доору жасалма акылБиз буга чейин чөмүлүп жашап жаткан , биздин жашообузга көптөгөн жаңы идеяларды жана терминдерди алып келди, алар менен биз акырындап тааныш болуп жатабыз. Бул макалада биз талдоо жүргүзөбүз Machine Learning жана Deep Learning ортосундагы айырма, көбүнчө чаташтырылган эки башка түшүнүк.
Баштоо үчүн, биринчи айырмачылыкты орнотуу маанилүү. Эки түшүнүк тең (ML жана DL) AIнин бир бөлүгү экени чын болсо да, алар көп жалпы жактары бар болсо да, ар кандай нерселер. Көптөрдүн пикири боюнча, дүйнөнү өзгөртүүгө келген жаңы технологиянын эки туундусу.
Бул көрүнгөн жалган сөзгө бир аз жарык чачууга аракет кылуу, андан артык эч нерсе жок практикалык аналогияга кайрылуу бул айырмачылыктарды түшүндүрүү үчүн. Келгиле, AI бар болгон бардык транспорт каражаттарын (автоунаалар, велосипеддер, поезддер...) камтыган категория экенин элестетип көрөлү. Ооба, бул схемада Machine Learning машина болмок, ал эми Deep Learning электрдик унаа болмок.
Башка сөз менен айтканда, DL MLнин эволюциясынын же адистешүүсүнүн бир түрү болмок. Башка бутактан пайда болгон бутак, ал өз кезегинде, Жасалма интеллекттин магистралынан жаралган. Кийинки абзацтарда биз муну кененирээк карап чыгабыз.
Машина үйрөнүү (ML)
Machine Learning адатта Жасалма интеллекттин субкатегориясы катары аныкталат системаларга маалыматтардын негизинде "үйрөнүүгө" жана чечим кабыл алууга мүмкүндүк берет. Татаал математикалык моделдердин негизинде, ML алгоритмдери бул системалар бул тапшырма үчүн атайын программаланбаганына карабастан, болжолдоолорду жана чечимдерди кабыл алуу үчүн маалыматтарга таянат.
Machine Learning толук иштеши үчүн структураланган жана алдын ала иштетилген маалымат топтомдору керек. Бул сөзсүз түрдө төмөнкүлөрдү камтыйт адамдын кийлигишүүсү, маалыматтарды тандоо жана анын эң актуалдуу мүнөздөмөлөрүн алуу үчүн зарыл.
Machine Learning тексттик классификациялар, каржылык болжолдоолор, продуктуну сунуштоо тутумдары ж.б. сыяктуу тапшырмаларды аткаруу үчүн колдонулат.
Deep Learning (DL)
Биз посттун башында белгилегендей, Deep Learning бир түрү болуп саналат Machine Learning өнүккөн субкатегориясы. түзүлүшү менен түздөн-түз шыктанган модели адамдын мээси. ML көп катмарлуу жасалма нейрон тармактарын колдонот "терең нейрон тармактары" маалыматтардан татаал үлгүлөрдү автоматтык түрдө жана алда канча натыйжалуу аныктоого жардам берет.
Machine Learning айырмаланып, Deep Learning чоң көлөмдөгү структураланбаган маалыматтар менен иштөө үчүн адамдын жардамына муктаж эмес, анткени ал өкүлчүлүктөрдү же функцияларды өзү аныктай алат. Андан тышкары, ал канчалык көп маалымат иштетсе, ал сунуш кылган натыйжалар ошончолук такталган.
DL сүрөттү таануу жана табигый тилди иштетүү сыяктуу тапшырмалар үчүн колдонулат. Анын практикалык колдонмолоруна виртуалдык жардамчыларды, автономдуу унааларды, контентти түзүү куралдарын жана автоматтык которууну жана башкалар кирет.
Machine Learning жана Deep Learning: окшоштуктар жана айырмачылыктар
ML жана DL экөө тең маалыматтарды жана үлгүлөрдү аныктоого жөндөмдүү программаларды иштеп чыгууга багытталган, бирок Алар маалыматтарды иштетүү жолу жана өзгөчөлүктөрдү кантип бөлүп алуу жана аныктоо боюнча айырмаланат.
Күмөндөрдү жоюу үчүн, биз Machine Learning жана Deep Learning пункттарын сатып алабыз. Ошентип, эки түшүнүктү айырмалап, алардын чыныгы өлчөмүн түшүнүү оңой болот. Биз ML жана DLге бардык негизги аспектилерде каршыбыз:
маалымат
- ML: Салыштырмалуу кичинекей жана жакшы структураланган маалымат базалары менен гана иштейт.
- DL: Сиз структураланбаган маалыматтардын чоң көлөмү менен иштей аласыз.
Алгоритмдер
- ML: Чечим дарактары сыяктуу статистикалык моделдерди жана жөнөкөй математикалык алгоритмдерди иштетет.
- DL: Бул терең нейрон тармактарын колдонот.
Негизги өзгөчөлүктөрүн чыгаруу
- ML: Адамдын кийлигишүүсүн талап кылат.
- DL: Чыгаруу автоматтык түрдө ишке ашат, анткени тармактар функцияларды үйрөнүшөт.
эсептөө
- ML: Азыраак интенсивдүү эсептөө күчү.
- DL: Бул чоң эсептөө күчүн талап кылат (GPUларды колдонуу).
өтүнмөлөр
- ML: Болжолдоо моделдери, сунуш системалары, кардарларды тейлөө чатботтору ж.б.
- DL: Сүрөттөрдү таануу, автономдуу унаалар, мазмунду түзүү, ж.б.
Grado de precisión
- Татаал тапшырмаларда төмөнкү тактык.
- Татаал тапшырмаларда көбүрөөк тактык.
Бул айырмачылыктарды менен түшүндүрүү жакшы практикалык мисал: Machine Learning модели адам тарабынан берилген маалыматтар менен азыктанат, келгиле, "унаа бар" жана "унаа жок" деп белгиленген бир катар сүрөттөрдү коёлу. Ошол эле учурда, алар түс, форма ж.б. сыяктуу кошумча аныктоочу мүнөздөмөлөрдү кошот.
Башка жагынан алып караганда, Deep Learning моделинде бул ыкма системага энбелгиленген сүрөт маалыматтарынын эбегейсиз океанына "сүңгүүгө" мүмкүндүк берүүдөн турат, ошону менен ал өзү терең нейрон тармактары аркылуу өзгөчөлүктү алуу процессин ишке ашырат.
жыйынтыктоо
Кыскача айтканда, биз Machine Learning менен Deep Learningдин айырмасы биринчиси жөнөкөй экендигинде. Азыраак маалымат менен иштөө жана конкреттүү тапшырмаларды аткаруу үчүн жакшыраак; Башка жагынан алып караганда, экинчиси чоң көлөмдөгү маалыматтар менен татаал маселелерди чечүү үчүн алда канча күчтүү курал. Андан тышкары, ал өзүнүн милдеттерин адамдын кийлигишүүсү менен аткара алат.
Ар кандай санариптик медиада он жылдан ашык тажрыйбасы бар технология жана интернет маселелери боюнча адистешкен редактор. Мен электрондук коммерция, байланыш, онлайн маркетинг жана жарнама компанияларында редактор жана мазмун жаратуучусу болуп иштедим. Мен экономика, каржы жана башка тармактардын веб-сайттарында да жаздым. Менин ишим да менин каалоом. Эми менин макалаларым аркылуу Tecnobits, Жашообузду жакшыртуу үчүн күн сайын технология дүйнөсү сунуштаган бардык жаңылыктарды жана жаңы мүмкүнчүлүктөрдү изилдөөгө аракет кылам.