Ո՞րն է տարբերությունը մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման միջև:

-ի դարաշրջանը Արհեստական ​​բանականություն, որի մեջ մենք արդեն խորասուզված ապրում ենք, մեր կյանք է մտցրել մեծ թվով նոր գաղափարներ և տերմիններ, որոնց հետզհետե ծանոթանում ենք։ Այս հոդվածում մենք պատրաստվում ենք վերլուծել տարբերությունը մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման միջև, երկու տարբեր հասկացություններ, որոնք հաճախ շփոթվում են:

Սկսելու համար կարևոր է սահմանել առաջին տարբերակումը: Թեև ճիշտ է, որ երկու հասկացությունները (ML և DL) AI-ի մի մասն են, դրանք իրականում տարբեր բաներ են, չնայած շատ ընդհանուր կետերով: Նոր տեխնոլոգիայի երկու ածանցյալ, որը, շատերի կարծիքով, եկել է փոխելու աշխարհը։

Փորձելով որոշակի լույս սփռել այս ակնհայտ շփոթության վրա, ոչ ավելի լավ, քան դիմել գործնական անալոգիայի բացատրել այս տարբերությունները: Եկեք պատկերացնենք, որ AI-ն այն կատեգորիան է, որն ընդգրկում է գոյություն ունեցող բոլոր տրանսպորտային միջոցները (մեքենաներ, հեծանիվներ, գնացքներ...): Դե, այս սխեմայում Machine Learning-ը կլինի մեքենան, մինչդեռ Deep Learning-ը կլինի էլեկտրական մեքենան:

Այլ կերպ ասած, DL-ը կլիներ ML-ի մի տեսակ էվոլյուցիա կամ մասնագիտացում: Մի ճյուղ, որը առաջանում է մեկ այլ ճյուղից, որն իր հերթին ծնվում է Արհեստական ​​ինտելեկտի բունից: Հետևյալ պարբերություններում մենք ավելի մանրամասն կանդրադառնանք դրան:

Մեքենայական ուսուցում (ML)

Մեքենայի ուսուցումը սովորաբար սահմանվում է որպես արհեստական ​​ինտելեկտի ենթակատեգորիա, որը թույլ է տալիս համակարգերին «սովորել» և որոշումներ կայացնել տվյալների հիման վրա. Բարդ մաթեմատիկական մոդելների հիման վրա ML ալգորիթմները հիմնվում են տվյալների վրա՝ կանխատեսումներ անելու և որոշումներ կայացնելու համար, թեև այդ համակարգերը հատուկ ծրագրավորված չեն այս առաջադրանքի համար:

Որպեսզի մեքենայական ուսուցումն ամբողջությամբ աշխատի, անհրաժեշտ են կառուցվածքային և նախապես մշակված տվյալների հավաքածուներ: Սա անխուսափելիորեն հանգեցնում է մարդու միջամտությունը, անհրաժեշտ է տվյալներն ընտրելու և դրանց առավել համապատասխան բնութագրերը հանելու համար:

Մեքենայի ուսուցումն օգտագործվում է այնպիսի առաջադրանքներ իրականացնելու համար, ինչպիսիք են տեքստի դասակարգումը, ֆինանսական կանխատեսումները, արտադրանքի առաջարկությունների համակարգերը և այլն:

Խորը ուսուցում (DL)

Ինչպես նշել ենք գրառման սկզբում, Deep Learning-ը մի տեսակ է Մեքենայի ուսուցման առաջադեմ ենթակատեգորիա. Մոդել, որն ուղղակիորեն ոգեշնչված է կառուցվածքով մարդու ուղեղը. ML-ն օգտագործում է բազմաշերտ արհեստական ​​նեյրոնային ցանցեր, որոնք նաև կոչվում են «խորը նյարդային ցանցեր» որոնք օգնում են ձեզ ավտոմատ կերպով և շատ ավելի արդյունավետ կերպով բացահայտել բարդ օրինաչափությունները տվյալներից:

Ի տարբերություն մեքենայական ուսուցման, Deep Learning-ը մարդկային օգնության կարիք չունի մեծ քանակությամբ չկառուցված տվյալների հետ աշխատելու համար, քանի որ այն կարող է ինքնուրույն հայտնաբերել ներկայացումներ կամ առանձնահատկություններ: Ավելին, որքան շատ տեղեկատվություն է այն մշակում, այնքան ավելի կատարելագործված արդյունքներն են առաջարկում:

DL-ն օգտագործվում է այնպիսի խնդիրների համար, ինչպիսիք են պատկերի ճանաչումը և բնական լեզվի մշակումը: Դրա գործնական կիրառությունները ներառում են վիրտուալ օգնականների, ինքնավար մեքենաների, բովանդակության ստեղծման գործիքների և ավտոմատ թարգմանության մշակում, ի թիվս այլոց:

Մեքենայի ուսուցում և խորը ուսուցում. նմանություններ և տարբերություններ

Ե՛վ ML-ը, և՛ DL-ը կենտրոնանում են տվյալների և օրինաչափությունների նույնականացման ունակ ծրագրերի մշակման վրա, սակայն Նրանք տարբերվում են տվյալների մշակման ձևով և ինչպես են դրանք հանում և նույնականացնում առանձնահատկությունները:

Կասկածները վերացնելու համար մենք պատրաստվում ենք կետ առ կետ գնել Machine Learning-ը և Deep Learning-ը: Այս կերպ ավելի հեշտ է տարբերակել երկու հասկացությունները և հասկանալ դրանց իրական չափը: Մենք դիմակայում ենք ML-ին և DL-ին բոլոր հիմնական առումներով.

Տվյալներ

• ML: Աշխատում է միայն համեմատաբար փոքր և լավ կառուցվածքային տվյալների բազաներով:
• DL: Դուք կարող եք աշխատել մեծ ծավալի չկառուցված տվյալների հետ:

Ալգորիթմներ

• ML: Կառավարում է վիճակագրական մոդելներ և պարզ մաթեմատիկական ալգորիթմներ, ինչպիսիք են որոշումների ծառերը:
• DL: Այն օգտագործում է խորը նյարդային ցանցեր:

Հիմնական հատկանիշների արդյունահանում

• ՄԼ. Պահանջում է մարդու միջամտություն:
• DL: Արդյունահանումը ավտոմատ է, քանի որ ցանցերը սովորում են առանձնահատկությունները:

Հաշվողական

• ML: Ավելի քիչ ինտենսիվ հաշվողական հզորություն:
• DL: Այն պահանջում է մեծ հաշվողական հզորություն (GPU-ների օգտագործում):

դիմումները

• ML: Կանխատեսման մոդելներ, առաջարկությունների համակարգեր, հաճախորդների սպասարկման չաթ-բոտեր և այլն:
• DL: Պատկերի ճանաչում, ինքնավար մեքենաներ, բովանդակության ստեղծում և այլն:

Ճշգրտության աստիճան

• Ավելի ցածր ճշգրտություն բարդ առաջադրանքներում:
• Ավելի մեծ ճշգրտություն բարդ առաջադրանքներում:

Ավելի լավ է այս տարբերությունները ցույց տալ գործնական օրինակՄեքենայի ուսուցման մոդելը կսնվի մարդու կողմից տրամադրված տվյալներից, եկեք տեղադրենք մի շարք պատկերներ, որոնք պիտակավորված են որպես «մեքենա կա» և «մեքենա չկա»: Միևնույն ժամանակ, նրանք կավելացնեն լրացուցիչ նույնական հատկանիշներ, ինչպիսիք են գույնը, ձևը և այլն:

Մյուս կողմից, Խորը ուսուցման մոդելում մեթոդը բաղկացած է նրանից, որ թույլ է տալիս համակարգին «սուզվել» պիտակավորված պատկերի տվյալների հսկայական օվկիանոսի մեջ, որպեսզի ինքն իրականացնի առանձնահատկությունների արդյունահանման գործընթացը խորը նեյրոնային ցանցերի միջոցով:

Ամփոփում

Որպես ամփոփում, մենք կասենք, որ Machine Learning-ի և Deep Learning-ի տարբերությունն այն է, որ առաջինն ավելի պարզ է: Ավելի հարմար է ավելի քիչ տվյալների հետ աշխատելու և ավելի կոնկրետ առաջադրանքներ կատարելու համար. Մյուս կողմից, երկրորդը շատ ավելի հզոր զենք է մեծ քանակությամբ տվյալների հետ բարդ խնդիրներ լուծելու համար: Ավելին, այն կարող է կատարել իր խնդիրները առանց մարդկային միջամտության: