Uczenie maszynowe a uczenie głębokie – kluczowe różnice

Terminologie takie jak sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML) i głębokie uczenie się są obecnie modne. Ludzie jednak często używają tych terminów zamiennie. Chociaż terminy te są ze sobą ściśle powiązane, mają również charakterystyczne cechy i specyficzne przypadki użycia.

AI zajmuje się zautomatyzowanymi maszynami, które rozwiązują problemy i podejmują decyzje naśladując ludzkie możliwości poznawcze. Uczenie maszynowe i głębokie uczenie się to poddomeny sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe to sztuczna inteligencja, która może przewidywać przy minimalnej interwencji człowieka. Natomiast głębokie uczenie się jest podzbiorem uczenia maszynowego, które wykorzystuje sieci neuronowe do podejmowania decyzji poprzez naśladowanie procesów neuronowych i poznawczych ludzkiego umysłu.

Powyższy obrazek ilustruje hierarchię. Będziemy kontynuować wyjaśnianie różnic między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim. Pomoże Ci także wybrać odpowiednią metodologię w oparciu o jej zastosowanie i obszar zainteresowania. Omówmy to szczegółowo.

Uczenie maszynowe w pigułce

Uczenie maszynowe pozwala ekspertom „szkolić” maszynę, zmuszając ją do analizowania ogromnych zbiorów danych. Im więcej danych przeanalizuje maszyna, tym dokładniejsze wyniki może uzyskać, podejmując decyzje i prognozy dotyczące niewidzianych zdarzeń lub scenariuszy.

Modele uczenia maszynowego wymagają uporządkowanych danych, aby móc dokonywać dokładnych przewidywań i decyzji. Jeśli dane nie są oznakowane i uporządkowane, modele uczenia maszynowego nie są w stanie ich dokładnie zrozumieć i stają się one domeną głębokiego uczenia się.

Dostępność gigantycznych ilości danych w organizacjach sprawiła, że ​​uczenie maszynowe stało się integralnym elementem procesu decyzyjnego. Silniki rekomendacji są doskonałym przykładem modeli uczenia maszynowego. Usługi OTT, takie jak Netflix, uczą się Twoich preferencji dotyczących treści i sugerują podobne treści na podstawie Twoich nawyków wyszukiwania i historii oglądania.

Rozumieć w jaki sposób szkolone są modele uczenia maszynowego, przyjrzyjmy się najpierw typom ML.

Istnieją cztery typy metodologii uczenia maszynowego.

• Uczenie się pod nadzorem – aby uzyskać dokładne wyniki, potrzebne są oznaczone dane. Często wymaga to poznania większej ilości danych i okresowych dostosowań w celu poprawy wyników.
• Częściowo nadzorowany – jest to poziom pośredni pomiędzy uczeniem się pod nadzorem i bez nadzoru, który wykazuje funkcjonalność obu domen. Może dawać wyniki na częściowo oznaczonych danych i nie wymaga ciągłych korekt, aby zapewnić dokładne wyniki.
• Uczenie się bez nadzoru – odkrywa wzorce i spostrzeżenia w zbiorach danych bez interwencji człowieka i daje dokładne wyniki. Klastrowanie jest najczęstszym zastosowaniem uczenia się bez nadzoru.
• Uczenie się przez wzmacnianie – model uczenia się przez wzmacnianie wymaga ciągłej informacji zwrotnej lub wzmacniania w miarę pojawiania się nowych informacji, które dają dokładne wyniki. Wykorzystuje również „Funkcję nagrody”, która umożliwia samokształcenie poprzez nagradzanie pożądanych wyników i karanie niewłaściwych.

Głębokie uczenie się w pigułce

Modele uczenia maszynowego wymagają interwencji człowieka, aby poprawić dokładność. Wręcz przeciwnie, modele głębokiego uczenia się poprawiają się po każdym wyniku bez nadzoru człowieka. Często jednak wymaga to bardziej szczegółowych i dłuższych ilości danych.

Metodologia głębokiego uczenia się projektuje wyrafinowany model uczenia się oparty na sieciach neuronowych inspirowanych ludzkim umysłem. Modele te mają wiele warstw algorytmów zwanych neuronami. Nadal doskonalą się bez interwencji człowieka, podobnie jak umysł poznawczy, który stale się doskonali i ewoluuje wraz z praktyką, ponownymi wizytami i czasem.

Modele głębokiego uczenia się są wykorzystywane głównie do klasyfikacji i ekstrakcji cech. Na przykład głębokie modele czerpią ze zbioru danych w zakresie rozpoznawania twarzy. Model tworzy wielowymiarowe macierze, aby zapamiętać każdą cechę twarzy w postaci pikseli. Kiedy poprosisz go o rozpoznanie zdjęcia osoby, z którą nie miał kontaktu, z łatwością rozpoznaje to, dopasowując ograniczone rysy twarzy.

• Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) – Splot to proces przypisywania wag różnym obiektom obrazu. Na podstawie przypisanych wag model CNN to rozpoznaje. Wyniki opierają się na przybliżeniu tych ciężarów do masy obiektu podawanego w postaci składu pociągu.
• Rekurencyjna sieć neuronowa (RNN) – w przeciwieństwie do CNN, model RNN ponownie analizuje poprzednie wyniki i punkty danych, aby podejmować dokładniejsze decyzje i przewidywania. To rzeczywista replika ludzkiej funkcjonalności poznawczej.
• Generacyjne sieci przeciwstawne (GAN) – dwa klasyfikatory w sieci GAN, generator i dyskryminator, uzyskują dostęp do tych samych danych. Generator generuje fałszywe dane poprzez uwzględnienie informacji zwrotnej od dyskryminatora. Dyskryminator stara się sklasyfikować, czy dane dane są prawdziwe, czy fałszywe.

Zasadnicze różnice

Poniżej znajduje się kilka znaczących różnic.

Uczenie maszynowe a uczenie głębokie – które jest najlepsze?

Wybór pomiędzy uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem się jest tak naprawdę oparty na przypadkach ich użycia. Obydwa są wykorzystywane do tworzenia maszyn o inteligencji zbliżonej do ludzkiej. Dokładność obu modeli zależy od tego, czy korzystasz z odpowiednich KPI i atrybutów danych.

Uczenie maszynowe i głębokie uczenie się staną się rutynowymi elementami biznesowymi w różnych branżach. Bez wątpienia sztuczna inteligencja w najbliższej przyszłości w pełni zautomatyzuje działania branżowe, takie jak lotnictwo, wojna i samochody.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji i o tym, jak nieustannie rewolucjonizuje ona wyniki biznesowe, przeczytaj więcej artykułów na temat zjednoczyć.ai.