Ki diferans ki genyen ant Machine Learning ak Deep Learning?

Epòk la nan Atifisyèl entèlijans, kote nou deja ap viv plonje, te pote nan lavi nou yon gwo kantite nouvo lide ak tèm ak ki piti piti nou ap vin abitye. Nan atik sa a nou pral analize diferans ant Machine Learning ak Deep Learning, de konsèp diferan ki souvan konfonn.

Pou kòmanse, li enpòtan pou etabli yon premye distenksyon. Pandan ke se vre ke tou de konsèp (ML ak DL) se yon pati nan AI, yo se aktyèlman bagay diferan, byenke ak anpil pwen an komen. De derivasyon nan nouvo teknoloji a ki, nan opinyon anpil moun, te vin chanje mond lan.

Eseye fè kèk limyè sou sa a aparan chapote, pa gen anyen pi bon pase pran yon analoji pratik pou eksplike diferans sa yo. Ann imajine ke AI se kategori ki anglobe tout mwayen transpò ki egziste (machin, bisiklèt, tren...). Oke, nan konplo sa a Machine Learning ta machin nan, pandan y ap Deep Learning ta machin elektrik la.

Nan lòt mo, DL ta dwe yon kalite evolisyon oswa espesyalizasyon nan ML. Yon branch ki soti nan yon lòt branch ki, nan vire, ki fèt nan kòf la nan entèlijans atifisyèl. Nan paragraf sa yo nou fouye nan sa a nan plis detay.

Aprantisaj machin (ML)

Aprantisaj machin anjeneral defini kòm yon sous-kategori nan entèlijans atifisyèl ki pèmèt sistèm yo "aprann" ak pran desizyon ki baze sou done. Ki baze sou modèl matematik konplèks, algoritm ML tire sou done pou fè prediksyon ak pran desizyon, menmsi sistèm sa yo pa te pwograme espesyalman pou travay sa a.

Pou Machine Learning travay konplètman, yo bezwen seri done estriktire ak pre-trete. Sa inevitableman enplike nan entèvansyon imen, nesesè yo chwazi done yo ak ekstrè karakteristik ki pi enpòtan li yo.

Yo itilize Machine Learning pou fè travay tankou klasifikasyon tèks, prediksyon finansye, sistèm rekòmandasyon pwodwi, elatriye.

Aprantisaj pwofon (DL)

Kòm nou te fè remake nan kòmansman an nan pòs la, Deep Learning se yon kalite sou-kategori avanse nan Machine Learning. Yon modèl ki se dirèkteman enspire pa estrikti a nan sèvo imen. ML itilize rezo neral atifisyèl milti-kouch, yo rele tou "rezo neral pwofon" ki ede w idantifye modèl konplèks nan done otomatikman ak pi plis efikasite.

Kontrèman ak aprantisaj machin, Deep Learning pa bezwen èd imen pou travay ak gwo kantite done ki pa estriktire, depi li ka detekte reprezantasyon oswa karakteristik poukont li. Anplis de sa, plis enfòmasyon li okipe, se plis rezilta li ofri yo rafine.

DL yo itilize pou travay tankou rekonesans imaj ak pwosesis lang natirèl. Aplikasyon pratik li yo enkli devlopman nan asistan vityèl, machin otonòm, zouti jenerasyon kontni ak tradiksyon otomatik, pami lòt moun.

Machine Learning ak Deep Learning: resanblans ak diferans

Tou de ML ak DL konsantre sou devlopman nan pwogram ki kapab idantifye done ak modèl, men Yo diferan nan fason yo trete done ak fason yo ekstrè ak idantifye karakteristik yo.

Pou klè dout, nou pral achte Machine Learning ak Deep Learning pwen pa pwen. Nan fason sa a li pi fasil yo fè distenksyon ant tou de konsèp ak konprann dimansyon vre yo. Nou konfwonte ML ak DL nan tout aspè debaz yo:

Done

• ML: Travay sèlman ak baz done relativman ti ak byen estriktire.
• DL: Ou ka travay ak gwo kantite done ki pa estriktire.

Algoritm

• ML: Manyen modèl estatistik ak algoritm matematik senp, tankou pye bwa desizyon.
• DL: Li itilize rezo neral gwo twou san fon.

Ekstrè karakteristik debaz yo

• ML: Mande entèvansyon imen.
• DL: Ekstraksyon an otomatik, depi rezo yo aprann karakteristik yo.

Enfòmatik

• ML: Mwens entansif pouvwa informatique.
• DL: Li mande gwo pouvwa enfòmatik (itilize GPU).

aplikasyon

• ML: Modèl prediksyon, sistèm rekòmandasyon, chatbot sèvis kliyan, elatriye.
• DL: Rekonesans imaj, machin otonòm, jenerasyon kontni, elatriye.

Grado de presizyon

• Pi ba presizyon nan travay konplèks.
• Pi gwo presizyon nan travay konplèks.

Li pi bon pou ilistre diferans sa yo ak yon egzanp pratik: Yon modèl aprantisaj machin ta dwe manje pa done yon moun bay, ann mete yon seri imaj ki make "gen yon machin" ak "pa gen okenn machin." An menm tan an, yo ta ajoute karakteristik idantifikasyon adisyonèl tankou koulè, fòm, elatriye.

Nan lòt men an, nan yon modèl Deep Learning, metòd la konsiste de pèmèt sistèm nan "plonje" nan yon oseyan imans nan done imaj ki make pou li menm li pote soti nan pwosesis la ekstraksyon karakteristik atravè rezo neral pwofon.

Konklizyon

Kòm yon rezime, nou pral di ke diferans ki genyen ant Machine Learning ak Deep Learning se ke premye a se pi senp. Pi byen adapte pou travay ak mwens done ak egzekite travay pi espesifik; Nan lòt men an, dezyèm lan se yon zam pi plis pouvwa anpil pou rezoud pwoblèm konplèks ak gwo kantite done. Anplis de sa, li ka fè travay li yo ak ti kras oswa pa gen okenn entèvansyon imen.