Uczenie maszynowe vs. Głębokie uczenie maszynowe – Kluczowe różnice

Terminologie takie jak Sztuczna Inteligencja (AI), Uczenie Maszynowe (ML) i Głębokie Uczenie Maszynowe są bardzo popularne w ostatnich czasach. Ludzie często używają tych terminów zamiennie. Chociaż te terminy są ściśle związane ze sobą, mają również wyjątkowe cechy i określone przypadki użycia.

Sztuczna Inteligencja zajmuje się automatyzacją maszyn, które rozwiązują problemy i podejmują decyzje, imitując ludzkie zdolności poznawcze. Uczenie maszynowe i głębokie uczenie maszynowe są poddziedzinami sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe to sztuczna inteligencja, która może dokonywać prognoz z minimalnym udziałem człowieka. Głębokie uczenie maszynowe jest podzbiorem uczenia maszynowego, który wykorzystuje sieci neuronowe do podejmowania decyzji, imitując procesy neuronowe i poznawcze ludzkiego umysłu.

Powyzszy obraz ilustruje hierarchię. Będziemy kontynuować wyjaśnianie różnic między uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem maszynowym. Pomoże to również wybrać odpowiednią metodologię w zależności od jej zastosowania i obszaru skupienia. Rozważmy to szczegółowo.

Uczenie Maszynowe w Skrócie

Uczenie maszynowe pozwala ekspertom „przeszkolić” maszynę, analizując ogromne zestawy danych. Im więcej danych maszyna analizuje, tym bardziej dokładne wyniki może wytworzyć, podejmując decyzje i prognozy dotyczące niewidocznych zdarzeń lub scenariuszy.

Modele uczenia maszynowego wymagają danych strukturalnych, aby dokonywać dokładnych prognoz i decyzji. Jeśli dane nie są oznaczone i zorganizowane, modele uczenia maszynowego nie są w stanie ich dokładnie zrozumieć, a stają się one domeną głębokiego uczenia maszynowego.

Dostępność ogromnych ilości danych w organizacjach sprawiła, że uczenie maszynowe stało się integralnym składnikiem podejmowania decyzji. Silniki rekomendacji są idealnym przykładem modeli uczenia maszynowego. Usługi OTT, takie jak Netflix (NFLX ), uczą się Twoich preferencji dotyczących treści i proponują podobne treści na podstawie Twoich zwyczajów wyszukiwania i historii oglądania.

Aby zrozumieć jak są szkolone modele uczenia maszynowego, najpierw przyjrzyjmy się typom ML.

Istnieją cztery typy metodologii w uczeniu maszynowym.

• Uczenie nadzorowane – Wymaga oznaczonych danych, aby dostarczyć dokładne wyniki. Często wymaga nauki na większych ilościach danych i okresowych dostosowaniach, aby poprawić wyniki.
• Uczenie półnadzorowane – Jest to poziom pośredni między uczeniem nadzorowanym a uczeniem nienadzorowanym, który wykazuje funkcjonalność obu dziedzin. Może dostarczyć wyników na częściowo oznaczonych danych i nie wymaga ciągłych dostosowań, aby dostarczyć dokładne wyniki.
• Uczenie nienadzorowane – Odkrywa wzorce i spostrzeżenia w zestawach danych bez interwencji człowieka i dostarcza dokładne wyniki. Grupowanie jest najczęstszym zastosowaniem uczenia nienadzorowanego.
• Uczenie wzmocnione – Model uczenia wzmocnionego wymaga ciągłej informacji zwrotnej lub wzmocnienia, gdy pojawiają się nowe informacje, aby dostarczyć dokładne wyniki. Wykorzystuje również „Funkcję Nagrody”, która umożliwia samouczenie, nagradzając pożądane wyniki i karząc błędne.

Głębokie Uczenie Maszynowe w Skrócie

Modele uczenia maszynowego wymagają interwencji człowieka, aby poprawić dokładność. W przeciwieństwie do tego, modele głębokiego uczenia maszynowego poprawiają się same po każdym wyniku bez nadzoru człowieka. Jednak często wymaga to bardziej szczegółowych i obszernych ilości danych.

Metodologia głębokiego uczenia maszynowego projektuje zaawansowany model uczenia oparty na sieciach neuronowych inspirowanych ludzkim umysłem. Te modele mają wiele warstw algorytmów zwanych neuronami. Kontynuują poprawianie się bez interwencji człowieka, podobnie jak umysł, który ciągle się poprawia i rozwija wraz z praktyką, powtórzeniami i czasem.

Modele głębokiego uczenia maszynowego są głównie wykorzystywane do klasyfikacji i ekstrakcji cech. Na przykład, modele głębokiego uczenia maszynowego są 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 widział, łatwo ją rozpoznaje, dopasowując ograniczone cechy twarzy.

• Sieci Neuronowe Współprzestrzenne (CNN) – Konwolucja jest procesem przypisywania wag do różnych obiektów na obrazie. Na podstawie tych przypisanych wag, model CNN rozpoznaje je. Wyniki opierają się na tym, jak blisko te wagi są do wagi obiektu podanego jako zestaw treningowy.
• Sieci Neuronowe Rekurencyjne (RNN) – W przeciwieństwie do CNN, model RNN powraca do poprzednich wyników i punktów danych, aby podejmować bardziej dokładne decyzje i prognozy. Jest to prawdziwa kopia ludzkiej funkcjonalności poznawczej.
• Sieci Neuronowe Przeciwstawne (GAN) – Dwa klasyfikatory w GAN, generator i dyskryminator, dostęp do tych samych danych. Generator wytwarza fałszywe dane, włączając informację zwrotną od dyskryminatora. Dyskryminator próbuje sklasyfikować, czy dany zestaw danych jest prawdziwy czy fałszywy.

Różnice Istotne

Poniżej znajdują się niektóre z najbardziej istotnych różnic.

Uczenie Maszynowe vs. Głębokie Uczenie Maszynowe – Które jest lepsze?

Wybór między uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem maszynowym opiera się na ich przypadkach użycia. Oba są wykorzystywane do tworzenia maszyn o prawie ludzkiej inteligencji. Dokładność obu modeli zależy od tego, czy są używane odpowiednie wskaźniki i atrybuty danych.

Uczenie maszynowe i głębokie uczenie maszynowe staną się rutynowymi składnikami biznesu w różnych branżach. Nie ulega wątpliwości, że sztuczna inteligencja w pełni zautomatyzuje działalność biznesową, taką jak lotnictwo, wojnę i samochody w niedalekiej przyszłości.

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