A korszak Mesterséges intelligencia, amelyben már elmerülve élünk, számos új ötletet és kifejezést hozott az életünkbe, amelyekkel fokozatosan megismerkedünk. Ebben a cikkben elemezzük a különbség a gépi tanulás és a mélytanulás között, két különböző fogalom, amelyeket gyakran összekevernek.
Először is fontos az első megkülönböztetés megállapítása. Bár igaz, hogy mindkét fogalom (ML és DL) része az AI-nak, valójában különböző dolgokról van szó, bár sok közös pontjuk van. Az új technológia két származéka, amely sokak véleménye szerint megváltoztatta a világot.
Megpróbálunk rávilágítani erre a látszólagos halandzsára, semmivel sem jobb gyakorlati hasonlathoz folyamodnak megmagyarázni ezeket a különbségeket. Képzeljük el, hogy a mesterséges intelligencia az a kategória, amely felöleli az összes létező közlekedési eszközt (autók, kerékpárok, vonatok...). Nos, ebben a rendszerben a gépi tanulás lenne az autó, míg a Deep Learning az elektromos autó.
Más szóval, a DL az ML egyfajta evolúciója vagy specializációja lenne. Egy másik ágból kilépő ág, amely viszont a Mesterséges Intelligencia törzséből születik. A következő bekezdésekben ezzel foglalkozunk részletesebben.
Gépi tanulás (ML)
A gépi tanulást általában a mesterséges intelligencia alkategóriájaként határozzák meg lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy „tanuljanak” és adatok alapján döntsenek. Az összetett matematikai modelleken alapuló ML algoritmusok az adatokra támaszkodnak az előrejelzések és a döntések meghozatalához, még akkor is, ha ezeket a rendszereket nem kifejezetten erre a feladatra programozták.
A gépi tanulás teljes körű működéséhez strukturált és előre feldolgozott adatkészletekre van szükség. Ez elkerülhetetlenül magával vonja a emberi beavatkozás, amely szükséges az adatok kiválasztásához és a legfontosabb jellemzők kiemeléséhez.
A gépi tanulást olyan feladatok elvégzésére használják, mint például szöveges osztályozás, pénzügyi előrejelzések, termékajánló rendszerek stb.
Mély tanulás (DL)
Amint arra a bejegyzés elején rámutattunk, a Deep Learning egyfajta a gépi tanulás haladó alkategóriája. Egy modell, amelyet közvetlenül a szerkezet felépítése inspirált emberi agy. Az ML többrétegű mesterséges neurális hálózatokat használ, más néven "mély neurális hálózatok" amelyek segítségével az adatokból automatikusan és sokkal hatékonyabban azonosíthatja az összetett mintákat.
A gépi tanulással ellentétben, A Deep Learningnek nincs szüksége emberi segítségre ahhoz, hogy nagy mennyiségű strukturálatlan adattal dolgozhasson, mivel képes önmagában észlelni a reprezentációkat vagy jellemzőket. Továbbá minél több információt kezel, annál kifinomultabb eredményeket kínál.
A DL-t olyan feladatokhoz használják, mint a képfelismerés és a természetes nyelvi feldolgozás. Gyakorlati alkalmazásai között szerepel többek között virtuális asszisztensek, autonóm járművek, tartalomgeneráló eszközök és automatikus fordítás fejlesztése.
Gépi tanulás és mély tanulás: hasonlóságok és különbségek
Mind az ML, mind a DL az adatok és minták azonosítására képes programok fejlesztésére összpontosít, de Különböznek az adatok feldolgozásának módjában, valamint a jellemzők kinyerésének és azonosításának módjában.
A kétségek eloszlatása érdekében pontról pontra vásároljuk meg a gépi tanulást és a mély tanulást. Így könnyebb megkülönböztetni mindkét fogalmat, és megérteni valódi dimenziójukat. Minden alapvető szempontban szembesülünk az ML-lel és a DL-lel:
Adat
- ML: Csak viszonylag kicsi és jól strukturált adatbázisokkal működik.
- DL: Nagy mennyiségű strukturálatlan adattal dolgozhat.
Algoritmusok
- ML: Statisztikai modelleket és egyszerű matematikai algoritmusokat kezel, például döntési fákat.
- DL: Mély neurális hálózatokat használ.
Alapvető funkciók kinyerése
- ML: Emberi beavatkozást igényel.
- DL: A kivonás automatikus, mivel a hálózatok megtanulják a funkciókat.
számítástechnika
- ML: Kevésbé intenzív számítási teljesítmény.
- DL: Nagy számítási teljesítményt igényel (GPU-k használata).
alkalmazások
- ML: Előrejelző modellek, ajánlórendszerek, ügyfélszolgálati chatbotok stb.
- DL: Képfelismerés, autonóm járművek, tartalomgenerálás stb.
Pontossági fokozat
- Alacsonyabb pontosság összetett feladatoknál.
- Nagyobb precizitás összetett feladatokban.
Ezeket a különbségeket a legjobb ezzel illusztrálni gyakorlati példa: Egy gépi tanulási modellt egy emberi lény által szolgáltatott adatok táplálnának, tegyünk fel egy képsort, amelyek "van autó" és "nincs autó" felirattal. Ugyanakkor további azonosító jellemzőket is hozzáadnának, például színt, alakot stb.
Másrészt a Deep Learning modellben a módszer lehetővé teszi a rendszer számára, hogy "bemerüljön" a címkézett képadatok hatalmas óceánjába, hogy maga hajtsa végre a jellemzők kinyerési folyamatát mély neurális hálózatokon keresztül.
Következtetés
Összegzésként elmondjuk, hogy a gépi tanulás és a mélytanulás közötti különbség az, hogy az első egyszerűbb. Jobban alkalmas kevesebb adattal való munkavégzésre és specifikusabb feladatok végrehajtására; Másrészt a második sokkal erősebb fegyver a nagy mennyiségű adattal járó összetett problémák megoldására. Ezen túlmenően a feladatait csekély emberi beavatkozás nélkül is el tudja látni.
Technológiára és internetes kérdésekre szakosodott szerkesztő, több mint tíz éves tapasztalattal a különböző digitális médiában. Szerkesztőként és tartalomkészítőként dolgoztam e-kereskedelmi, kommunikációs, online marketing és reklámcégeknél. Írtam közgazdasági, pénzügyi és egyéb ágazati weboldalakra is. A munkám egyben a szenvedélyem is. Most a cikkeimen keresztül Tecnobits, Igyekszem minden újdonságot és új lehetőséget feltárni, amit a technológia világa kínál nekünk nap mint nap életünk javítása érdekében.