Wat is it ferskil tusken Machine Learning en Deep Learning?

It tiidrek fan Artificial Intelligence, dêr't wy al ûnderdompele yn libje, hat in grut tal nije ideeën en termen yn ús libben brocht, dêr't wy stadichoan yn 'e kunde komme. Yn dit artikel sille wy analysearje de ferskil tusken Machine Learning en Deep Learning, twa ferskillende begripen dy't faaks trochinoar komme.

Om te begjinnen is it wichtich om in earste ûnderskied te meitsjen. Hoewol it wier is dat beide begripen (ML en DL) diel útmeitsje fan AI, binne se eins ferskillende dingen, hoewol mei in protte punten mienskiplik. Twa ôfliedingen fan de nije technology dy't, yn 'e miening fan in protte, is kommen om de wrâld te feroarjen.

Besykje te skine wat ljocht op dizze skynbere brabbel, neat better as taflecht ta in praktyske analogy om dizze ferskillen te ferklearjen. Litte wy ús foarstelle dat AI de kategory is dy't alle besteande ferfiermiddels omfettet (auto's, fytsen, treinen ...). No, yn dit skema soe Machine Learning de auto wêze, wylst Deep Learning de elektryske auto soe wêze.

Mei oare wurden, de DL soe in soarte fan evolúsje of spesjalisaasje wêze fan de ML. In tûke dy't komt út in oare tûke dy't, op syn beurt, is berne út 'e stam fan Artificial Intelligence. Yn 'e folgjende paragrafen geane wy ​​dêr yn mear detail yn.

Masine learen (ML)

Machine Learning wurdt meastal definiearre as in subkategory fan Artificial Intelligence dat stelt systemen te "learen" en meitsje besluten basearre op gegevens. Op grûn fan komplekse wiskundige modellen tekenje ML-algoritmen op gegevens om foarsizzingen te meitsjen en besluten te meitsjen, ek al binne dizze systemen net spesifyk programmearre foar dizze taak.

Foar Machine Learning om folslein te wurkjen, binne strukturearre en foarbewurke datasets nedich. Dit betsjut ûnûntkomber de minsklik yngripen, nedich om de gegevens te selektearjen en de meast relevante skaaimerken út te heljen.

Machine Learning wurdt brûkt om taken út te fieren lykas tekstklassifikaasjes, finansjele foarsizzingen, systemen foar oanbefelling fan produkten, ensfh.

Deep Learning (DL)

Lykas wy oan it begjin fan 'e post oanjûn, is Deep Learning in soarte fan avansearre subkategory fan Machine Learning. In model dat is direkt ynspirearre troch de struktuer fan 'e minskebern. ML brûkt keunstmjittige neurale netwurken mei meardere lagen, ek neamd "djippe neurale netwurken" dy't jo helpe om komplekse patroanen út gegevens automatysk en folle effisjinter te identifisearjen.

Oars as Machine Learning, Deep Learning hat gjin minsklike help nedich om te wurkjen mei grutte hoemannichten unstrukturearre gegevens, om't it sels represintaasjes of funksjes kin detectearje. Fierder, hoe mear ynformaasje it behannelet, hoe ferfine de resultaten dy't it biedt.

DL wurdt brûkt foar taken lykas byldherkenning en natuerlike taalferwurking. De praktyske tapassingen omfetsje de ûntwikkeling fan firtuele assistinten, autonome auto's, ark foar ynhâldgeneraasje en automatyske oersetting, ûnder oaren.

Machine Learning en Deep Learning: oerienkomsten en ferskillen

Sawol ML as DL rjochtsje har op 'e ûntwikkeling fan programma's dy't gegevens en patroanen kinne identifisearje, mar Se ferskille yn 'e manier wêrop se gegevens ferwurkje en hoe't se funksjes ekstrahearje en identifisearje.

Om twifels op te heljen, sille wy Machine Learning en Deep Learning punt foar punt keapje. Op dizze manier is it makliker om beide begripen te ûnderskieden en har wiere dimensje te begripen. Wy konfrontearje ML en DL yn alle basisaspekten:

Data

• ML: Wurket allinnich mei relatyf lytse en goed strukturearre databases.
• DL: Jo kinne wurkje mei grutte folumes fan net-strukturearre gegevens.

Algoritmen

• ML: Behannelt statistyske modellen en ienfâldige wiskundige algoritmen, lykas beslút beammen.
• DL: It brûkt djippe neurale netwurken.

Basisfunksjes útpakke

• ML: Fereasket minsklike yntervinsje.
• DL: De ekstraksje is automatysk, om't de netwurken de funksjes leare.

Computing

• ML: Minder yntinsive rekkenkrêft.
• DL: It freget grutte komputerkrêft (gebrûk fan GPU's).

applikaasjes

• ML: Foarsizzingsmodellen, oanbefellingssystemen, chatbots foar klanttsjinst, ensfh.
• DL: Ofbyldingsherkenning, autonome auto's, ynhâldgeneraasje, ensfh.

Grado de precision

• Legere presyzje yn komplekse taken.
• Gruttere presyzje yn komplekse taken.

It is it bêste om dizze ferskillen te yllustrearjen mei in praktysk foarbyld: In Machine Learning-model soe wurde fiede troch gegevens dy't troch in minske levere wurde, litte wy in searje ôfbyldings pleatse as "der is in auto" en "der is gjin auto." Tagelyk soene se ekstra identifisearjende skaaimerken tafoegje lykas kleur, foarm, ensfh.

Oan 'e oare kant, yn in Deep Learning-model, bestiet de metoade út it tastean fan it systeem "dûke" yn in enoarme oseaan fan markearre ôfbyldingsgegevens, sadat it sels it funksje-ekstraksjeproses útfiert fia djippe neurale netwurken.

konklúzje

As gearfetting sille wy sizze dat it ferskil tusken Machine Learning en Deep Learning is dat de earste ienfâldiger is. Better geskikt foar it wurkjen mei minder gegevens en it útfieren fan mear spesifike taken; Oan 'e oare kant is de twadde in folle machtiger wapen om komplekse problemen op te lossen mei grutte hoemannichten gegevens. Fierder kin it har taken útfiere mei in bytsje oant gjin minsklike yntervinsje.