Машинное обучение против глубокого обучения — ключевые отличия

Такие термины, как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и глубокое обучение, в наши дни пользуются ажиотажем. Однако люди часто используют эти термины как синонимы. Хотя эти термины тесно связаны друг с другом, они также имеют отличительные особенности и конкретные случаи использования.

ИИ имеет дело с автоматизированными машинами, которые решают проблемы и принимают решения, имитирующие когнитивные способности человека. Машинное обучение и глубокое обучение являются подобластями ИИ. Машинное обучение — это ИИ, который может делать прогнозы с минимальным вмешательством человека. Принимая во внимание, что глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое использует нейронные сети для принятия решений, имитируя нейронные и когнитивные процессы человеческого разума.

Изображение выше иллюстрирует иерархию. Мы продолжим объяснять различия между машинным обучением и глубоким обучением. Это также поможет вам выбрать подходящую методологию, основанную на ее применении и области внимания. Давайте обсудим это подробно.

Кратко о машинном обучении

Машинное обучение позволяет экспертам «обучать» машину, заставляя ее анализировать массивные наборы данных. Чем больше данных анализирует машина, тем более точные результаты она может дать, принимая решения и прогнозируя невидимые события или сценарии.

Модели машинного обучения нуждаются в структурированных данных, чтобы делать точные прогнозы и принимать решения. Если данные не помечены и не организованы, модели машинного обучения не смогут точно их понять, и они станут областью глубокого обучения.

Доступность гигантских объемов данных в организациях сделала машинное обучение неотъемлемым компонентом процесса принятия решений. Механизмы рекомендаций — прекрасный пример моделей машинного обучения. OTT-сервисы, такие как Netflix, изучают ваши предпочтения в отношении контента и предлагают похожий контент на основе ваших поисковых привычек и истории просмотров.

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

Существует четыре типа методологий машинного обучения.

• Контролируемое обучение — для получения точных результатов нужны размеченные данные. Часто требуется изучение большего количества данных и периодическая корректировка для улучшения результатов.
• Полуконтролируемое обучение. Это средний уровень между контролируемым и неконтролируемым обучением, который демонстрирует функциональность обеих областей. Он может давать результаты на частично размеченных данных и не требует постоянной корректировки для получения точных результатов.
• Неконтролируемое обучение — оно обнаруживает закономерности и идеи в наборах данных без вмешательства человека и дает точные результаты. Кластеризация является наиболее распространенным применением обучения без учителя.
• Обучение с подкреплением. Модель обучения с подкреплением требует постоянной обратной связи или подкрепления по мере поступления новой информации для получения точных результатов. Он также использует «функцию вознаграждения», которая позволяет самообучаться, вознаграждая желаемые результаты и наказывая за неправильные.

Глубокое обучение в двух словах

Модели машинного обучения требуют вмешательства человека для повышения точности. Наоборот, модели глубокого обучения самосовершенствуются после каждого результата без присмотра человека. Но для этого часто требуются более подробные и объемные объемы данных.

Методология глубокого обучения разрабатывает сложную модель обучения, основанную на нейронных сетях, вдохновленных человеческим разумом. Эти модели имеют несколько уровней алгоритмов, называемых нейронами. Они продолжают совершенствоваться без вмешательства человека, подобно когнитивному разуму, который продолжает совершенствоваться и развиваться с практикой, повторными посещениями и временем.

Модели глубокого обучения в основном используются для классификации и извлечения признаков. Например, глубинные модели используют набор данных для распознавания лиц. Модель создает многомерные матрицы для запоминания каждой черты лица в виде пикселей. Когда вы просите его распознать изображение человека, которого он не видел, он легко распознает его, сопоставляя ограниченные черты лица.

• Сверточные нейронные сети (CNN) — свертка — это процесс присвоения весов различным объектам изображения. На основе этих назначенных весов модель CNN распознает это. Результаты основаны на том, насколько эти веса близки к весу объекта, подаваемого в виде поезда.
• Рекуррентная нейронная сеть (RNN). В отличие от CNN, модель RNN пересматривает предыдущие результаты и точки данных, чтобы принимать более точные решения и прогнозы. Это настоящая копия когнитивных функций человека.
• Генеративно-состязательные сети (GAN) — два классификатора в GAN, генератор и дискриминатор, получают доступ к одним и тем же данным. Генератор создает поддельные данные, используя обратную связь от дискриминатора. Дискриминатор пытается классифицировать, являются ли данные реальными или поддельными.

Существенные различия

Ниже приведены некоторые заметные отличия.

Машинное обучение против глубокого обучения — какое из них лучше?

Выбор между машинным обучением и глубоким обучением действительно основан на их вариантах использования. Оба используются для создания машин с интеллектом, близким к человеческому. Точность обеих моделей зависит от того, используете ли вы соответствующие ключевые показатели эффективности и атрибуты данных.

Машинное обучение и глубокое обучение станут рутинными бизнес-компонентами во всех отраслях. Несомненно, в ближайшем будущем искусственный интеллект полностью автоматизирует такие отрасли, как авиация, военное дело и автомобили.

Если вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте и о том, как он постоянно меняет бизнес-результаты, прочтите другие статьи на объединить.ай.