Эпоха в штучны інтэлект, у якім мы ўжо жывем пагружанымі, прыўнесла ў нашае жыццё вялікую колькасць новых ідэй і тэрмінаў, з якімі паступова мы знаёмімся. У гэтым артыкуле мы збіраемся прааналізаваць розніца паміж машынным навучаннем і глыбокім навучаннем, два розныя паняцці, якія часта блытаюць.
Для пачатку важна ўсталяваць першае адрозненне. Нягледзячы на тое, што абедзве канцэпцыі (ML і DL) з'яўляюцца часткай штучнага інтэлекту, насамрэч гэта розныя рэчы, хоць і маюць шмат агульных момантаў. Два варыянты новай тэхналогіі, якая, на думку многіх, зменіць свет.
Спроба праліць святло на гэтую ўяўную тарабаршчыну - нічога лепшага звярнуцца да практычнай аналогіі каб растлумачыць гэтыя адрозненні. Давайце ўявім, што штучны інтэлект - гэта катэгорыя, якая ахоплівае ўсе існуючыя сродкі перамяшчэння (аўтамабілі, ровары, цягнікі...). Ну, у гэтай схеме машыннае навучанне будзе аўтамабілем, а глыбокае навучанне - электрамабілем.
Іншымі словамі, DL будзе своеасаблівай эвалюцыяй або спецыялізацыяй ML. Галіна, якая выходзіць з іншай галіны, якая, у сваю чаргу, нараджаецца са ствала штучнага інтэлекту. У наступных параграфах мы паглыбімся ў гэта больш падрабязна.
Машыннае навучанне (ML)
Машыннае навучанне звычайна вызначаецца як падкатэгорыя штучнага інтэлекту дазваляе сістэмам «вучыцца» і прымаць рашэнні на аснове дадзеных. Заснаваныя на складаных матэматычных мадэлях, алгарытмы ML абапіраюцца на дадзеныя, каб рабіць прагнозы і прымаць рашэнні, нават калі гэтыя сістэмы не былі спецыяльна запраграмаваны для гэтай задачы.
Каб машыннае навучанне працавала паўнавартасна, неабходныя структураваныя і папярэдне апрацаваныя наборы даных. Гэта непазбежна цягне за сабой ўмяшанне чалавека, неабходны для выбару даных і вылучэння іх найбольш рэлевантных характарыстык.
Машыннае навучанне выкарыстоўваецца для выканання такіх задач, як класіфікацыя тэкстаў, фінансавыя прагнозы, сістэмы рэкамендацый прадуктаў і г.д.
Глыбокае навучанне (DL)
Як мы адзначалі ў пачатку паведамлення, Deep Learning - гэта свайго роду пашыраная падкатэгорыя машыннага навучання. Мадэль, якая непасрэдна натхнёная структурай чалавечы мозг. ML выкарыстоўвае шматслойныя штучныя нейронавыя сеткі, якія таксама называюць "глыбокія нейронавыя сеткі" якія дапамагаюць аўтаматычна і значна больш эфектыўна ідэнтыфікаваць складаныя ўзоры з даных.
У адрозненне ад машыннага навучання, Глыбокае навучанне не патрабуе дапамогі чалавека для працы з вялікімі аб'ёмамі неструктураваных даных, паколькі ён можа самастойна выяўляць прадстаўленні або асаблівасці. Акрамя таго, чым больш інфармацыі ён апрацоўвае, тым больш дакладныя вынікі ён прапануе.
DL выкарыстоўваецца для такіх задач, як распазнаванне малюнкаў і апрацоўка натуральнай мовы. Яго практычнае прымяненне ўключае распрацоўку віртуальных памочнікаў, аўтаномных транспартных сродкаў, інструментаў генерацыі кантэнту і аўтаматычнага перакладу, сярод іншага.
Машыннае навучанне і глыбокае навучанне: падабенства і адрозненні
І ML, і DL сканцэнтраваны на распрацоўцы праграм, здольных ідэнтыфікаваць дадзеныя і шаблоны, але Яны адрозніваюцца тым, як апрацоўваюць даныя, а таксама здабываюць і ідэнтыфікуюць функцыі.
Каб развеяць сумневы, мы збіраемся купляць машыннае навучанне і глыбокае навучанне па пунктах. Такім чынам лягчэй адрозніць абодва паняцці і зразумець іх сапраўднае вымярэнне. Мы супрацьстаім ML і DL ва ўсіх асноўных аспектах:
Дадзеныя
- ML: Працуе толькі з адносна невялікімі і добра структураванымі базамі даных.
- DL: Вы можаце працаваць з вялікімі аб'ёмамі неструктураваных дадзеных.
Алгарытмас
- ML: Апрацоўвае статыстычныя мадэлі і простыя матэматычныя алгарытмы, такія як дрэва рашэнняў.
- DL: Ён выкарыстоўвае глыбокія нейронавыя сеткі.
Выманне асноўных функцый
- МЛ: Патрабуе ўмяшання чалавека.
- DL: Выманне адбываецца аўтаматычна, паколькі сеткі вывучаюць асаблівасці.
вылічэнні
- ML: Менш інтэнсіўная вылічальная магутнасць.
- DL: Гэта патрабуе вялікай вылічальнай магутнасці (выкарыстанне графічных працэсараў).
прыкладанняў
- ML: мадэлі прагназавання, сістэмы рэкамендацый, чат-боты абслугоўвання кліентаў і г.д.
- DL: распазнаванне малюнкаў, аўтаномныя транспартныя сродкі, стварэнне кантэнту і г.д.
Grado de precision
- Больш нізкая дакладнасць у складаных задачах.
- Большая дакладнасць у складаных задачах.
Лепш за ўсё праілюстраваць гэтыя адрозненні з дапамогай практычны прыклад: Мадэль машыннага навучання будзе абапірацца на дадзеныя, прадстаўленыя чалавекам, давайце размесцім шэраг малюнкаў, пазначаных як «ёсць машына» і «няма машыны». У той жа час яны дададуць дадатковыя ідэнтыфікацыйныя характарыстыкі, такія як колер, форма і г.д.
З іншага боку, у мадэлі Deep Learning метад заключаецца ў тым, каб дазволіць сістэме "нырнуць" у велізарны акіян пазначаных малюнкаў, каб яна сама ажыццявіла працэс вылучэння прыкмет праз глыбокія нейронныя сеткі.
Заключэнне
Падводзячы вынік, мы скажам, што розніца паміж машынным і глыбокім навучаннем заключаецца ў тым, што першае прасцей. Лепш падыходзіць для працы з меншай колькасцю даных і выканання больш канкрэтных задач; З іншага боку, другая - значна больш магутная зброя для вырашэння складаных задач з вялікімі аб'ёмамі дадзеных. Акрамя таго, ён можа выконваць свае задачы практычна без умяшання чалавека.
Рэдактар, які спецыялізуецца на тэхналогіях і пытаннях Інтэрнэту з больш чым дзесяцігадовым вопытам работы ў розных лічбавых медыя. Я працаваў рэдактарам і стваральнікам кантэнту для кампаній па электроннай камерцыі, камунікацыі, інтэрнэт-маркетынгу і рэкламе. Я таксама пісаў на вэб-сайтах па эканоміцы, фінансах і іншых галінах. Мая праца таксама маё захапленне. Цяпер праз мае артыкулы ў Tecnobits, я стараюся даследаваць усе навіны і новыя магчымасці, якія кожны дзень прапануе нам свет тэхналогій, каб палепшыць наша жыццё.