Învățarea automată vs. Învățarea profundă – Diferențe cheie

Terminologii precum Inteligența Artificială (IA), Învățarea Automată (IA) și Învățarea Profundă sunt la modă în ultima vreme. Oamenii, cu toate acestea, folosesc adesea aceste termene în mod interschimbabil. Deși aceste termene sunt strâns legate între ele, ele au și caracteristici distinctive și cazuri de utilizare specifice.

IA se ocupă de mașini automate care rezolvă probleme și iau decizii, imitând capacitățile cognitive umane. Învățarea automată și învățarea profundă sunt subdomenii ale IA. Învățarea automată este o IA care poate face predicții cu intervenție umană minimă. În timp ce învățarea profundă este un subset al învățării automate care utilizează rețele neuronale pentru a lua decizii, imitând procesele neuronale și cognitive ale minții umane.

Imaginea de mai sus ilustrează ierarhia. Vom continua cu explicarea diferențelor dintre învățarea automată și învățarea profundă. Acest lucru vă va ajuta să alegeți metodologia potrivită în funcție de aplicație și de domeniul de focalizare. Să discutăm despre acest lucru în detaliu.

Învățarea Automată în Rezumat

Învățarea automată permite experților să “antreneze” o mașină, făcând-o să analizeze seturi de date masive. Cu cât mașina analizează mai multe date, cu atât poate produce rezultate mai precise, luând decizii și făcând predicții pentru evenimente sau scenarii nevizionate.

Modelele de învățare automată au nevoie de date structurate pentru a face predicții și decizii precise. Dacă datele nu sunt etichetate și organizate, modelele de învățare automată nu pot înțelege corect, și devine un domeniu al învățării profunde.

Disponibilitatea unor volume uriașe de date în organizații a făcut ca învățarea automată să devină un component integral al procesului de luare a deciziilor. Motoarele de recomandare sunt exemple perfecte de modele de învățare automată. Serviciile de streaming precum Netflix învață preferințele dvs. de conținut și vă sugerează conținut similar, pe baza obiceiurilor dvs. de căutare și istoricului de vizionare.

Pentru a înțelege cum sunt antrenate modelele de învățare automată, să aruncăm o privire mai întâi la tipurile de învățare automată.

Există patru tipuri de metodologii de învățare automată.

• Învățarea supravegheată – are nevoie de date etichetate pentru a oferi rezultate precise. Adesea necesită învățarea mai multor date și ajustări periodice pentru a îmbunătăți rezultatele.
• Învățarea semisupravegheată – este un nivel intermediar între învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată, care prezintă funcționalitățile ambelor domenii. Poate oferi rezultate pe date parțial etichetate și nu necesită ajustări continue pentru a oferi rezultate precise.
• Învățarea nesupravegheată – descoperă modele și insight-uri în seturile de date fără intervenție umană și oferă rezultate precise. Clusteringul este cea mai comună aplicație a învățării nesupravegheate.
• Învățarea prin întărire – modelul de învățare prin întărire necesită feedback constant sau întărire pe măsură ce apar noi informații pentru a oferi rezultate precise. De asemenea, utilizează o “Funcție de recompensă” care permite autodidactismul prin recompensarea rezultatelor dorite și penalizarea celor greșite.

Învățarea Profundă în Rezumat

Modelele de învățare automată necesită intervenție umană pentru a îmbunătăți precizia. În schimb, modelele de învățare profundă se îmbunătățesc singure după fiecare rezultat, fără supraveghere umană. Cu toate acestea, adesea necesită volume mai detaliate și mai lungi de date.

Metodologia de învățare profundă proiectează un model de învățare sofisticat pe baza rețelelor neuronale inspirate de mintea umană. Aceste modele au multiple straturi de algoritmi numiți neuroni. Ele continuă să se îmbunătățească fără intervenție umană, la fel ca mintea cognitivă care se îmbunătățește și evoluează cu practica, revizuirile și timpul.

Modelele de învățare profundă sunt utilizate în principal pentru clasificare și extragere de caracteristici. De exemplu, modelele profunde se hrănesc cu un set de date pentru recunoașterea facială. Modelul creează matrice multidimensionale pentru a memora fiecare caracteristică facială ca pixeli. Când îi cereți să recunoască o imagine a unei persoane pe care nu a fost expusă, o recunoaște ușor prin potrivirea caracteristicilor faciale limitate.

• Rețele Neuronale Convolutive (CNN) – Convoluția este procesul de atribuire a greutăților diferitelor obiecte dintr-o imagine. Pe baza acestor greutăți atribuite, modelul CNN recunoaște imaginea. Rezultatele se bazează pe cât de aproape sunt aceste greutăți de greutatea obiectului din setul de antrenament.
• Rețea Neuronală Recurentă (RNN) – În contrast cu CNN, modelul RNN revizitează rezultatele și punctele de date anterioare pentru a lua decizii și predicții mai precise. Este o replică reală a funcționalității cognitive umane.
• Rețele Neuronale Adversative Generative (GAN) – Cele două clasificatoare din GAN, generatorul și discriminatorul, accesează aceleași date. Generatorul produce date false prin încorporarea feedback-ului de la discriminator. Discriminatorul încearcă să clasifice dacă un anumit dată este reală sau falsă.

Diferențe Semnificative

Mai jos sunt câteva dintre diferențele notabile.

Învățarea Automată vs. Învățarea Profundă – Care este mai bună?

Alegerea dintre învățarea automată și învățarea profundă se bazează într-adevăr pe cazurile lor de utilizare. Ambele sunt utilizate pentru a face mașini cu inteligență aproape umană. Precizia ambelor modele depinde de utilizarea indicatorilor de performanță și a atributelor de date relevante.

Învățarea automată și învățarea profundă vor deveni componente obișnuite ale activităților de afaceri în toate industriile. Fără îndoială, IA va automatiza complet activitățile industriale, precum aviația, războiul și mașinile în viitorul apropiat.

Dacă doriți să aflați mai multe despre IA și despre modul în care aceasta revoluționează continuu rezultatele afacerilor, citiți mai multe articole pe unite.ai.