Usługi OTT, takie jak Netflix, uczą się Twoich preferencji i sugerują podobne treści na podstawie Twoich nawyków wyszukiwania i historii oglądania.

Aby zrozumieć jak są trenowane modele machine learning, najpierw przyjrzyjmy się typom ML.
Istnieją cztery typy metodologii w machine learning.

• Supervised learning – Wymaga oznaczonych danych, aby dostarczyć dokładne wyniki. Często wymaga nauki na większych ilościach danych i okresowych dostosowań, aby poprawić wyniki.
• Semi-supervised – Jest to poziom pośredni między supervised a unsupervised learning, który wykazuje funkcjonalność obu dziedzin. Może dostarczyć wyniki na częściowo oznaczonych danych i nie wymaga stałych dostosowań, aby dostarczyć dokładne wyniki.
• Unsupervised learning – Odkrywa wzorce i spostrzeżenia w zestawach danych bez interwencji człowieka i dostarcza dokładne wyniki. Klastering jest najczęstszym zastosowaniem unsupervised learning.
• Reinforcement learning – Model reinforcement learning wymaga stałego sprzężenia zwrotnego lub wzmocnienia, gdy pojawia się nowa informacja, aby dostarczyć dokładne wyniki. Wykorzystuje również “Funkcję Nagrody”, która umożliwia samouczenie się, nagradzając pożądane wyniki i karząc niewłaściwe.

Deep Learning w skrócie

Modele machine learning wymagają interwencji człowieka, aby poprawić dokładność. W przeciwieństwie do tego, modele deep learning poprawiają się same po każdym wyniku bez nadzoru człowieka. Często wymaga to jednak bardziej szczegółowych i obszernych ilości danych.

Metodologia deep learning projektuje zaawansowany model uczenia się oparty na sieciach neuronowych inspirowanych ludzkim umysłem. Te modele mają wiele warstw algorytmów zwanych neuronami. Poprawiają się same bez interwencji człowieka, podobnie jak umysł, który ciągle się poprawia i ewoluuje z praktyką, powtórzeniami i czasem.

Modele deep learning są głównie wykorzystywane do klasyfikacji i ekstrakcji cech. Na przykład, modele deep learning karmione zestawem danych w rozpoznawaniu twarzy. Model tworzy wielowymiarowe macierze, aby zapamiętać każcą cechę twarzy jako piksele. Gdy poprosisz go o rozpoznanie zdjęcia osoby, której nie był wcześniej narażony, łatwo ją rozpozna, dopasowując ograniczone cechy twarzy.

• Convolutional Neural Networks (CNN) – Konwolucja to proces przypisywania wag różnym obiektom obrazu. Na podstawie tych przypisanych wag model CNN rozpoznaje obiekt. Wyniki opierają się na tym, jak blisko te wagi są do wagi obiektu podanego jako zestaw treningowy.
• Recurrent Neural Network (RNN) – W przeciwieństwie do CNN, model RNN odwiedza poprzednie wyniki i punkty danych, aby podejmować bardziej dokładne decyzje i predykcje. Jest to prawdziwa kopia ludzkiej funkcjonalności poznawczej.
• Generative Adversarial Networks (GANs) – Dwa klasyfikatory w GAN, generator i dyskryminator, dostęp do tych samych danych. Generator wytwarza fałszywe dane, włączając sprzężenie zwrotne z dyskryminatora. Dyskryminator próbuje sklasyfikować, czy dany zestaw danych jest prawdziwy czy fałszywy.

Wyraźne różnice

Poniżej znajdują się niektóre godne uwagi różnice.

Machine Learning vs. Deep Learning – Które jest lepsze?

Wybór między machine learning a deep learning oparty jest na ich przypadkach użycia. Oba są wykorzystywane do tworzenia maszyn o niemal ludzkiej inteligencji. Dokładność obu modeli zależy od tego, czy używasz odpowiednich wskaźników KPI i atrybutów danych.

Machine learning i deep learning staną się rutynowymi składnikami biznesu w różnych branżach. Nie ulega wątpliwości, że AI w pełni zautomatyzuje działalność przemysłową, taką jak lotnictwo, wojna i samochody w najbliższej przyszłości.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o AI i tym, jak ciągle rewolucjonizuje wyniki biznesowe, przeczytaj więcej artykułów na unite.ai.