дәуірі Жасанды интеллектБіз қазірдің өзінде өмір сүріп жатқан , біздің өмірімізге көптеген жаңа идеялар мен терминдерді әкелді, олармен біз біртіндеп таныс боламыз. Бұл мақалада біз талдаймыз Machine Learning және Deep Learning арасындағы айырмашылық, жиі шатастырылатын екі түрлі ұғым.
Бастау үшін бірінші айырмашылықты орнату маңызды. Екі тұжырымдаманың да (ML және DL) AI бөлігі екендігі рас болса да, олар көптеген ортақ тұстары бар болса да, іс жүзінде әртүрлі нәрселер. Көптеген адамдардың пікірінше, әлемді өзгертуге келген жаңа технологияның екі туындысы.
Бұл көрінетін бос сөзге біраз жарық түсіруге тырысу, одан жақсы ештеңе жоқ практикалық аналогияға жүгініңіз осы айырмашылықтарды түсіндіру. AI бар барлық көлік құралдарын (автокөліктер, велосипедтер, пойыздар...) қамтитын санат деп елестетіп көрейік. Бұл схемада Machine Learning машина болады, ал Deep Learning электромобиль болады.
Басқаша айтқанда, DL ML эволюциясының немесе мамандануының бір түрі болар еді. Басқа тармақтан пайда болатын тармақ, ол өз кезегінде Жасанды интеллект діңінен туады. Келесі параграфтарда біз бұл туралы толығырақ қарастырамыз.
Машиналық оқыту (ML)
Machine Learning әдетте жасанды интеллекттің ішкі санаты ретінде анықталады жүйелерге деректер негізінде «үйренуге» және шешім қабылдауға мүмкіндік береді. Күрделі математикалық модельдерге негізделген ML алгоритмдері болжам жасау және шешім қабылдау үшін деректерге жүгінеді, тіпті бұл жүйелер бұл тапсырма үшін арнайы бағдарламаланбаған.
Machine Learning толық жұмыс істеуі үшін құрылымдық және алдын ала өңделген деректер жинақтары қажет. Бұл сөзсіз әкеледі адамның араласуы, деректерді таңдау және оның ең маңызды сипаттамаларын шығару үшін қажет.
Machine Learning мәтінді жіктеу, қаржылық болжамдар, өнімді ұсыну жүйелері және т.б. сияқты тапсырмаларды орындау үшін қолданылады.
Терең оқыту (DL)
Посттың басында атап өткеніміздей, Deep Learning - бұл бір түрі Machine Learning қосымша категориясы. құрылымынан тікелей шабыттандыратын модель адам миы. ML көп деңгейлі жасанды нейрондық желілерді пайдаланады, оны да деп те атайды «терең нейрондық желілер» бұл деректерден күрделі үлгілерді автоматты түрде және әлдеқайда тиімді анықтауға көмектеседі.
Машиналық оқытудан айырмашылығы, Deep Learning құрылымсыз деректердің үлкен көлемімен жұмыс істеу үшін адам көмегін қажет етпейді, өйткені ол көріністерді немесе мүмкіндіктерді өзі анықтай алады. Сонымен қатар, ол неғұрлым көп ақпаратты өңдесе, ол ұсынатын нәтижелер соғұрлым нақтыланады.
DL кескінді тану және табиғи тілді өңдеу сияқты тапсырмалар үшін пайдаланылады. Оның практикалық қолданбаларына виртуалды көмекшілерді, автономды көліктерді, мазмұнды генерациялау құралдарын және автоматты аударуды және т.б. кіреді.
Machine Learning және Deep Learning: ұқсастықтары мен айырмашылықтары
ML және DL екеуі де деректер мен үлгілерді анықтауға қабілетті бағдарламаларды әзірлеуге бағытталған, бірақ Олар деректерді өңдеу тәсілімен және мүмкіндіктерді алу және анықтау әдісімен ерекшеленеді.
Күмәнді жою үшін біз Machine Learning және Deep Learning нүктелерін сатып аламыз. Осылайша екі ұғымды ажырату және олардың шынайы өлшемін түсіну оңайырақ. Біз барлық негізгі аспектілерде ML және DL қарсымыз:
Деректер
- ML: Тек салыстырмалы түрде шағын және жақсы құрылымдалған дерекқорлармен жұмыс істейді.
- DL: Сіз құрылымдалмаған деректердің үлкен көлемімен жұмыс істей аласыз.
Алгоритмос
- ML: статистикалық модельдерді және шешім ағаштары сияқты қарапайым математикалық алгоритмдерді өңдейді.
- DL: Ол терең нейрондық желілерді пайдаланады.
Негізгі мүмкіндіктерді шығару
- ML: Адамның араласуын қажет етеді.
- DL: Шығару автоматты, өйткені желілер мүмкіндіктерді үйренеді.
Есептеу
- ML: аз интенсивті есептеу қуаты.
- DL: Ол үлкен есептеу қуатын талап етеді (GPU пайдалану).
Өтініштер
- ML: Болжам үлгілері, ұсыныстар жүйелері, тұтынушыларға қызмет көрсету чат-боттары және т.б.
- DL: кескінді тану, автономды көліктер, мазмұнды генерациялау және т.б.
Дәлдік дәрежесі
- Күрделі тапсырмаларда төмен дәлдік.
- Күрделі тапсырмаларда жоғары дәлдік.
Бұл айырмашылықтарды мысалмен суреттеген дұрыс практикалық мысал: Machine Learning моделі адам берген деректермен қоректенеді, келіңіз, «көлік бар» және «көлік жоқ» деп белгіленген суреттер сериясын салайық. Сонымен қатар, олар түс, пішін және т.б. сияқты қосымша сәйкестендіру сипаттамаларын қосады.
Екінші жағынан, Deep Learning моделінде әдіс жүйеге таңбаланған кескін деректерінің үлкен мұхитына «сүңгуге» мүмкіндік береді, осылайша ол терең нейрондық желілер арқылы мүмкіндіктерді шығару процесін жүзеге асырады.
қорытынды
Қорытынды ретінде біз Machine Learning мен Deep Learning арасындағы айырмашылық біріншісінің қарапайымдылығында деп айтамыз. Аз деректермен жұмыс істеу және нақтырақ тапсырмаларды орындау үшін жақсырақ; Екінші жағынан, екіншісі - деректердің үлкен көлемімен күрделі мәселелерді шешуге арналған әлдеқайда күшті қару. Сонымен қатар, ол адамның араласуынсыз өз міндеттерін орындай алады.
Түрлі сандық медиада он жылдан астам тәжірибесі бар технология және интернет мәселелеріне маманданған редактор. Мен электрондық коммерция, коммуникация, онлайн маркетинг және жарнама компанияларында редактор және мазмұн жасаушы болып жұмыс істедім. Мен сондай-ақ экономика, қаржы және басқа салалардың веб-сайттарында жаздым. Менің жұмысым да менің құмарлығым. Енді менің мақалаларым арқылы Tecnobits, Мен өмірімізді жақсарту үшін күн сайын технология әлемі ұсынатын барлық жаңалықтар мен жаңа мүмкіндіктерді зерттеуге тырысамын.