મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગ વચ્ચે શું તફાવત છે?

ના યુગ કૃત્રિમ ઇન્ટેલિજન્સ, જેમાં આપણે પહેલેથી જ ડૂબીને જીવીએ છીએ, તે આપણા જીવનમાં મોટી સંખ્યામાં નવા વિચારો અને શબ્દો લાવ્યા છે જેની સાથે આપણે ધીમે ધીમે પરિચિત થઈ રહ્યા છીએ. આ લેખમાં આપણે વિશ્લેષણ કરવા જઈ રહ્યા છીએ મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગ વચ્ચેનો તફાવત, બે અલગ અલગ વિભાવનાઓ કે જે ઘણીવાર મૂંઝવણમાં હોય છે.

શરૂ કરવા માટે, પ્રથમ તફાવત સ્થાપિત કરવો મહત્વપૂર્ણ છે. જ્યારે તે સાચું છે કે બંને વિભાવનાઓ (ML અને DL) એ AI નો ભાગ છે, તે વાસ્તવમાં અલગ વસ્તુઓ છે, જોકે ઘણા બધા મુદ્દાઓ સમાન છે. નવી ટેક્નોલોજીના બે વ્યુત્પત્તિ, જે ઘણાના મતે, વિશ્વને બદલવા માટે આવી છે.

આ દેખીતી અસ્પષ્ટતા પર થોડો પ્રકાશ પાડવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા છીએ, તેનાથી વધુ સારું કંઈ નથી વ્યવહારિક સામ્યતાનો આશરો લેવો આ તફાવતોને સમજાવવા માટે. ચાલો કલ્પના કરીએ કે AI એ કેટેગરી છે જેમાં પરિવહનના તમામ માધ્યમો (કાર, સાયકલ, ટ્રેન...)નો સમાવેશ થાય છે. વેલ, આ સ્કીમમાં મશીન લર્નિંગ કાર હશે, જ્યારે ડીપ લર્નિંગ ઇલેક્ટ્રિક કાર હશે.

બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, DL એ MLનું એક પ્રકારનું ઉત્ક્રાંતિ અથવા વિશેષીકરણ હશે. એક શાખા જે બીજી શાખામાંથી બહાર આવે છે જે બદલામાં, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનાં થડમાંથી જન્મે છે. નીચેના ફકરાઓમાં આપણે આને વધુ વિગતવાર ધ્યાનમાં લઈએ છીએ.

મશીન લર્નિંગ (એમએલ)

મશીન લર્નિંગને સામાન્ય રીતે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ની પેટાશ્રેણી તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે સિસ્ટમોને ડેટાના આધારે "શીખવા" અને નિર્ણયો લેવાની મંજૂરી આપે છે. જટિલ ગાણિતિક મોડલ પર આધારિત, ML એલ્ગોરિધમ્સ આગાહીઓ કરવા અને નિર્ણયો લેવા માટે ડેટા પર દોરે છે, તેમ છતાં આ સિસ્ટમો આ કાર્ય માટે ખાસ પ્રોગ્રામ કરેલ નથી.

મશીન લર્નિંગ સંપૂર્ણ રીતે કાર્ય કરવા માટે, સંરચિત અને પ્રી-પ્રોસેસ્ડ ડેટા સેટ્સ જરૂરી છે. આ અનિવાર્યપણે સમાવેશ થાય છે માનવ હસ્તક્ષેપ, ડેટા પસંદ કરવા અને તેની સૌથી સુસંગત લાક્ષણિકતાઓ કાઢવા માટે જરૂરી છે.

મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ, નાણાકીય આગાહીઓ, ઉત્પાદન ભલામણ સિસ્ટમ્સ વગેરે જેવા કાર્યો કરવા માટે થાય છે.

ડીપ લર્નિંગ (DL)

જેમ આપણે પોસ્ટની શરૂઆતમાં નિર્દેશ કર્યો છે, ડીપ લર્નિંગ એક પ્રકારનું છે મશીન લર્નિંગની અદ્યતન ઉપશ્રેણી. એક મોડેલ જે સીધા જ ની રચનાથી પ્રેરિત છે માનવ મગજ. ML મલ્ટિ-લેયર આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે, જેને પણ કહેવાય છે "ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ" જે તમને ડેટામાંથી જટિલ પેટર્નને આપમેળે અને વધુ અસરકારક રીતે ઓળખવામાં મદદ કરે છે.

મશીન લર્નિંગથી વિપરીત, મોટા પ્રમાણમાં અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સાથે કામ કરવા માટે ડીપ લર્નિંગને માનવ સહાયની જરૂર નથી, કારણ કે તે પોતાના દ્વારા રજૂઆતો અથવા લક્ષણો શોધી શકે છે. વધુમાં, તે જેટલી વધુ માહિતી સંભાળે છે, તેટલા વધુ શુદ્ધ પરિણામો આપે છે.

DL નો ઉપયોગ ઇમેજ રેકગ્નિશન અને નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ જેવા કાર્યો માટે થાય છે. તેના વ્યવહારુ કાર્યક્રમોમાં વર્ચ્યુઅલ આસિસ્ટન્ટ્સ, સ્વાયત્ત વાહનો, કન્ટેન્ટ જનરેશન ટૂલ્સ અને સ્વચાલિત અનુવાદનો સમાવેશ થાય છે.

મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગ: સમાનતા અને તફાવતો

એમએલ અને ડીએલ બંને ડેટા અને પેટર્નને ઓળખવામાં સક્ષમ પ્રોગ્રામ્સના વિકાસ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, પરંતુ તેઓ જે રીતે ડેટા પર પ્રક્રિયા કરે છે અને તેઓ કેવી રીતે એક્સટ્રેક્ટ કરે છે અને સુવિધાઓ ઓળખે છે તેમાં ભિન્ન છે.

શંકાઓને દૂર કરવા માટે, અમે મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગ પોઈન્ટ બાય પોઈન્ટ ખરીદવા જઈ રહ્યા છીએ. આ રીતે બંને વિભાવનાઓને અલગ પાડવી અને તેમના સાચા પરિમાણને સમજવું સરળ છે. અમે તમામ મૂળભૂત પાસાઓમાં ML અને DL નો મુકાબલો કરીએ છીએ:

ડેટા

• ML: માત્ર પ્રમાણમાં નાના અને સારી રીતે સંરચિત ડેટાબેસેસ સાથે કામ કરે છે.
• DL: તમે મોટા પ્રમાણમાં અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સાથે કામ કરી શકો છો.

એલ્ગોરિધમ્સ

• ML: આંકડાકીય મોડેલો અને સરળ ગાણિતિક અલ્ગોરિધમ્સ, જેમ કે નિર્ણય વૃક્ષો સંભાળે છે.
• DL: તે ડીપ ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે.

મૂળભૂત લક્ષણો બહાર કાઢે છે

• ML: માનવ હસ્તક્ષેપની જરૂર છે.
• DL: નિષ્કર્ષણ આપોઆપ છે, કારણ કે નેટવર્ક સુવિધાઓ શીખે છે.

કમ્પ્યુટિંગ

• ML: ઓછી સઘન કમ્પ્યુટિંગ શક્તિ.
• DL: તે મહાન કોમ્પ્યુટેશનલ પાવરની માંગ કરે છે (GPU નો ઉપયોગ).

ઍપ્લિકેશન

• ML: અનુમાન મોડલ, ભલામણ સિસ્ટમ્સ, ગ્રાહક સેવા ચેટબોટ્સ, વગેરે.
• DL: છબી ઓળખ, સ્વાયત્ત વાહનો, સામગ્રી જનરેશન, વગેરે.

ગ્રેડો ડી ચોકસાઇ

• જટિલ કાર્યોમાં ઓછી ચોકસાઇ.
• જટિલ કાર્યોમાં વધુ ચોકસાઈ.

સાથે આ તફાવતોને સમજાવવું શ્રેષ્ઠ છે વ્યવહારુ ઉદાહરણ: મશીન લર્નિંગ મૉડલ માનવ દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવેલ ડેટા દ્વારા આપવામાં આવશે, ચાલો "ત્યાં એક કાર છે" અને "ત્યાં કોઈ કાર નથી" તરીકે લેબલવાળી છબીઓની શ્રેણી મૂકીએ. તે જ સમયે, તેઓ રંગ, આકાર, વગેરે જેવી વધારાની ઓળખની લાક્ષણિકતાઓ ઉમેરશે.

બીજી બાજુ, ડીપ લર્નિંગ મોડેલમાં, પદ્ધતિમાં સિસ્ટમને લેબલવાળી ઇમેજ ડેટાના વિશાળ સમુદ્રમાં "ડાઇવ" કરવાની મંજૂરી આપવામાં આવે છે જેથી તે ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક દ્વારા ફીચર એક્સટ્રેશન પ્રક્રિયા હાથ ધરે.

નિષ્કર્ષ

સારાંશ તરીકે, અમે કહીશું કે મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગ વચ્ચેનો તફાવત એ છે કે પ્રથમ સરળ છે. ઓછા ડેટા સાથે કામ કરવા અને વધુ ચોક્કસ કાર્યો કરવા માટે વધુ યોગ્ય; બીજી બાજુ, બીજી મોટી માત્રામાં ડેટા સાથે જટિલ સમસ્યાઓ હલ કરવા માટેનું બીજું વધુ શક્તિશાળી શસ્ત્ર છે. વધુમાં, તે માનવીય હસ્તક્ષેપ વિના તેના કાર્યો કરી શકે છે.