D'Ära vun Kënschtlech Intelligenz, an deem mir schonn ënnerdaach liewen, huet an eist Liewen eng grouss Zuel vun neien Iddien a Begrëffer bruecht, mat deenen mir no an no vertraut ginn. An dësem Artikel wäerte mir analyséieren Ënnerscheed tëscht Machine Learning an Deep Learning, zwee verschidde Konzepter déi dacks duerchernee sinn.
Fir unzefänken ass et wichteg en éischten Ënnerscheed opzebauen. Och wann et richteg ass datt béid Konzepter (ML an DL) Deel vun AI sinn, si si tatsächlech verschidde Saachen, awer mat ville Punkte gemeinsam. Zwee Oflehnungen vun der neier Technologie, déi, an der Meenung vu villen, d'Welt verännert hunn.
Probéieren e bësse Liicht op dës scheinbar Gibberish ze werfen, näischt besser wéi op eng praktesch Analogie zréckgräifen fir dës Differenzen z'erklären. Loosst eis virstellen datt AI d'Kategorie ass déi all Transportmëttelen déi existéieren (Autoen, Vëloen, Zich ...) ëmfaasst. Gutt, an dësem Schema wier Machine Learning den Auto, während Deep Learning den Elektroauto wier.
An anere Wierder, DL wier eng Aart Evolutioun oder Spezialisatioun vum ML. Eng Branche déi aus enger anerer Branche erauskënnt, déi am Tour aus dem Stamm vun der Kënschtlecher Intelligenz gebuer ass. An de folgende Abschnitter verdéiwen mir méi am Detail.
Maschinn Léieren (ML)
Machine Learning gëtt normalerweis als Ënnerkategorie vu Kënschtlech Intelligenz definéiert erlaabt Systemer ze "léieren" an Entscheedungen baséiert op Daten. Baséierend op komplexe mathematesche Modeller zéien ML Algorithmen op Daten fir Prognosen ze maachen an Entscheedungen ze treffen, och wann dës Systemer net speziell fir dës Aufgab programméiert goufen.
Fir Machine Learning voll ze schaffen, sinn strukturéiert a virveraarbechtte Datesets gebraucht. Dëst enthält zwangsleefeg de Mënsch Interventioun, néideg fir d'Donnéeën ze wielen an hir relevantst Charakteristiken ze extrahieren.
Machine Learning gëtt benotzt fir Aufgaben auszeféieren wéi Textklassifikatiounen, finanziell Prognosen, Produktempfehlungssystemer, asw.
Deep Learning (DL)
Wéi mir am Ufank vum Post uginn hunn, ass Deep Learning eng Aart vun fortgeschratt Ënnerkategorie vum Machine Learning. E Modell deen direkt vun der Struktur vun der inspiréiert ass mënschlecht Gehir. ML benotzt Multi-Layer kënschtlech neural Netzwierker, och genannt "Deep neural Netzwierker" déi Iech hëllefen komplex Mustere vun Daten automatesch a vill méi effizient z'identifizéieren.
Am Géigesaz zu Machine Learning, Deep Learning brauch keng mënschlech Hëllef fir mat grousse Quantitéite vun onstrukturéierten Donnéeën ze schaffen, well et kann Representatioune oder Fonctiounen selwer entdecken. Ausserdeem, wat méi Informatioun et behandelt, wat méi raffinéiert d'Resultater et bitt.
DL gëtt fir Aufgaben wéi Bilderkennung an natierlech Sproochveraarbechtung benotzt. Seng praktesch Uwendungen enthalen d'Entwécklung vu virtuellen Assistenten, autonom Gefierer, Inhaltsgeneratiounsinstrumenter an automatesch Iwwersetzung, ënner anerem.
Machine Learning an Deep Learning: Ähnlechkeeten an Ënnerscheeder
Béid ML an DL konzentréieren sech op d'Entwécklung vu Programmer déi fäeg sinn Daten a Mustere z'identifizéieren, awer Si ënnerscheeden sech an der Aart a Weis wéi se Daten veraarbecht a wéi se Feature extrahéieren an identifizéieren.
Fir Zweifel opzeklären, gi mir Machine Learning an Deep Learning Punkt fir Punkt kafen. Op dës Manéier ass et méi einfach béid Konzepter z'ënnerscheeden an hir richteg Dimensioun ze verstoen. Mir konfrontéieren ML an DL an all Basis Aspekter:
Daten
- ML: Wierker nëmme mat relativ klengen a gutt strukturéierten Datenbanken.
- DL: Dir kënnt mat grousse Bänn vun onstrukturéierten Donnéeën schaffen.
Algorithmen
- ML: Handhabt statistesch Modeller an einfache mathematesch Algorithmen, wéi Entscheedungsbeem.
- DL: Et benotzt déif neural Netzwierker.
Basisfeatures extrahéieren
- ML: Verlaangt mënschlech Interventioun.
- DL: D'Extraktioun ass automatesch, well d'Netzwierker d'Features léieren.
Computing
- ML: Manner intensiv Rechenkraaft.
- DL: Et erfuerdert grouss Rechenkraaft (Benotzung vu GPUs).
Applikatiounen
- ML: Prognosemodeller, Empfehlungssystemer, Clientsservice Chatbots, asw.
- DL: Bild Unerkennung, autonom Gefierer, Inhalt Generatioun, etc.
Grado de Präzisioun
- Méi niddereg Präzisioun a komplexen Aufgaben.
- Méi Präzisioun bei komplexen Aufgaben.
Et ass am beschten dës Differenzen ze illustréieren mat e praktescht Beispill: E Machine Learning Modell géif mat Daten gefiddert ginn, déi vun engem Mënsch geliwwert ginn, loosst eis eng Serie vu Biller setzen, déi als "et gëtt en Auto" an "et gëtt keen Auto." Zur selwechter Zäit géife se zousätzlech Identifikatiounseigenschaften addéieren wéi Faarf, Form, asw.
Op der anerer Säit, an engem Deep Learning Modell, besteet d'Method dovun datt de System an en immensen Ozean vu markéierte Bilddaten "tauschen" sou datt et selwer de Feature Extraktiounsprozess duerch déif neural Netzwierker ausféiert.
Konklusioun
Als Resumé wäerte mir soen datt den Ënnerscheed tëscht Machine Learning an Deep Learning ass datt déi éischt méi einfach ass. Besser gëeegent fir mat manner Daten ze schaffen a méi spezifesch Aufgaben auszeféieren; Op der anerer Säit ass déi zweet eng vill méi mächteg Waff fir komplex Problemer mat grousse Quantitéiten un Daten ze léisen. Ausserdeem kann et seng Aufgaben mat wéineg bis keng mënschlech Interventioun ausféieren.
Redakter spezialiséiert op Technologie an Internet Themen mat méi wéi zéng Joer Erfahrung a verschiddenen digitale Medien. Ech hunn als Editeur an Inhaltscreator fir E-Commerce, Kommunikatioun, Online Marketing a Werbefirmen geschafft. Ech hunn och op Wirtschaft, Finanzen an aner Secteuren Websäite geschriwwen. Meng Aarbecht ass och meng Leidenschaft. Elo, duerch meng Artikelen an Tecnobits, Ech probéieren all Neiegkeeten an nei Méiglechkeeten ze entdecken, déi d'Welt vun der Technologie eis all Dag bitt fir eist Liewen ze verbesseren.