Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning?

Die Ära von Künstliche Intelligenz, in dem wir bereits versunken leben, hat eine Vielzahl neuer Ideen und Begriffe in unser Leben gebracht, mit denen wir uns nach und nach vertraut machen. In diesem Artikel werden wir das analysieren Unterschied zwischen maschinellem Lernen und tiefem Lernen, zwei verschiedene Konzepte, die oft verwechselt werden.

Zunächst ist es wichtig, eine erste Unterscheidung zu treffen. Obwohl es wahr ist, dass beide Konzepte (ML und DL) Teil der KI sind, handelt es sich tatsächlich um unterschiedliche Dinge, wenn auch mit vielen Gemeinsamkeiten. Zwei Ableitungen der neuen Technologie, die nach Meinung vieler die Welt verändern wird.

Es gibt nichts Besseres als den Versuch, etwas Licht in dieses scheinbare Unsinn zu bringen auf eine praktische Analogie zurückgreifen um diese Unterschiede zu erklären. Stellen wir uns vor, dass KI die Kategorie ist, die alle existierenden Transportmittel (Autos, Fahrräder, Züge ...) umfasst. Nun, in diesem Schema wäre maschinelles Lernen das Auto, während Deep Learning das Elektroauto wäre.

Mit anderen Worten wäre der DL eine Art Weiterentwicklung oder Spezialisierung des ML. Ein Zweig, der aus einem anderen Zweig hervorgeht, der wiederum aus dem Stamm der künstlichen Intelligenz hervorgeht. In den folgenden Abschnitten gehen wir näher darauf ein.

Maschinelles Lernen (ML)

Maschinelles Lernen wird normalerweise als eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz definiert ermöglicht es Systemen, auf der Grundlage von Daten zu „lernen“ und Entscheidungen zu treffen. Basierend auf komplexen mathematischen Modellen greifen ML-Algorithmen auf Daten zurück, um Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu treffen, auch wenn diese Systeme nicht speziell für diese Aufgabe programmiert wurden.

Damit maschinelles Lernen vollständig funktioniert, sind strukturierte und vorverarbeitete Datensätze erforderlich. Dies bringt zwangsläufig die menschliches Eingreifen, notwendig, um die Daten auszuwählen und ihre relevantesten Merkmale zu extrahieren.

Mithilfe von maschinellem Lernen werden Aufgaben wie Textklassifizierungen, Finanzprognosen, Produktempfehlungssysteme usw. ausgeführt.

Tiefes Lernen (DL)

Wie wir am Anfang des Beitrags betont haben, ist Deep Learning eine Art von fortgeschrittene Unterkategorie des maschinellen Lernens. Ein Modell, das direkt von der Struktur des inspiriert ist menschliches Gehirn. ML verwendet mehrschichtige künstliche neuronale Netze, auch genannt „tiefe neuronale Netze“ die Ihnen helfen, komplexe Muster aus Daten automatisch und viel effizienter zu erkennen.

Im Gegensatz zum maschinellen Lernen Deep Learning benötigt keine menschliche Hilfe, um mit großen Mengen unstrukturierter Daten zu arbeiten, da es Darstellungen oder Merkmale selbst erkennen kann. Darüber hinaus sind die Ergebnisse umso präziser, je mehr Informationen verarbeitet werden.

DL wird für Aufgaben wie Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet. Zu den praktischen Anwendungen gehören unter anderem die Entwicklung virtueller Assistenten, autonomer Fahrzeuge, Tools zur Inhaltsgenerierung und automatische Übersetzung.

Maschinelles Lernen und Deep Learning: Gemeinsamkeiten und Unterschiede

Sowohl ML als auch DL konzentrieren sich auf die Entwicklung von Programmen, die in der Lage sind, Daten und Muster zu identifizieren Sie unterscheiden sich in der Art und Weise, wie sie Daten verarbeiten und wie sie Merkmale extrahieren und identifizieren.

Um Zweifel auszuräumen, werden wir Maschinelles Lernen und Deep Learning Punkt für Punkt kaufen. Auf diese Weise ist es einfacher, beide Konzepte zu unterscheiden und ihre wahre Dimension zu verstehen. Wir konfrontieren ML und DL in allen grundlegenden Aspekten:

Daten

• ML: Funktioniert nur mit relativ kleinen und gut strukturierten Datenbanken.
• DL: Sie können mit großen Mengen unstrukturierter Daten arbeiten.

Algorithmen

• ML: Behandelt statistische Modelle und einfache mathematische Algorithmen, wie z. B. Entscheidungsbäume.
• DL: Es nutzt tiefe neuronale Netze.

Grundlegende Funktionen extrahieren

• ML: Erfordert menschliches Eingreifen.
• DL: Die Extraktion erfolgt automatisch, da die Netzwerke die Funktionen lernen.

Rechnen

• ML: Weniger intensive Rechenleistung.
• DL: Es erfordert große Rechenleistung (Einsatz von GPUs).

Anwendungen

• ML: Vorhersagemodelle, Empfehlungssysteme, Kundendienst-Chatbots usw.
• DL: Bilderkennung, autonome Fahrzeuge, Inhaltsgenerierung usw.

Genauigkeitsgrad

• Geringere Präzision bei komplexen Aufgaben.
• Höhere Präzision bei komplexen Aufgaben.

Am besten veranschaulichen Sie diese Unterschiede mit ein praktisches Beispiel: Ein Modell für maschinelles Lernen würde von Daten gespeist werden, die von einem Menschen bereitgestellt werden. Stellen wir eine Reihe von Bildern mit der Bezeichnung „Es gibt ein Auto“ und „Es gibt kein Auto“ ein. Gleichzeitig würden sie zusätzliche Erkennungsmerkmale wie Farbe, Form usw. hinzufügen.

Bei einem Deep-Learning-Modell hingegen besteht die Methode darin, das System in einen riesigen Ozean markierter Bilddaten „eintauchen“ zu lassen, sodass es selbst den Merkmalsextraktionsprozess durch tiefe neuronale Netze durchführt.

Fazit

Zusammenfassend können wir sagen, dass der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning darin besteht, dass ersteres einfacher ist. Besser geeignet für die Arbeit mit weniger Daten und die Ausführung spezifischerer Aufgaben; Andererseits ist die zweite eine viel leistungsfähigere Waffe, um komplexe Probleme mit großen Datenmengen zu lösen. Darüber hinaus kann es seine Aufgaben ohne oder mit geringem menschlichem Eingreifen erfüllen.