Машинне навчання проти глибокого навчання – ключові відмінності

Сьогодні такі термінології, як штучний інтелект (AI), машинне навчання (ML) і глибоке навчання, викликають ажіотаж. Однак люди часто використовують ці терміни як синоніми. Хоча ці терміни тісно пов’язані один з одним, вони також мають відмінні риси та специфічні випадки використання.

ШІ має справу з автоматизованими машинами, які вирішують проблеми та приймають рішення, імітуючи когнітивні здібності людини. Машинне та глибоке навчання є піддоменами ШІ. Машинне навчання – це штучний інтелект, який може робити прогнози з мінімальним втручанням людини. Тоді як глибоке навчання — це підмножина машинного навчання, яке використовує нейронні мережі для прийняття рішень, імітуючи нервові та когнітивні процеси людського розуму.

Зображення вище ілюструє ієрархію. Ми продовжимо пояснювати відмінності між машинним і глибоким навчанням. Це також допоможе вам вибрати відповідну методологію на основі її застосування та сфери фокусування. Давайте обговоримо це детально.

Машинне навчання в двох словах

Машинне навчання дозволяє експертам «навчати» машину, змушуючи її аналізувати масивні набори даних. Що більше даних аналізує машина, то точніші результати вона може отримати, приймаючи рішення та прогнозуючи невидимі події чи сценарії.

Моделі машинного навчання потребують структурованих даних, щоб робити точні прогнози та приймати рішення. Якщо дані не позначені та не впорядковані, моделі машинного навчання не зможуть їх точно зрозуміти, і вони стають областю глибокого навчання.

Доступність гігантських обсягів даних в організаціях зробила машинне навчання невід’ємним компонентом прийняття рішень. Механізми рекомендацій є ідеальним прикладом моделей машинного навчання. Сервіси OTT, як-от Netflix, вивчають ваші вподобання вмісту та пропонують схожий вміст на основі ваших пошукових звичок та історії переглядів.

Зрозуміти як навчаються моделі машинного навчання, давайте спочатку розглянемо типи ML.

У машинному навчанні існує чотири типи методологій.

• Контрольоване навчання – для отримання точних результатів потрібні позначені дані. Це часто вимагає вивчення додаткових даних і періодичних коригувань для покращення результатів.
• Напівконтрольоване – це середній рівень між контрольованим і неконтрольованим навчанням, який демонструє функціональність обох доменів. Він може давати результати на частково позначених даних і не потребує постійних коригувань для отримання точних результатів.
• Неконтрольоване навчання – воно виявляє закономірності та ідеї в наборах даних без втручання людини та дає точні результати. Кластеризація є найпоширенішим застосуванням неконтрольованого навчання.
• Навчання з підкріпленням – Модель навчання з підкріпленням вимагає постійного зворотного зв’язку або підкріплення, коли надходить нова інформація, щоб дати точні результати. Він також використовує «функцію винагороди», яка забезпечує самонавчання шляхом винагороди за бажані результати та покарання за неправильні.

Глибоке навчання в двох словах

Моделі машинного навчання потребують втручання людини для підвищення точності. Навпаки, моделі глибокого навчання вдосконалюються після кожного результату без нагляду людини. Але для цього часто потрібні більш детальні та великі обсяги даних.

Методологія глибокого навчання розробляє складну модель навчання на основі нейронних мереж, натхненних людським розумом. Ці моделі мають кілька рівнів алгоритмів, які називаються нейронами. Вони продовжують вдосконалюватися без втручання людини, як когнітивний розум, який постійно вдосконалюється та розвивається з практикою, переглядами та часом.

Моделі глибокого навчання в основному використовуються для класифікації та виділення ознак. Наприклад, глибокі моделі використовують набір даних для розпізнавання обличчя. Модель створює багатовимірні матриці для запам’ятовування кожної риси обличчя як пікселів. Коли ви просите його розпізнати фотографію людини, яку він не бачив, він легко впізнає його, зіставляючи обмежені риси обличчя.

• Згорткові нейронні мережі (CNN) – згортка – це процес призначення вагових коефіцієнтів різним об’єктам зображення. На основі цих призначених ваг модель CNN розпізнає його. Результати ґрунтуються на тому, наскільки ці ваги близькі до ваги об’єкта, що подається у вигляді поїзда.
• Повторювана нейронна мережа (RNN) – на відміну від CNN, модель RNN переглядає попередні результати та точки даних, щоб приймати більш точні рішення та прогнози. Це справжня копія людських когнітивних функцій.
• Генеративні змагальні мережі (GAN) – два класифікатори в GAN, генератор і дискримінатор, мають доступ до тих самих даних. Генератор створює підроблені дані, враховуючи зворотний зв'язок від дискримінатора. Дискримінатор намагається класифікувати, чи є ці дані справжніми чи підробленими.

Суттєві відмінності

Нижче наведено деякі помітні відмінності.

Машинне навчання проти глибокого навчання – яке з них найкраще?

Вибір між машинним навчанням і глибоким навчанням справді базується на їх варіантах використання. Обидва використовуються для створення машин з інтелектом, близьким до людського. Точність обох моделей залежить від того, чи використовуєте ви відповідні KPI та атрибути даних.

Машинне та глибоке навчання стануть звичайними компонентами бізнесу в усіх галузях. Безсумнівно, ШІ повністю автоматизує діяльність таких галузей, як авіація, війна та автомобілі в найближчому майбутньому.

Якщо ви хочете дізнатися більше про ШІ та про те, як він постійно змінює бізнес-результати, прочитайте більше статей на unite.ai.