機械学習と深層学習の違いは何ですか?

の時代人工知能私たちはすでにその中にどっぷりと浸かって暮らしていますが、私たちの生活にたくさんの新しい考え方や用語をもたらし、それらは少しずつ慣れ親しんできたものです。この記事では、 機械学習と深層学習の違い、混同されることが多い 2 つの異なる概念。

まず、最初の区別を確立することが重要です。両方の概念 (ML と DL) が AI の一部であることは事実ですが、多くの共通点がありますが、実際には別のものです。多くの人の意見では、世界を変えるようになった新しいテクノロジーの 2 つの派生です。

この一見ちんぷんかんぷんな話に光を当てようとすると、これ以上のものはありません。 実践的な例えに頼る これらの違いを説明します。 AI が、存在するすべての交通手段 (車、自転車、電車...) を包括するカテゴリーであると想像してみましょう。このスキームでは、機械学習が自動車になり、ディープラーニングが電気自動車になります。

言い換えれば、DL は ML の一種の進化または特殊化となります。人工知能の幹から新たな枝が生まれ、さらに枝が生まれます。次の段落では、これについてさらに詳しく説明します。

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機械学習（ML）

機械学習

機械学習は通常、人工知能のサブカテゴリとして定義されます。 システムがデータに基づいて「学習」し、意思決定を行えるようにする。 ML アルゴリズムは、これらのシステムがこのタスク用に特別にプログラムされていない場合でも、複雑な数学モデルに基づいてデータを利用して予測を行い、意思決定を行います。

機械学習が完全に機能するには、構造化され、前処理されたデータセットが必要です。これには必然的に、 人間の介入データを選択し、その最も関連性の高い特徴を抽出するために必要です。

機械学習は、テキスト分類、財務予測、製品推奨システムなどのタスクを実行するために使用されます。

深層学習（DL）

深い学習

この投稿の冒頭で指摘したように、ディープラーニングは一種の 機械学習の高度なサブカテゴリ。の構造から直接インスピレーションを得たモデル。人間の脳。 ML は多層人工ニューラルネットワークを使用します。 「ディープニューラルネットワーク」 これにより、データから複雑なパターンを自動的かつ効率的に特定できるようになります。

機械学習とは異なり、 ディープラーニングは、大量の非構造化データを扱うために人間の助けを必要としません、それ自体で表現や特徴を検出できるためです。さらに、処理する情報が増えるほど、提供される結果はより洗練されます。

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DL は、画像認識や自然言語処理などのタスクに使用されます。その実用的な用途には、仮想アシスタント、自動運転車、コンテンツ生成ツール、自動翻訳などの開発が含まれます。

機械学習と深層学習: 類似点と相違点

ML と DL はどちらも、データとパターンを識別できるプログラムの開発に焦点を当てていますが、 これらは、データの処理方法と特徴の抽出および識別方法が異なります。

疑問を解消するために、機械学習と深層学習をポイントごとに購入することにします。このようにして、両方の概念を区別し、その真の側面を理解することが容易になります。私たちはすべての基本的な側面で ML と DL に対抗します。

データ

ML: 比較的小規模で適切に構造化されたデータベースでのみ機能します。
DL: 大量の非構造化データを扱うことができます。

アルゴリズム

ML: 統計モデルと、デシジョンツリーなどの単純な数学的アルゴリズムを処理します。
DL: ディープニューラルネットワークを使用します。

基本的な特徴の抽出

ML: 人間の介入が必要です。
DL: ネットワークが特徴を学習するため、抽出は自動的に行われます。

Computación

ML: それほど集中的なコンピューティング能力はありません。
DL: 膨大な計算能力 (GPU の使用) が必要になります。

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アプリケーション

ML: 予測モデル、レコメンデーションシステム、顧客サービスチャットボットなど。
DL: 画像認識、自動運転車、コンテンツ生成など

精度の高さ

複雑なタスクでは精度が低下します。
複雑なタスクの精度が向上します。

これらの違いを説明するのが最善です。 実用例: 機械学習モデルには人間が提供するデータが供給されます。「車がある」と「車がない」というラベルが付けられた一連の画像を配置してみましょう。同時に、色や形などの追加の識別特性も追加します。

一方、ディープラーニングモデルでは、システムがラベル付けされた画像データの膨大な海に「ダイブ」し、システム自体がディープニューラルネットワークを通じて特徴抽出プロセスを実行できるようにします。

結論

要約すると、機械学習と深層学習の違いは、前者の方が単純であるということです。より少ないデータを処理し、より具体的なタスクを実行するのに適しています。一方、2 つ目は、大量のデータを伴う複雑な問題を解決するためのはるかに強力な武器です。さらに、人間の介入をほとんどまたはまったく行わずにタスクを実行できます。

ダニエルテラサ

テクノロジーとインターネット問題を専門とする編集者で、さまざまなデジタルメディアで 10 年以上の経験があります。私は、電子商取引、通信、オンラインマーケティング、広告会社で編集者およびコンテンツ作成者として働いてきました。経済、金融、その他の分野のウェブサイトにも執筆しています。私の仕事は私の情熱でもあります。さて、私の記事を通じて、 Tecnobits, 私は、私たちの生活を向上させるために、テクノロジーの世界が私たちに提供するすべてのニュースや新しい機会を毎日調査しようとしています。