ren garaia Adimen Artifiziala, dagoeneko murgilduta bizi garen honetan, ideia eta termino berri ugari ekarri ditu gure bizitzara, pixkanaka-pixkanaka ezagutzen ari garen. Artikulu honetan aztertuko dugu Machine Learning eta Deep Learning arteko aldea, askotan nahasten diren bi kontzeptu ezberdin.
Hasteko, garrantzitsua da lehen bereizketa bat ezartzea. Egia den arren bi kontzeptuak (ML eta DL) AIaren parte direla, benetan gauza desberdinak dira, nahiz eta puntu komun asko dituzten. Askoren iritziz, mundua aldatzera etorri den teknologia berriaren bi eratorri.
Itxurazko txorakeria hori argitu nahian, ezer hoberik analogia praktiko batera jotzea desberdintasun horiek azaltzeko. Pentsa dezagun AI existitzen diren garraiobide guztiak (autoak, bizikletak, trenak...) biltzen dituen kategoria dela. Bada, eskema honetan Machine Learning autoa izango litzateke, Deep Learning, berriz, auto elektrikoa.
Beste era batera esanda, DL MLaren bilakaera edo espezializazio moduko bat izango litzateke. Beste adar batetik ateratzen den adarra, aldi berean, Adimen Artifizialaren enborretik jaiotzen dena. Hurrengo paragrafoetan zehatzago sakonduko dugu.
Makina ikastea (ML)
Machine Learning adimen artifizialaren azpikategoria gisa definitu ohi da sistemak datuetan oinarrituta “ikasteko” eta erabakiak hartzeko aukera ematen die. Eredu matematiko konplexuetan oinarrituta, ML algoritmoek iragarpenak egiteko eta erabakiak hartzeko datuak erabiltzen dituzte, nahiz eta sistema hauek zeregin horretarako berariaz programatu ez diren.
Machine Learning-ak guztiz funtziona dezan, egituratutako eta aurrez prozesatutako datu multzoak behar dira. Horrek ezinbestean dakar giza esku-hartzea, beharrezkoak datuak hautatzeko eta bere ezaugarri garrantzitsuenak ateratzeko.
Machine Learning-a testuen sailkapenak, finantza-iragarpenak, produktuak gomendatzeko sistemak, etab.
Ikaskuntza sakona (DL)
Postaren hasieran adierazi genuen bezala, Deep Learning moduko bat da Machine Learning azpikategoria aurreratua. Ereduaren egituran zuzenean inspiratzen dena giza garuna. ML-k geruza anitzeko sare neuronal artifizialak erabiltzen ditu, deitzen direnak ere "sare neuronal sakonak" datuetatik eredu konplexuak automatikoki eta askoz eraginkorrago identifikatzen lagunduko dizuna.
Ikaskuntza automatikoa ez bezala, Deep Learning-ek ez du giza laguntzarik behar egituratu gabeko datu kopuru handiekin lan egiteko, berez irudikapenak edo ezaugarriak hauteman ditzakeelako. Gainera, zenbat eta informazio gehiago maneiatu, orduan eta emaitza zehatzagoak eskaintzen ditu.
DL irudiak ezagutzeko eta hizkuntza naturalaren prozesamendua bezalako zereginetarako erabiltzen da. Bere aplikazio praktikoen artean, laguntzaile birtualak, ibilgailu autonomoak, edukiak sortzeko tresnak eta itzulpen automatikoa garatzea daude, besteak beste.
Machine Learning eta Deep Learning: antzekotasunak eta desberdintasunak
Bai ML bai DL datuak eta ereduak identifikatzeko gai diren programen garapenean jartzen dute arreta, baina Datuak prozesatzeko moduan eta ezaugarriak atera eta identifikatzen dituzten moduan desberdinak dira.
Zalantzak argitzeko, Machine Learning eta Deep Learning puntuz puntu erosiko ditugu. Horrela errazagoa da bi kontzeptuak bereiztea eta haien benetako dimentsioa ulertzea. ML eta DL oinarrizko alderdi guztietan aurre egiten diegu:
Datu
- ML: datu-base nahiko txiki eta ondo egituratuekin bakarrik funtzionatzen du.
- DL: Egituratu gabeko datu-bolumen handiekin lan egin dezakezu.
Algoritmoak
- ML: Eredu estatistikoak eta algoritmo matematiko sinpleak maneiatzen ditu, hala nola erabakien zuhaitzak.
- DL: Neurona-sare sakonak erabiltzen ditu.
Oinarrizko ezaugarriak ateratzea
- ML: giza esku-hartzea eskatzen du.
- DL: Erauzketa automatikoa da, sareek ezaugarriak ikasten baitituzte.
informatika
- ML: Konputazio-potentzia gutxiago intentsiboa.
- DL: Potentzia konputazional handia eskatzen du (GPUen erabilera).
aplikazioak
- ML: Iragarpen ereduak, gomendio sistemak, bezeroarentzako arretarako txat-botak, etab.
- DL: Irudien aitorpena, ibilgailu autonomoak, edukiak sortzea, etab.
Zehaztasun maila
- Zeregin konplexuetan zehaztasun txikiagoa.
- Zehaztasun handiagoa zeregin konplexuetan.
Hobe da desberdintasun horiek ilustratzea adibide praktikoa: Machine Learning eredu bat gizaki batek emandako datuez elikatuko litzateke, jar ditzagun "auto bat dago" eta "autorik ez dago" gisa etiketatutako irudi sorta bat. Aldi berean, identifikazio-ezaugarri gehigarriak gehituko lituzkete, hala nola kolorea, forma, etab.
Bestalde, Deep Learning ereduan, sistemari etiketatutako irudien datuen ozeano handi batean "murgiltzea" uztean datza, ezaugarriak ateratzeko prozesua sare neuronal sakonen bidez egin dezan.
Ondorioa
Laburpen gisa, Machine Learning eta Deep Learning-en arteko aldea lehena sinpleagoa dela esango dugu. Datu gutxiagorekin lan egiteko eta zeregin zehatzagoak exekutatzeko egokiagoa; Bestalde, bigarrena askoz arma indartsuagoa da datu kopuru handiekin arazo konplexuak konpontzeko. Gainera, bere zereginak giza esku-hartze gutxirekin egin ditzake.
Teknologia eta Interneteko gaietan espezializatutako editorea, hamar urte baino gehiagoko esperientziarekin euskarri digital ezberdinetan. Merkataritza elektroniko, komunikazio, online marketin eta publizitate enpresetarako editore eta eduki sortzaile gisa lan egin dut. Ekonomia, finantza eta beste sektore batzuetako webguneetan ere idatzi dut. Nire lana ere nire pasioa da. Orain, nire artikuluen bidez Tecnobits, teknologiaren munduak egunero gure bizitza hobetzeko eskaintzen dizkigun albiste eta aukera berri guztiak arakatzen saiatzen naiz.