Машиностроение vs. Глубокое обучение – Ключевые различия

Терминология, такая как Искусственный Интеллект (ИИ), Машинное Обучение (МО) и Глубокое Обучение, сейчас очень популярна. Люди, однако, часто используют эти термины взаимозаменяемо. Хотя эти термины тесно связаны друг с другом, они также имеют характерные особенности и конкретные случаи использования.

ИИ занимается автоматизированными машинами, которые решают проблемы и принимают решения, имитируя человеческие когнитивные способности. Машинное обучение и глубокое обучение являются поддоменами ИИ. Машинное обучение – это ИИ, который может делать прогнозы с минимальным вмешательством человека. Глубокое обучение, с другой стороны, является подмножеством машинного обучения, которое использует нейронные сети для принятия решений, имитируя нейронные и когнитивные процессы человеческого разума.

Вышеуказанное изображение иллюстрирует иерархию. Мы продолжим объяснять различия между машинным обучением и глубоким обучением. Это также поможет вам выбрать подходящую методологию на основе ее применения и области фокуса. Давайте обсудим это подробнее.

Машинное обучение в двух словах

Машинное обучение позволяет экспертам “обучать” машину, заставляя ее анализировать огромные наборы данных. Чем больше данных анализирует машина, тем более точные результаты она может производить, принимая решения и прогнозы для неожиданных событий или сценариев.

Модели машинного обучения требуют структурированных данных для точных прогнозов и решений. Если данные не помечены и не организованы, модели машинного обучения не могут точно понять их, и это становится областью глубокого обучения.

Доступность огромных объемов данных в организациях сделала машинное обучение неотъемлемой частью принятия решений. Рекомендательные системы являются идеальным примером моделей машинного обучения. Сервисы OTT, такие как Netflix, учатся ваши предпочтения контента и предлагают подобный контент на основе ваших поисковых привычек и истории просмотра.

Чтобы понять как модели машинного обучения обучаются, давайте сначала рассмотрим типы МО.

Существует четыре типа методологий в машинном обучении.

• Надзорное обучение – ему нужно помеченные данные для точных результатов. Ему часто требуется обучение на большем количестве данных и периодические корректировки для улучшения результатов.
• Полунадзорное обучение – это средний уровень между надзорным и ненадзорным обучением, который демонстрирует функциональность обоих доменов. Он может давать результаты на частично помеченных данных и не требует постоянных корректировок для точных результатов.
• Ненадзорное обучение – оно обнаруживает закономерности и идеи в наборах данных без вмешательства человека и дает точные результаты. Кластеризация является наиболее распространенным применением ненадзорного обучения.
• Обучение с подкреплением – модель обучения с подкреплением требует постоянной обратной связи или подкрепления, когда появляется новая информация, для точных результатов. Он также использует “Функцию вознаграждения”, которая позволяет самообучение, вознаграждая желаемые результаты и наказывая неправильные.

Глубокое обучение в двух словах

Модели машинного обучения требуют вмешательства человека для улучшения точности. Напротив, модели глубокого обучения улучшаются сами по себе после каждого результата без надзора человека. Однако для этого часто требуется более подробная и обширная информация.

Методология глубокого обучения проектирует сложную модель обучения на основе нейронных сетей, вдохновленных человеческим разумом. Эти модели имеют несколько слоев алгоритмов, называемых нейронами. Они продолжают улучшаться без вмешательства человека, как и когнитивный разум, который продолжает улучшаться и эволюционировать с практикой, повторениями и временем.

Модели глубокого обучения в основном используются для классификации и извлечения признаков. Например, глубокие модели питаются набором данных в распознавании лиц. Модель создает многомерные матрицы для запоминания каждого признака лица как пикселей. Когда вы просите ее распознать картинку человека, которую она не видела раньше, она легко распознает ее, сопоставляя ограниченные признаки лица.

• Свёрточные нейронные сети (CNN) – свёртка – это процесс присвоения весов разным объектам изображения. На основе этих присвоенных весов модель CNN распознает его. Результаты основаны на том, насколько близки эти веса к весу объекта, поданному в качестве обучающего набора.
• Рекуррентная нейронная сеть (RNN) – в отличие от CNN, модель RNN повторно посещает предыдущие результаты и данные точки для более точных решений и прогнозов. Это фактическая реплика человеческой когнитивной функциональности.
• Генеративно-состязательные сети (GAN) – два классификатора в GAN, генератор и дискриминатор, получают доступ к одним и тем же данным. Генератор производит фальшивые данные, включая обратную связь от дискриминатора. Дискриминатор пытается классифицировать, является ли данный набор данных реальным или фальшивым.

Яркие различия

Ниже приведены некоторые заметные различия.

Машинное обучение vs. Глубокое обучение – Что лучше?

Выбор между машинным обучением и глубоким обучением действительно основан на их случаях использования. Оба используются для создания машин с почти человеческим интеллектом. Точность обоих моделей зависит от того, используете ли вы соответствующие ключевые показатели эффективности и атрибуты данных.

Машинное обучение и глубокое обучение станут рутинными компонентами бизнеса в различных отраслях. Безусловно, ИИ полностью автоматизирует бизнес-активности, такие как авиация, война и автомобили в ближайшем будущем.

Если вы хотите узнать больше об ИИ и о том, как он постоянно революционизирует бизнес-результаты, прочитайте больше статей на unite.ai.