Machine learning vs. Deep learning – Key Differences

Терминологии, такие как Искусственный Интеллект (ИИ), Machine Learning (ML) и Deep Learning, в последнее время очень популярны. Люди, однако, часто используют эти термины взаимозаменяемо. Хотя эти термины тесно связаны друг с другом, они также имеют свои особенные характеристики и конкретные случаи использования.

ИИ занимается автоматизированными машинами, которые решают проблемы и принимают решения, имитируя человеческие когнитивные способности. Machine Learning и Deep Learning являются поддоменами ИИ. Machine Learning – это ИИ, который может делать прогнозы с минимальным вмешательством человека. В то время как Deep Learning – это подмножество Machine Learning, которое использует нейронные сети для принятия решений, имитируя нейронные и когнитивные процессы человеческого разума.

Изображение выше иллюстрирует иерархию. Мы продолжим объяснять различия между Machine Learning и Deep Learning. Это также поможет вам выбрать подходящий метод на основе его применения и области внимания. Давайте обсудим это подробнее.

Machine Learning в двух словах

Machine Learning 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 Machine Learning требуют структурированных данных для того, чтобы делать точные прогнозы и решения. Если данные не помечены и не организованы, модели Machine Learning не могут точно понять их, и это становится областью Deep Learning.

Наличие огромных объемов данных в организациях сделало Machine Learning неотъемлемой частью процесса принятия решений. Рекомендационные системы – это идеальный пример моделей Machine Learning. Сервисы OTT, такие как Netflix, учатся ваши предпочтения в контенте и предлагают подобный контент на основе ваших привычек поиска и истории просмотра.

Чтобы понять как модели Machine Learning обучаются, давайте сначала посмотрим на типы ML.

Существует четыре типа методологий в Machine Learning.

• Обучение с учителем – ему нужно помеченные данные, чтобы давать точные результаты. Ему часто требуется больше данных и периодических корректировок, чтобы улучшить результаты.
• Полуучение – это средний уровень между обучением с учителем и без учителя, который демонстрирует функциональность обеих областей. Он может давать результаты на частично помеченных данных и не требует постоянных корректировок, чтобы давать точные результаты.
• Обучение без учителя – он обнаруживает закономерности и идеи в наборах данных без вмешательства человека и дает точные результаты. Кластеризация – это наиболее распространенное применение обучения без учителя.
• Обучение с подкреплением – модель обучения с подкреплением требует постоянной обратной связи или подкрепления, когда появляется новая информация, чтобы давать точные результаты. Он также использует “Функцию награды”, которая позволяет самообучение, вознаграждая желаемые результаты и наказывая неправильные.

Deep Learning в двух словах

Модели Machine Learning требуют вмешательства человека, чтобы улучшить точность. Напротив, модели Deep Learning улучшают себя после каждого результата без надзора человека. Но ему часто требуется больше подробных и объемных данных.

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

Модели Deep Learning в основном используются для классификации и извлечения признаков. Например, глубокие модели питаются набором данных в распознавании лиц. Модель создает многомерные матрицы, чтобы запомнить каждую черту лица как пиксели. Когда вы просите ее распознать картинку человека, которую она не видела, она легко распознает ее, сопоставляя ограниченные черты лица.

• Свёрточные нейронные сети (CNN) – свёрточение – 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, поданного в качестве обучающего набора.
• Рекуррентная нейронная сеть (RNN) – в отличие от CNN, модель RNN повторно посещает предыдущие результаты и данные, чтобы сделать более точные решения и прогнозы. Это фактическая реплика человеческой когнитивной функциональности.
• Генеративно-состязательные сети (GANs) – 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 реальным или фальшивым.

Значительные различия

Ниже приведены некоторые заметные различия.

Machine Learning vs. Deep Learning – какой из них лучше?

Выбор между Machine Learning и Deep Learning действительно основан на их случаях использования. Оба используются для создания машин с интеллектом, близким к человеческому. Точность обоих моделей зависит от того, используете ли вы соответствующие KPI и атрибуты данных.

Machine Learning и Deep Learning станут обычными компонентами бизнеса в различных отраслях. Безусловно, ИИ полностью автоматизирует отраслевые деятельности, 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.