Машинско учење наспрам дубоког учења – кључне разлике

Терминологије попут вештачке интелигенције (АИ), машинског учења (МЛ) и дубоког учења су данас популарне. Људи, међутим, често користе ове термине наизменично. Иако су ови термини у великој мери повезани једни са другима, они такође имају карактеристичне карактеристике и специфичне случајеве употребе.

АИ се бави аутоматизованим машинама које решавају проблеме и доносе одлуке имитирајући људске когнитивне способности. Машинско учење и дубоко учење су поддомени вештачке интелигенције. Машинско учење је вештачка интелигенција која може да предвиђа предвиђања уз минималну људску интервенцију. Док је дубоко учење подскуп машинског учења који користи неуронске мреже за доношење одлука опонашајући неуронске и когнитивне процесе људског ума.

Горња слика илуструје хијерархију. Наставићемо са објашњавањем разлика између машинског учења и дубоког учења. Такође ће вам помоћи да одаберете одговарајућу методологију на основу њене примене и области фокуса. Хајде да разговарамо о овоме детаљно.

Машинско учење укратко

Машинско учење омогућава стручњацима да „обуче“ машину тако што ће је натерати да анализира огромне скупове података. Што више података машина анализира, то прецизније резултате може произвести доношењем одлука и предвиђања за невидљиве догађаје или сценарије.

Моделима машинског учења су потребни структурирани подаци да би се донели тачна предвиђања и одлуке. Ако подаци нису означени и организовани, модели машинског учења не успевају да их тачно схвате и они постају домен дубоког учења.

Доступност огромних количина података у организацијама учинила је машинско учење интегралном компонентом доношења одлука. Машине за препоруке су савршен пример модела машинског учења. ОТТ услуге као што је Нетфлик уче ваше поставке садржаја и предлажу сличан садржај на основу ваших навика претраживања и историје гледања.

Разумети како се обучавају модели машинског учења, хајде да прво погледамо типове МЛ.

Постоје четири врсте методологија у машинском учењу.

• Учење под надзором – потребни су му означени подаци да би се дали тачни резултати. Често захтева учење више података и периодична прилагођавања да би се побољшали резултати.
• Полу-надгледано – То је средњи ниво између надгледаног и ненадгледаног учења који показује функционалност оба домена. Може дати резултате на делимично означеним подацима и не захтева стална прилагођавања да би дао тачне резултате.
• Учење без надзора – Открива обрасце и увиде у скупове података без људске интервенције и даје тачне резултате. Груписање је најчешћа примена учења без надзора.
• Учење са појачањем – Модел учења са поткрепљењем захтева сталну повратну информацију или појачање како нове информације долазе да дају тачне резултате. Такође користи „функцију награђивања“ која омогућава самоучење награђивањем жељених резултата и кажњавањем погрешних.

Дубоко учење укратко

Моделима машинског учења потребна је људска интервенција да би се побољшала тачност. Напротив, модели дубоког учења се побољшавају након сваког резултата без људског надзора. Али често захтева детаљније и дуже количине података.

Методологија дубоког учења дизајнира софистицирани модел учења заснован на неуронским мрежама инспирисаним људским умом. Ови модели имају више слојева алгоритама који се називају неурони. Они настављају да се побољшавају без људске интервенције, попут когнитивног ума који се стално побољшава и развија са праксом, поновним посетама и временом.

Модели дубоког учења се углавном користе за класификацију и издвајање карактеристика. На пример, дубоки модели се хране скупом података у препознавању лица. Модел креира вишедимензионалне матрице за памћење сваке особине лица као пиксела. Када га замолите да препозна слику особе којој није био изложен, лако ће је препознати тако што ће ускладити ограничене црте лица.

• Конволуционе неуронске мреже (ЦНН) – Конволуција је процес додељивања тежина различитим објектима слике. На основу ових додељених тежина, ЦНН модел то препознаје. Резултати су засновани на томе колико су ове тежине блиске тежини објекта који се храни као воз.
• Рекурентна неуронска мрежа (РНН) – За разлику од ЦНН-а, РНН модел поново прегледа претходне резултате и тачке података како би донео прецизније одлуке и предвиђања. То је стварна реплика људске когнитивне функционалности.
• Генеративне адверсаријске мреже (ГАН) – Два класификатора у ГАН-у, генератор и дискриминатор, приступају истим подацима. Генератор производи лажне податке тако што укључује повратне информације од дискриминатора. Дискриминатор покушава да класификује да ли су дати подаци стварни или лажни.

Салиент Дифференцес

Испод су неке значајне разлике.

Машинско учење наспрам дубоког учења – који је најбољи?

Избор између машинског учења и дубоког учења је заиста заснован на њиховим случајевима употребе. Оба се користе за прављење машина са интелигенцијом скоро људском. Тачност оба модела зависи од тога да ли користите релевантне КПИ и атрибуте података.

Машинско учење и дубоко учење постаће рутинске пословне компоненте у свим индустријама. Без сумње, АИ ће у блиској будућности у потпуности аутоматизовати индустријске активности као што су авијација, ратовање и аутомобили.

Ако желите да сазнате више о вештачкој интелигенцији и како она континуирано револуционише пословне резултате, прочитајте више чланака на ујединити.аи.