Maskinlärning vs. Djuplärning – Nyckelskillnader

Terminologier som Artificiell Intelligens (AI), Maskinlärning (ML) och Djuplärning är mycket omtalade dessa dagar. Människor använder dock ofta dessa termer utbytbart. Även om dessa termer har ett starkt samband med varandra, har de också distinkta funktioner och specifika användningsområden.

AI handlar om automatiserade maskiner som löser problem och fattar beslut som imiterar mänskliga kognitiva förmågor. Maskinlärning och djuplärning är underdomäner till AI. Maskinlärning är en AI som kan göra förutsägelser med minimal mänsklig inblandning. Djuplärning är en undergrupp till maskinlärning som använder neurala nätverk för att fatta beslut genom att imitera de neurala och kognitiva processerna i den mänskliga hjärnan.

Bilden ovan illustrerar hierarkin. Vi kommer att fortsätta med att förklara skillnaderna mellan maskinlärning och djuplärning. Det kommer också att hjälpa dig att välja den lämpligaste metoden baserat på dess tillämpning och fokusområde. Låt oss diskutera detta i detalj.

Maskinlärning i ett nötskal

Maskinlärning tillåter experter att “träna” en maskin genom att låta den analysera stora datamängder. Ju mer data maskinen analyserar, desto mer exakta resultat kan den producera genom att fatta beslut och förutsägelser för oupplevda händelser eller scenarier.

Maskinlärningsmodeller behöver strukturerad data för att göra exakta förutsägelser och beslut. Om data inte är märkt och organiserad, kan maskinlärningsmodellerna inte förstå den korrekt, och det blir ett område för djuplärning.

Tillgängligheten av enorma datavolymer i organisationer har gjort maskinlärning till en integrerad komponent i beslutsfattandet. Rekommendationssystem är det perfekta exemplet på maskinlärningsmodeller. OTT-tjänster som Netflix lär sig dina innehållspreferenser och föreslår liknande innehåll baserat på dina sökvanor och tittarhistorik.

För att förstå hur maskinlärningsmodeller tränas, låt oss först titta på typer av ML.

Det finns fyra typer av metoder i maskinlärning.

• Övervakad inlärning – Den behöver märkt data för att ge exakta resultat. Den kräver ofta mer data och periodiska justeringar för att förbättra resultaten.
• Semi-övervakad – Det är en mellannivå mellan övervakad och oövervakad inlärning som visar funktionen i båda domänerna. Den kan ge resultat på delvis märkt data och kräver inte kontinuerliga justeringar för att ge exakta resultat.
• Oövervakad inlärning – Den upptäcker mönster och insikter i datamängder utan mänsklig inblandning och ger exakta resultat. Klusteranalys är den vanligaste tillämpningen av oövervakad inlärning.
• Förstärkt inlärning – Förstärkt inlärningsmodell kräver kontinuerlig feedback eller förstärkning när ny information kommer för att ge exakta resultat. Den använder också en “Belöningsfunktion” som möjliggör självinlärning genom att belöna önskade resultat och bestraffa felaktiga.

Djuplärning i ett nötskal

Maskinlärningsmodeller behöver mänsklig inblandning för att förbättra exaktheten. Djuplärningsmodeller förbättrar sig själva efter varje resultat utan mänsklig tillsyn. Men det kräver ofta mer detaljerade och omfattande datavolymer.

Djuplärningsmetoden utformar en sofistikerad lärandemodell baserad på neurala nätverk inspirerade av den mänskliga hjärnan. Dessa modeller har flera lager av algoritmer som kallas neuroner. De fortsätter att förbättras utan mänsklig inblandning, som den kognitiva hjärnan som fortsätter att förbättras och utvecklas med övning, återbesök och tid.

Djuplärningsmodeller används främst för klassificering och funktionsextrahering. Till exempel matar djupmodeller på en datamängd i ansiktsigenkänning. Modellen skapar multidimensionella matriser för att komma ihåg varje ansiktsdrag som pixlar. När du ber den att känna igen en bild av en person den inte har sett förut, känner den igen den lätt genom att matcha begränsade ansiktsdrag.

• Konvolutionsneurala nätverk (CNN) – Konvolution är processen att tilldela vikter till olika objekt i en bild. Baserat på dessa tilldelade vikter känner CNN-modellen igen den. Resultaten baseras på hur nära dessa vikter är till objektsvikten som matats in som en träningsuppsättning.
• Recurrent Neural Network (RNN) – Till skillnad från CNN, återbesöker RNN-modellen tidigare resultat och datapunkter för att fatta mer exakta beslut och förutsägelser. Det är en verklig kopia av mänsklig kognitiv funktion.
• Generativa adversariala nätverk (GAN) – De två klassificerarna i GAN, generatoren och diskriminatoren, har tillgång till samma data. Generatoren producerar falsk data genom att inkorporera feedback från diskriminatoren. Diskriminatoren försöker klassificera om en given data är äkta eller falsk.

Främsta skillnader

Nedan följer några betydande skillnader.

Maskinlärning vs. Djuplärning – Vilken är bäst?

Valet mellan maskinlärning och djuplärning är verkligen baserat på deras användningsområden. Båda används för att skapa maskiner med nästan mänsklig intelligens. Exaktheten hos båda modellerna beror på om du använder relevanta KPI:er och dataattribut.

Maskinlärning och djuplärning kommer att bli rutinmässiga komponenter i företagsverksamhet över hela världen. Utan tvekan kommer AI att fullständigt automatisera företagsaktiviteter som flyg, krig och bilar i nästa framtid.

Om du vill veta mer om AI och hur det kontinuerligt revolutionerar företagsresultat, läs fler artiklar på unite.ai.