በማሽን መማር እና በጥልቀት መማር መካከል ያለው ልዩነት ምንድን ነው?

ዘመን ሰው ሠራሽ አዕምሯዊ፥ ተጠምቀን የምንኖረው በህይወታችን ውስጥ ብዙ ቁጥር ያላቸውን አዳዲስ ሀሳቦችን እና ቃላትን ቀስ በቀስ እየተዋወቅን መጥቷል። በዚህ ጽሑፍ ውስጥ እንመረምራለን በማሽን መማር እና ጥልቅ ትምህርት መካከል ያለው ልዩነት, ብዙውን ጊዜ ግራ የሚያጋቡ ሁለት የተለያዩ ጽንሰ-ሐሳቦች.

ለመጀመር የመጀመሪያውን ልዩነት ማዘጋጀት አስፈላጊ ነው. ምንም እንኳን ሁለቱም ፅንሰ-ሀሳቦች (ML እና DL) የ AI አካል መሆናቸው እውነት ቢሆንም ፣ ምንም እንኳን ብዙ ተመሳሳይ ነጥቦች ቢኖራቸውም በእውነቱ የተለያዩ ነገሮች ናቸው። በብዙዎች አስተያየት ዓለምን ለመለወጥ የመጣው የአዲሱ ቴክኖሎጂ ሁለት ውጤቶች።

በዚህ ግልጽ ጅብሪሽ ላይ ትንሽ ብርሃን ለማብራት መሞከር፣ ምንም የተሻለ ነገር የለም። ወደ ተግባራዊ ተመሳሳይነት ይሂዱ እነዚህን ልዩነቶች ለማብራራት. እስቲ እናስብ AI ሁሉንም የመጓጓዣ መንገዶች (መኪናዎች, ብስክሌቶች, ባቡሮች ...) የሚያጠቃልል ምድብ ነው. ደህና፣ በዚህ እቅድ የማሽን መማር መኪናው ሲሆን ጥልቅ ትምህርት ደግሞ የኤሌክትሪክ መኪና ይሆናል።

በሌላ አነጋገር፣ DL የኤም.ኤል. የዝግመተ ለውጥ ወይም የልዩነት አይነት ይሆናል። ከሌላ ቅርንጫፍ የሚወጣ ቅርንጫፍ, በተራው, ከአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ግንድ የተወለደ. በሚቀጥሉት አንቀጾች ውስጥ ይህንን በጥልቀት እንመረምራለን ።

ማሽን ማሽን (ኤም.ኤል.)

የማሽን መማር አብዛኛው ጊዜ እንደ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ንዑስ ምድብ ይገለጻል። ስርዓቶች "እንዲማሩ" እና በመረጃ ላይ በመመስረት ውሳኔዎችን እንዲወስኑ ያስችላቸዋል. በተወሳሰቡ የሒሳብ ሞዴሎች ላይ በመመስረት፣ ኤም ኤል አልጎሪዝም ትንበያዎችን ለማድረግ እና ውሳኔዎችን ለማድረግ መረጃን ይስባል፣ ምንም እንኳን እነዚህ ስርዓቶች ለዚህ ተግባር በተለየ ፕሮግራም አልተዘጋጁም።

የማሽን መማር ሙሉ በሙሉ እንዲሰራ፣ የተዋቀሩ እና ቀድሞ የተሰሩ የውሂብ ስብስቦች ያስፈልጋሉ። ይህ የማይቀር ነው። የሰዎች ጣልቃገብነት, መረጃውን ለመምረጥ እና በጣም ተዛማጅ ባህሪያቱን ለማውጣት አስፈላጊ ነው.

የማሽን መማር እንደ የጽሑፍ ምደባዎች፣ የፋይናንስ ትንበያዎች፣ የምርት ጥቆማ ሥርዓቶች፣ ወዘተ ያሉ ተግባራትን ለማከናወን ይጠቅማል።

ጥልቅ ትምህርት (ዲኤል)

በጽሁፉ መጀመሪያ ላይ እንዳመለከትነው፣ ጥልቅ ትምህርት አንድ ዓይነት ነው። የላቀ የማሽን መማር ንዑስ ምድብ. በአወቃቀሩ ላይ በቀጥታ የሚነሳሳ ሞዴል የሰው አንጎል. ML ባለብዙ ሽፋን ሰው ሰራሽ ነርቭ ኔትወርኮችን ይጠቀማል፣ በተጨማሪም ይባላል "ጥልቅ የነርቭ አውታረ መረቦች" ውስብስብ ንድፎችን ከውሂብ በራስ-ሰር እና በጣም በብቃት ለመለየት የሚረዳዎት።

ከማሽን መማር በተለየ፣ ጥልቅ ትምህርት በከፍተኛ መጠን ካልተዋቀረ መረጃ ጋር ለመስራት የሰው እርዳታ አያስፈልገውም, ውክልናዎችን ወይም ባህሪያትን በራሱ ማግኘት ስለሚችል. በተጨማሪም ፣ የበለጠ መረጃ በሚይዝ ፣ የበለጠ የተጣራ ውጤቶችን ይሰጣል።

DL እንደ ምስል ማወቂያ እና የተፈጥሮ ቋንቋ ሂደት ላሉ ተግባራት ያገለግላል። የእሱ ተግባራዊ አፕሊኬሽኖች የቨርቹዋል ረዳቶች፣ ራስን ችሎ የሚንቀሳቀሱ ተሽከርካሪዎችን፣ የይዘት ማመንጨት መሳሪያዎችን እና አውቶማቲክ ትርጉምን እና ሌሎችንም ያካትታል።

የማሽን መማር እና ጥልቅ ትምህርት፡ መመሳሰሎች እና ልዩነቶች

ሁለቱም ML እና DL መረጃን እና ቅጦችን መለየት የሚችሉ ፕሮግራሞችን በማዘጋጀት ላይ ያተኩራሉ መረጃን በሚያስኬዱበት መንገድ እና ባህሪያትን በማውጣት እና በመለየት ይለያያሉ.

ጥርጣሬዎችን ለማጥራት የማሽን መማር እና ጥልቅ ትምህርት ነጥብ በነጥብ እንገዛለን። በዚህ መንገድ ሁለቱንም ጽንሰ-ሐሳቦች መለየት እና የእነሱን ትክክለኛ ልኬት ለመረዳት ቀላል ነው. በሁሉም መሰረታዊ ገጽታዎች ML እና DL እንጋፈጣለን፡-

ውሂብ

• ኤም.ኤል: በአንፃራዊነት አነስተኛ እና በደንብ ከተዋቀሩ የውሂብ ጎታዎች ጋር ብቻ ነው የሚሰራው.
• ዲኤል፡ ከትላልቅ መጠኖች ካልተዋቀረ መረጃ ጋር መስራት ትችላለህ።

አልጎሪጥሞስ

• ኤም.ኤል፡ እንደ የውሳኔ ዛፎች ያሉ ስታትስቲካዊ ሞዴሎችን እና ቀላል የሂሳብ ስልተ ቀመሮችን ይቆጣጠራል።
• ዲኤል፡ ጥልቅ የነርቭ መረቦችን ይጠቀማል።

መሰረታዊ ባህሪያትን ማውጣት

• ኤም.ኤል፡ የሰው ጣልቃ ገብነት ያስፈልገዋል።
• ዲኤል፡ አውጣው አውቶማቲክ ነው፣ አውታረ መረቦች ባህሪያቱን ስለሚማሩ።

ማስላት

• ኤም.ኤል፡ ያነሰ የተጠናከረ የኮምፒውተር ኃይል።
• ዲኤል፡ ትልቅ የስሌት ሃይል ይጠይቃል (የጂፒዩ አጠቃቀም)።

መተግበሪያዎች

• ኤም.ኤል፡ የትንበያ ሞዴሎች፣ የምክር ሥርዓቶች፣ የደንበኞች አገልግሎት ቻትቦቶች፣ ወዘተ.
• ዲኤል፡ የምስል ማወቂያ፣ ራስ ገዝ ተሽከርካሪዎች፣ የይዘት ማመንጨት፣ ወዘተ

Grado de precisión

• ውስብስብ ተግባራት ውስጥ ዝቅተኛ ትክክለኛነት.
• ውስብስብ በሆኑ ተግባራት ውስጥ የበለጠ ትክክለኛነት.

እነዚህን ልዩነቶች በምሳሌ ማስረዳት የተሻለ ነው። ተግባራዊ ምሳሌየማሽን መማሪያ ሞዴል የሚመገበው በሰው በተሰጠ መረጃ ነው፣ እስቲ "መኪና አለ" እና "መኪና የለም" በሚል የተለጠፈ ተከታታይ ምስሎችን እናስቀምጥ። በተመሳሳይ ጊዜ እንደ ቀለም, ቅርፅ, ወዘተ የመሳሰሉ ተጨማሪ የመለያ ባህሪያትን ይጨምራሉ.

በሌላ በኩል፣ በጥልቅ ትምህርት ሞዴል፣ ስልቱ ስርዓቱ ወደ ተለጠፈ የምስል ውሂብ ግዙፍ ውቅያኖስ ውስጥ "እንዲጠልቅ" መፍቀድን ያካትታል ስለዚህም እሱ ራሱ በጥልቅ ነርቭ አውታሮች አማካኝነት የባህሪ ማውጣቱን ሂደት ያከናውናል።

መደምደሚያ

እንደ ማጠቃለያ, በማሽን መማር እና ጥልቅ ትምህርት መካከል ያለው ልዩነት የመጀመሪያው ቀላል ነው እንላለን. በትንሽ ውሂብ ለመስራት እና የበለጠ የተወሰኑ ተግባራትን ለማከናወን የተሻለ; በሌላ በኩል, ሁለተኛው ውስብስብ ችግሮችን በከፍተኛ መጠን ውሂብ ለመፍታት በጣም ኃይለኛ መሳሪያ ነው. በተጨማሪም ፣ በትንሽ እና በሰው ጣልቃገብነት ተግባሩን ማከናወን ይችላል።