Maşın Öyrənməsi ilə Dərin Öyrənmə arasındakı fərq nədir?

dövrü Süni intellektArtıq dalaraq yaşadığımız , həyatımıza çoxlu sayda yeni ideyalar və tədricən tanış olduğumuz terminlər gətirdi. Bu yazıda biz təhlil edəcəyik Machine Learning və Deep Learning arasındakı fərq, tez-tez qarışdırılan iki fərqli anlayış.

Başlamaq üçün, ilk fərq yaratmaq vacibdir. Hər iki anlayışın (ML və DL) AI-nin bir hissəsi olduğu doğru olsa da, bir çox ortaq nöqtələrə baxmayaraq, əslində fərqli şeylərdir. Çoxlarının fikrincə, dünyanı dəyişdirmək üçün gələn yeni texnologiyanın iki törəməsi.

Bu açıq-aydın cəfəngiyyata bir qədər işıq salmağa çalışmaqdan daha yaxşısı yoxdur praktiki bənzətməyə müraciət edin bu fərqləri izah etmək. Təsəvvür edək ki, süni intellekt mövcud olan bütün nəqliyyat vasitələrini (avtomobillər, velosipedlər, qatarlar...) əhatə edən kateqoriyadır. Yaxşı, bu sxemdə Machine Learning avtomobil, Deep Learning isə elektrik avtomobili olacaq.

Başqa sözlə, DL ML-nin bir növ təkamülü və ya ixtisaslaşması olardı. Öz növbəsində Süni İntellektin gövdəsindən doğulan başqa bir budaqdan yaranan bir budaq. Növbəti paraqraflarda biz bunu daha ətraflı nəzərdən keçirəcəyik.

Maşın Təlimi (ML)

Maşın Öyrənməsi adətən Süni İntellektin alt kateqoriyası kimi müəyyən edilir sistemlərə verilənlər əsasında “öyrənməyə” və qərarlar qəbul etməyə imkan verir. Mürəkkəb riyazi modellərə əsaslanaraq, ML alqoritmləri proqnozlar vermək və qərarlar qəbul etmək üçün məlumatlardan istifadə edir, baxmayaraq ki, bu sistemlər bu vəzifə üçün xüsusi olaraq proqramlaşdırılmayıb.

Machine Learning-in tam işləməsi üçün strukturlaşdırılmış və əvvəlcədən işlənmiş məlumat dəstləri lazımdır. Bu, istər-istəməz tələb edir insan müdaxiləsi, məlumatları seçmək və onun ən uyğun xüsusiyyətlərini çıxarmaq lazımdır.

Machine Learning mətn təsnifatları, maliyyə proqnozları, məhsul tövsiyə sistemləri və s. kimi vəzifələri yerinə yetirmək üçün istifadə olunur.

Dərin Öyrənmə (DL)

Yazının əvvəlində qeyd etdiyimiz kimi, Dərin Öyrənmə bir növdür Maşın Öyrənməsinin qabaqcıl alt kateqoriyası. Quruluşundan birbaşa ilham alan bir model insan beyni. ML də adlandırılan çox qatlı süni neyron şəbəkələrindən istifadə edir "dərin neyron şəbəkələri" məlumatlardan mürəkkəb nümunələri avtomatik və daha səmərəli şəkildə müəyyən etməyə kömək edir.

Maşın Öyrənməsindən fərqli olaraq, Deep Learning böyük həcmdə strukturlaşdırılmamış məlumatlarla işləmək üçün insan köməyinə ehtiyac duymur, çünki o, öz-özünə təmsilləri və ya xüsusiyyətləri aşkar edə bilir. Bundan əlavə, nə qədər çox məlumat işlədirsə, təklif etdiyi nəticələr bir o qədər mükəmməl olur.

DL təsvirin tanınması və təbii dilin işlənməsi kimi vəzifələr üçün istifadə olunur. Onun praktik tətbiqlərinə virtual köməkçilərin, avtonom nəqliyyat vasitələrinin, məzmun yaratma vasitələrinin və avtomatik tərcümənin inkişafı daxildir.

Maşın öyrənmə və dərin öyrənmə: oxşarlıqlar və fərqlər

Həm ML, həm də DL məlumat və nümunələri müəyyən edə bilən proqramların inkişafına diqqət yetirir, lakin Onlar məlumatları emal etmə üsulları və xüsusiyyətləri çıxarmaq və müəyyən etmək üsulları ilə fərqlənirlər.

Şübhələri aradan qaldırmaq üçün biz Maşın Öyrənmə və Dərin Öyrənmə nöqtəsini alacağıq. Beləliklə, hər iki anlayışı ayırd etmək və onların həqiqi ölçüsünü başa düşmək daha asandır. Biz bütün əsas aspektlərdə ML və DL ilə qarşılaşırıq:

Məlumat

• ML: Yalnız nisbətən kiçik və yaxşı strukturlaşdırılmış verilənlər bazaları ilə işləyir.
• DL: Siz strukturlaşdırılmamış böyük həcmli məlumatlarla işləyə bilərsiniz.

Alqoritmlər

• ML: Statistik modelləri və qərar ağacları kimi sadə riyazi alqoritmləri idarə edir.
• DL: Dərin neyron şəbəkələrindən istifadə edir.

Əsas xüsusiyyətlərin çıxarılması

• ML: İnsan müdaxiləsi tələb olunur.
• DL: Çıxarma avtomatikdir, çünki şəbəkələr xüsusiyyətləri öyrənirlər.

Hesablama

• ML: Daha az intensiv hesablama gücü.
• DL: Bu, böyük hesablama gücü tələb edir (GPU-ların istifadəsi).

applications

• ML: Proqnoz modelləri, tövsiyə sistemləri, müştəri xidməti chatbotları və s.
• DL: Təsvirin tanınması, avtonom nəqliyyat vasitələri, məzmunun yaradılması və s.

Yüksək dəqiqlik

• Mürəkkəb işlərdə daha az dəqiqlik.
• Mürəkkəb işlərdə daha yüksək dəqiqlik.

Bu fərqləri təsvir etmək daha yaxşıdır praktik bir nümunə: Maşın Öyrənmə modeli insan tərəfindən verilən məlumatlarla qidalanacaq, gəlin "avtomobil var" və "avtomobil yoxdur" kimi etiketlənmiş bir sıra şəkilləri qoyaq. Eyni zamanda, onlar rəng, forma və s. kimi əlavə müəyyənedici xüsusiyyətlər əlavə edərdilər.

Digər tərəfdən, Dərin Öyrənmə modelində metod, sistemin dərin neyron şəbəkələri vasitəsilə xüsusiyyət çıxarma prosesini həyata keçirməsi üçün etiketli görüntü məlumatlarının böyük okeanına "dalma" imkanı verməkdən ibarətdir.

Nəticə

Xülasə olaraq deyəcəyik ki, Machine Learning və Deep Learning arasındakı fərq birincinin daha sadə olmasıdır. Daha az məlumatla işləmək və daha konkret tapşırıqları yerinə yetirmək üçün daha uyğundur; Digər tərəfdən, ikincisi, böyük həcmli məlumatlarla mürəkkəb problemləri həll etmək üçün daha güclü bir silahdır. Bundan əlavə, o, heç bir insan müdaxiləsi olmadan öz vəzifələrini yerinə yetirə bilər.