ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?

ಯುಗ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ನಾವು ಈಗಾಗಲೇ ತಲ್ಲೀನರಾಗಿ ಜೀವಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ನಮ್ಮ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಹೊಸ ಆಲೋಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ತಂದಿದ್ದೇವೆ, ಅದರೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಪರಿಚಿತರಾಗಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಿದ್ದೇವೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾದ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು.

ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ಮೊದಲ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಎರಡೂ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು (ML ಮತ್ತು DL) AI ಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ನಿಜವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಷಯಗಳಾಗಿವೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಅನೇಕ ಅಂಶಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಎರಡು ವ್ಯುತ್ಪನ್ನಗಳು, ಅನೇಕರ ಅಭಿಪ್ರಾಯದಲ್ಲಿ, ಜಗತ್ತನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಬಂದಿವೆ.

ಈ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ದಡ್ಡತನದ ಮೇಲೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದೆ, ಇದಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮವಾದದ್ದೇನೂ ಇಲ್ಲ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಾದೃಶ್ಯವನ್ನು ಆಶ್ರಯಿಸಿ ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು. AI ಎಂಬುದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಸಾರಿಗೆ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು (ಕಾರುಗಳು, ಬೈಸಿಕಲ್ಗಳು, ರೈಲುಗಳು...) ಒಳಗೊಳ್ಳುವ ವರ್ಗವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸೋಣ. ಅಲ್ಲದೆ, ಈ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕಾರ್ ಆಗಿದ್ದರೆ, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕ್ ಕಾರ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ.

ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, DL ಒಂದು ರೀತಿಯ ವಿಕಸನ ಅಥವಾ ML ನ ವಿಶೇಷತೆಯಾಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಶಾಖೆಯಿಂದ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವ ಶಾಖೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕಾಂಡದಿಂದ ಹುಟ್ಟುತ್ತದೆ. ಮುಂದಿನ ಪ್ಯಾರಾಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ಎಂಎಲ್)

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉಪವರ್ಗ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ "ಕಲಿಯಲು" ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೆಳೆಯುತ್ತವೆ, ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ.

ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು, ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇದು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿ ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅದರ ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಅವಶ್ಯಕ.

ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳು, ಹಣಕಾಸು ಮುನ್ನೋಟಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ (DL)

ಪೋಸ್ಟ್‌ನ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ನಾವು ಸೂಚಿಸಿದಂತೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯು ಒಂದು ರೀತಿಯದ್ದಾಗಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮುಂದುವರಿದ ಉಪವರ್ಗ. ನ ರಚನೆಯಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿ ಮಾನವ ಮೆದುಳು. ML ಬಹು-ಪದರದ ಕೃತಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸಹ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ "ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳು" ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಮಾನವ ಸಹಾಯದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಇದು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವತಃ ಪತ್ತೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಅದು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿ, ಅದು ನೀಡುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಸ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ DL ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕರು, ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು, ವಿಷಯ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸೇರಿವೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ: ಹೋಲಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು

ML ಮತ್ತು DL ಎರಡೂ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಅವು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ.

ಸಂದೇಹಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು, ನಾವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಪಾಯಿಂಟ್ ಮೂಲಕ ಖರೀದಿಸಲಿದ್ದೇವೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ ಎರಡೂ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಿಜವಾದ ಆಯಾಮವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ಎಲ್ಲಾ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ML ಮತ್ತು DL ಅನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತೇವೆ:

ಡೇಟಾ

• ML: ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
• DL: ನೀವು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು.

ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು

• ML: ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸರಳವಾದ ಗಣಿತದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು.
• DL: ಇದು ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಮೂಲ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು

• ML: ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
• DL: ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದರಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್

• ML: ಕಡಿಮೆ ತೀವ್ರವಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿ.
• DL: ಇದು ಉತ್ತಮ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಪವರ್ ಅನ್ನು (ಜಿಪಿಯುಗಳ ಬಳಕೆ) ಬೇಡುತ್ತದೆ.

ಎಪ್ಲಾಸಿಯಾನ್ಸ್

• ML: ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮಾದರಿಗಳು, ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ.
• DL: ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು, ವಿಷಯ ಉತ್ಪಾದನೆ, ಇತ್ಯಾದಿ.

ಗ್ರೇಡೋ ಡಿ ನಿಖರತೆ

• ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ನಿಖರತೆ.
• ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ.

ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಇದು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾನವ ಒದಗಿಸಿದ ಡೇಟಾದಿಂದ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, "ಕಾರು ಇದೆ" ಮತ್ತು "ಕಾರಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಹಾಕೋಣ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಅವರು ಬಣ್ಣ, ಆಕಾರ, ಇತ್ಯಾದಿಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗುರುತಿಸುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾದ ಅಪಾರ ಸಾಗರಕ್ಕೆ "ಡೈವ್" ಮಾಡಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ವಿಧಾನವು ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲದ ಮೂಲಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ.

ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ

ಸಾರಾಂಶವಾಗಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಮೊದಲನೆಯದು ಸರಳವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಹೇಳುತ್ತೇವೆ. ಕಡಿಮೆ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ; ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಎರಡನೆಯದು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಅಸ್ತ್ರವಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಯಾವುದೇ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಅದು ತನ್ನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು.