La epoko de Artefarita Inteligenteco, en kiu ni jam vivas mergitaj, alportis en nian vivon grandan nombron da novaj ideoj kaj terminoj, kun kiuj ni iom post iom familiariĝas. En ĉi tiu artikolo ni analizos la diferenco inter Maŝina Lernado kaj Profunda Lernado, du malsamaj konceptoj kiuj ofte estas konfuzitaj.
Por komenci, gravas establi unuan distingon. Kvankam estas vere, ke ambaŭ konceptoj (ML kaj DL) estas parto de AI, ili estas fakte malsamaj aferoj, kvankam kun multaj punktoj komunaj. Du derivaĵoj de la nova teknologio kiu, laŭ la opinio de multaj, venis ŝanĝi la mondon.
Provante iom lumigi ĉi tiun ŝajnan babelon, nenio pli bona ol recurri al praktika analogio por klarigi tiujn diferencojn. Ni imagu, ke AI estas la kategorio kiu ampleksas ĉiujn transportrimedojn kiuj ekzistas (aŭtoj, bicikloj, trajnoj...). Nu, en ĉi tiu skemo Maŝina Lernado estus la aŭto, dum Profunda Lernado estus la elektra aŭto.
Alivorte, la DL estus speco de evoluo aŭ specialiĝo de la ML. Branĉo, kiu eliras el alia branĉo, kiu siavice naskiĝas el la trunko de Artefarita Inteligenteco. En la sekvaj alineoj ni pli detale pliprofundiĝas pri tio.
Maŝinlernado (ML)
Maŝina Lernado estas kutime difinita kiel subkategorio de Artefarita Inteligenteco tio permesas al sistemoj "lerni" kaj fari decidojn surbaze de datumoj. Surbaze de kompleksaj matematikaj modeloj, ML-algoritmoj uzas datenojn por fari prognozojn kaj fari decidojn, kvankam tiuj sistemoj ne estis specife programitaj por tiu tasko.
Por ke Maŝinlernado plene funkciu, necesas strukturitaj kaj antaŭprilaboritaj datumaj aroj. Ĉi tio neeviteble implicas la homa interveno, necesa por elekti la datumojn kaj ĉerpi ĝiajn plej gravajn trajtojn.
Maŝina lernado estas uzata por plenumi taskojn kiel tekstajn klasifikojn, financajn antaŭdirojn, rekomendajn sistemojn, ktp.
Profunda Lernado (DL)
Kiel ni atentigis komence de la afiŝo, Profunda Lernado estas ia altnivela subkategorio de Maŝina Lernado. Modelo kiu estas rekte inspirita de la strukturo de la homa cerbo. ML uzas plurtavolajn artefaritajn neŭrajn retojn, ankaŭ nomitajn "profundaj neŭralaj retoj" kiuj helpas vin identigi kompleksajn ŝablonojn el datumoj aŭtomate kaj multe pli efike.
Male al Maŝina Lernado, Profunda Lernado ne bezonas homan helpon por labori kun grandaj kvantoj da nestrukturitaj datumoj, ĉar ĝi povas detekti reprezentadojn aŭ trajtojn memstare. Krome, ju pli da informoj ĝi traktas, des pli rafinitaj la rezultoj kiujn ĝi ofertas.
DL estas uzata por taskoj kiel bildrekono kaj naturlingva prilaborado. Ĝiaj praktikaj aplikoj inkluzivas la disvolviĝon de virtualaj asistantoj, aŭtonomaj veturiloj, enhavgeneradaj iloj kaj aŭtomata tradukado, inter aliaj.
Maŝina Lernado kaj Profunda Lernado: similecoj kaj diferencoj
Kaj ML kaj DL temigas la disvolviĝon de programoj kapablaj identigi datumojn kaj ŝablonojn, sed Ili malsamas en la maniero kiel ili prilaboras datumojn kaj kiel ili ĉerpas kaj identigas funkciojn.
Por klarigi dubojn, ni aĉetos Maŝinlernadon kaj Profundan Lernadon punkto post punkto. Tiamaniere estas pli facile distingi ambaŭ konceptojn kaj kompreni ilian veran dimension. Ni alfrontas ML kaj DL en ĉiuj bazaj aspektoj:
Datumoj
- ML: Nur funkcias kun relative malgrandaj kaj bone strukturitaj datumbazoj.
- DL: Vi povas labori kun grandaj volumoj de nestrukturitaj datumoj.
Algoritmoj
- ML: Pritraktas statistikajn modelojn kaj simplajn matematikajn algoritmojn, kiel decidarbojn.
- DL: Ĝi uzas profundajn neŭrajn retojn.
Eltiro de bazaj trajtoj
- ML: Postulas homan intervenon.
- DL: La eltiro estas aŭtomata, ĉar la retoj lernas la funkciojn.
Komputado
- ML: Malpli intensa komputika potenco.
- DL: Ĝi postulas grandan komputilan potencon (uzo de GPUoj).
Aplikoj
- ML: Antaŭdiraj modeloj, rekomendaj sistemoj, klientservaj babiletoj ktp.
- DL: Bildrekono, aŭtonomaj veturiloj, enhavgenerado, ktp.
Grado de precizeco
- Pli malalta precizeco en kompleksaj taskoj.
- Pli granda precizeco en kompleksaj taskoj.
Plej bone estas ilustri ĉi tiujn diferencojn per praktika ekzemplo: Maŝinlernado-modelo estus nutrita de datumoj provizitaj de homo, ni metu serion da bildoj etikeditaj kiel "estas aŭto" kaj "ne ekzistas aŭto." En la sama tempo, ili aldonus pliajn identigajn trajtojn kiel ekzemple koloro, formo, ktp.
Aliflanke, en Deep Learning-modelo, la metodo konsistas el permesado de la sistemo "plonĝi" en grandegan oceanon de etikeditaj bilddatenoj por ke ĝi mem realigu la trajton eltiran procezon tra profundaj neŭralaj retoj.
konkludo
Kiel resumo, ni diros, ke la diferenco inter Maŝina Lernado kaj Profunda Lernado estas, ke la unua estas pli simpla. Pli taŭgas por labori kun malpli da datumoj kaj plenumi pli specifajn taskojn; Aliflanke, la dua estas multe pli potenca armilo por solvi kompleksajn problemojn kun grandaj kvantoj da datumoj. Krome, ĝi povas plenumi siajn taskojn kun malmulte al neniu homa interveno.
Redaktoro specialiĝis pri teknologiaj kaj interretaj aferoj kun pli ol dekjara sperto en malsamaj ciferecaj amaskomunikiloj. Mi laboris kiel redaktisto kaj enhavkreinto por elektronika komerco, komunikado, reta merkatado kaj reklamadfirmaoj. Mi ankaŭ skribis en retejoj pri ekonomio, financo kaj aliaj sektoroj. Mia laboro estas ankaŭ mia pasio. Nun, per miaj artikoloj en Tecnobits, Mi provas esplori ĉiujn novaĵojn kaj novajn ŝancojn, kiujn la mondo de teknologio proponas al ni ĉiutage por plibonigi niajn vivojn.