Maskininlärning kontra djupinlärning – nyckelskillnader

Terminologier som artificiell intelligens (AI), Machine Learning (ML) och Deep Learning är en hype nu för tiden. Människor använder dock ofta dessa termer omväxlande. Även om dessa termer i hög grad relaterar till varandra, har de också särdrag och specifika användningsfall.

AI handlar om automatiserade maskiner som löser problem och fattar beslut som imiterar mänskliga kognitiva förmågor. Maskininlärning och djupinlärning är underdomänerna för AI. Machine Learning är en AI som kan göra förutsägelser med minimal mänsklig inblandning. Medan djupinlärning är den delmängd av maskininlärning som använder neurala nätverk för att fatta beslut genom att efterlikna de neurala och kognitiva processerna i det mänskliga sinnet.

Bilden ovan illustrerar hierarkin. Vi kommer att fortsätta med att förklara skillnaderna mellan maskininlärning och djupinlärning. Det kommer också att hjälpa dig att välja lämplig metod baserat på dess tillämpning och fokusområde. Låt oss diskutera detta i detalj.

Maskininlärning i ett nötskal

Maskininlärning tillåter experter att "träna" en maskin genom att få den att analysera enorma datamängder. Ju mer data maskinen analyserar, desto mer exakta resultat kan den producera genom att fatta beslut och förutsäga osynliga händelser eller scenarier.

Maskininlärningsmodeller behöver strukturerad data för att göra korrekta förutsägelser och beslut. Om data inte är märkta och organiserade, misslyckas maskininlärningsmodeller att förstå det korrekt, och det blir en domän för djupinlärning.

Tillgången till gigantiska datavolymer i organisationer har gjort maskininlärning till en integrerad del av beslutsfattande. Rekommendationsmotorer är det perfekta exemplet på maskininlärningsmodeller. OTT-tjänster som Netflix lär dig dina innehållspreferenser och föreslår liknande innehåll baserat på dina sökvanor och visningshistorik.

Att förstå hur maskininlärningsmodeller tränas, låt oss först titta på typer av ML.

Det finns fyra typer av metoder inom maskininlärning.

• Övervakat lärande – Det behöver märkta data för att ge korrekta resultat. Det kräver ofta att man lär sig mer data och regelbundna justeringar för att förbättra resultaten.
• Semi-övervakad – Det är en mellannivå mellan övervakat och oövervakat lärande som uppvisar funktionaliteten hos båda domänerna. Det kan ge resultat på delvis märkta data och kräver inte kontinuerliga justeringar för att ge korrekta resultat.
• Oövervakat lärande – Det upptäcker mönster och insikter i datauppsättningar utan mänsklig inblandning och ger korrekta resultat. Clustering är den vanligaste tillämpningen av oövervakat lärande.
• Förstärkningsinlärning – Förstärkningsinlärningsmodellen kräver ständig feedback eller förstärkning eftersom ny information kommer för att ge korrekta resultat. Den använder också en "Belöningsfunktion" som möjliggör självinlärning genom att belöna önskade resultat och straffa fel.

Djupt lärande i ett nötskal

Maskininlärningsmodeller behöver mänskligt ingripande för att förbättra noggrannheten. Tvärtom, djupinlärningsmodeller förbättrar sig själva efter varje resultat utan mänsklig övervakning. Men det kräver ofta mer detaljerade och långa mängder data.

Metodiken för djupinlärning designar en sofistikerad inlärningsmodell baserad på neurala nätverk inspirerade av det mänskliga sinnet. Dessa modeller har flera lager av algoritmer som kallas neuroner. De fortsätter att förbättras utan mänsklig inblandning, som det kognitiva sinnet som fortsätter att förbättras och utvecklas med övning, återbesök och tid.

Modeller för djupinlärning används främst för klassificering och extraktion av funktioner. Till exempel, djupa modeller matar på en datauppsättning i ansiktsigenkänning. Modellen skapar flerdimensionella matriser för att memorera varje ansiktsdrag som pixlar. När du ber den att känna igen en bild av en person som den inte exponerades för, känner den lätt igen den genom att matcha begränsade ansiktsdrag.

• Convolutional Neural Networks (CNN) – Convolution är processen att tilldela vikter till olika objekt i en bild. Baserat på dessa tilldelade vikter känner CNN-modellen igen det. Resultaten baseras på hur nära dessa vikter är objektets vikt som matas som ett tågset.
• Recurrent Neural Network (RNN) – Till skillnad från CNN, granskar RNN-modellen de tidigare resultaten och datapunkterna för att göra mer exakta beslut och förutsägelser. Det är en verklig kopia av mänsklig kognitiv funktionalitet.
• Generative Adversarial Networks (GAN) – De två klassificerarna i GAN, generatorn och diskriminatorn, får åtkomst till samma data. Generatorn producerar falska data genom att införliva feedback från diskriminatorn. Diskriminatorn försöker klassificera om en given data är verklig eller falsk.

Framträdande skillnader

Nedan är några anmärkningsvärda skillnader.

Machine Learning vs Deep Learning – Vilken är bäst?

Valet mellan maskininlärning kontra djupinlärning är verkligen baserat på deras användningsfall. Båda används för att tillverka maskiner med nästan mänsklig intelligens. Båda modellernas noggrannhet beror på om du använder relevanta nyckeltal och dataattribut.

Maskininlärning och djupinlärning kommer att bli rutinmässiga affärskomponenter inom olika branscher. Utan tvekan kommer AI att helt automatisera industriaktiviteter som flyg, krigföring och bilar inom en snar framtid.

Om du vill veta mer om AI och hur det kontinuerligt revolutionerar affärsresultat, läs fler artiklar om förena.ai.