Машинєне навчання vs. Глибоке навчання – Ключові відмінності

Термінології, такі як штучний інтелект (AI), машинне навчання (ML) та глибоке навчання, зараз дуже популярні. Люди, проте, часто використовують ці терміни взаємозамінно. Хоча ці терміни дуже пов’язані між собою, вони також мають особливі характеристики та конкретні випадки використання.

Штучний інтелект займається автоматизованими машинами, які розв’язують проблеми та приймають рішення, імітуючи людські когнітивні можливості. Машинне навчання та глибоке навчання є піддоменами штучного інтелекту. Машинне навчання – це штучний інтелект, який може робити передбачення з мінімальною втручанням людини. Глибоке навчання, з іншого боку, є підмножиною машинного навчання, яке використовує нейронні мережі для прийняття рішень шляхом імітування нейронних та когнітивних процесів людського мозку.

Вище зображення ілюструє ієрархію. Ми продовжимо з поясненням відмінностей між машинним навчанням та глибоким навчанням. Це також допоможе вам вибрати відповідну методологію на основі її застосування та сфери фокусу. Давайте обговоримо це детальніше.

Машинне навчання в нутрощах

Машинне навчання дозволяє експертам “навчати” машину, роблячи її аналізувати величезні набори даних. Чим більше даних машина аналізує, тим більш точні результати вона може продукувати, приймаючи рішення та передбачення для невидимих подій чи сценаріїв.

Моделі машинного навчання потребують структурованих даних, щоб зробити точні передбачення та приймати рішення. Якщо дані не позначені та не організовані, моделі машинного навчання не можуть точно зрозуміти їх, і це стає доменом глибокого навчання.

Наявність гігантських обсягів даних в організаціях зробила машинне навчання інтегральною складовою процесів прийняття рішень. Рекомендаційні системи – це ідеальний приклад моделей машинного навчання. Служби OTT, такі як Netflix, вчаться ваших уподобань у контенті та пропонують подібний контент на основі ваших пошукових звичок та історії перегляду.

Щоб зрозуміти як моделі машинного навчання тренуються, давайте спочатку розглянемо типи ML.

Є чотири типи методологій машинного навчання.

• Навчання з учителем – воно потребує позначених даних, щоб давати точні результати. Воно часто потребує вивчення більшої кількості даних та періодичних коригувань, щоб покращити результати.
• Напівнавчання – це середній рівень між навчанням з учителем та без вчителя, який демонструє функціональність обох доменів. Воно може давати результати на частково позначених даних та не потребує постійних коригувань, щоб давати точні результати.
• Навчання без вчителя – воно виявляє закономірності та інсайти в наборах даних без втручання людини та дає точні результати. Кластеризація – це найпоширеніший приклад навчання без вчителя.
• Навчання з підкріпленням – модель навчання з підкріпленням потребує постійної зворотної зв’язку або підкріплення, коли надходить нова інформація, щоб давати точні результати. Воно також використовує “Функцію винагороди”, яка дозволяє самонавчання, винагороджуючи бажані результати та карючи неправильні.

Глибоке навчання в нутрощах

Моделі машинного навчання потребують втручання людини, щоб покращити точність. Навпаки, моделі глибокого навчання покращують себе після кожного результату без нагляду людини. Проте воно часто потребує більш детальних та об’ємних даних.

Методологія глибокого навчання проектує складну модель навчання на основі нейронних мереж, натхненних людським мозком. Ці моделі мають декілька шарів алгоритмів, які називаються нейронами. Вони продовжують покращуватися без втручання людини, як і когнітивний мозок, який продовжує покращуватися та еволюціонувати з практикою, повторами та часом.

Моделі глибокого навчання в основному використовуються для класифікації та видобування функцій. Наприклад, глибокі моделі живляться на наборі даних у розпізнаванні облич. Модель створює багатовимірні матриці, щоб запам’ятати кожну особливість обличчя як пікселі. Коли ви просите її розпізнати зображення людини, яке вона не бачила раніше, вона легко розпізнає його, зіставляючи обмежені особливості обличчя.

• Свіркові нейронні мережі (CNN) – свіркове перетворення – це процес призначення ваг до різних об’єктів зображення. На основі цих призначених ваг модель CNN розпізнає його. Результати базуються на тому, наскільки близькими ці ваги є до ваг об’єкта, який подається як навчальний набір.
• Рекурентна нейронна мережа (RNN) – на відміну від CNN, модель RNN переглядає попередні результати та дані, щоб зробити більш точні рішення та передбачення. Це справжній аналог людської когнітивної функціональності.
• Генеративно-антагоністичні мережі (GAN) – два класифікатори в GAN, генератор та дискримінатор, отримують доступ до тих самих даних. Генератор створює фальшиві дані, включаючи зворотню зв’язку від дискримінатора. Дискримінатор намагається класифікувати, чи є дане дані справжніми чи фальшивими.

Видатні відмінності

Нижче наведені деякі помітні відмінності.

Машинне навчання vs. Глибоке навчання – яке з них краще?

Вибір між машинним навчанням та глибоким навчанням ґрунтується на їхніх випадках використання. Обидва використовуються для створення машин з майже людською інтелектом. Точність обидвох моделей залежить від того, чи використовуєте ви відповідні КПІ та атрибути даних.

Машинне навчання та глибоке навчання стануть звичайними складовими бізнесу в різних галузях. Безумовно, штучний інтелект повністю автоматизує діяльність галузей, таких як авіація, війна та автомобілі в найближчому майбутньому.

Якщо ви хочете дізнатися більше про штучний інтелект та про те, як він безперервно революціонізує бізнес-результати, прочитайте більше статей на unite.ai.