Era Dirbtinis intelektas, kuriame jau gyvename pasinėrę, į mūsų gyvenimą atnešė daugybę naujų idėjų ir terminų, su kuriais po truputį susipažįstame. Šiame straipsnyje mes analizuosime Skirtumas tarp mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi, dvi skirtingos sąvokos, kurios dažnai painiojamos.
Norėdami pradėti, svarbu nustatyti pirmąjį skirtumą. Nors tiesa, kad abi sąvokos (ML ir DL) yra AI dalis, jos iš tikrųjų yra skirtingi dalykai, nors ir turi daug bendrų dalykų. Du naujosios technologijos dariniai, kurie, daugelio nuomone, atėjo pakeisti pasaulį.
Bandant šiek tiek nušviesti šį akivaizdų nesąmonę, nieko geriau nei pasitelkti praktinę analogiją paaiškinti šiuos skirtumus. Įsivaizduokime, kad dirbtinis intelektas yra kategorija, kuri apima visas egzistuojančias transporto priemones (automobilius, dviračius, traukinius...). Na, šioje schemoje mašininis mokymasis būtų automobilis, o gilusis mokymasis būtų elektrinis automobilis.
Kitaip tariant, DL būtų savotiška ML evoliucija ar specializacija. Šaka, atsirandanti iš kitos šakos, kuri savo ruožtu gimsta iš dirbtinio intelekto kamieno. Tolesnėse pastraipose mes į tai gilinamės išsamiau.
Machine Learning (ML)
Mašininis mokymasis paprastai apibrėžiamas kaip dirbtinio intelekto subkategorija leidžia sistemoms „mokytis“ ir priimti sprendimus remiantis duomenimis. Remdamiesi sudėtingais matematiniais modeliais, ML algoritmai remiasi duomenimis, kad galėtų prognozuoti ir priimti sprendimus, net jei šios sistemos nebuvo specialiai užprogramuotos šiai užduočiai.
Kad mašininis mokymasis veiktų visiškai, reikalingi struktūrizuoti ir iš anksto apdoroti duomenų rinkiniai. Tai neišvengiamai reiškia žmogaus įsikišimas, būtina norint pasirinkti duomenis ir išskirti svarbiausias jų charakteristikas.
Mašininis mokymasis naudojamas tokioms užduotims kaip teksto klasifikavimas, finansinės prognozės, produktų rekomendacijų sistemos ir kt.
Deep Learning (DL)
Kaip nurodėme įrašo pradžioje, gilus mokymasis yra savotiškas išplėstinė mašininio mokymosi subkategorija. Modelis, kurį tiesiogiai įkvėpė jo struktūra žmogaus smegenys. ML naudoja daugiasluoksnius dirbtinius neuroninius tinklus, dar vadinamus „gilūs neuroniniai tinklai“ kurios padeda automatiškai ir daug efektyviau nustatyti sudėtingus duomenų modelius.
Skirtingai nuo mašininio mokymosi, Norint dirbti su dideliais kiekiais nestruktūrizuotų duomenų, „Deep Learning“ programai nereikia žmogaus pagalbos, nes jis pats gali aptikti vaizdus ar ypatybes. Be to, kuo daugiau informacijos jis apdoroja, tuo tikslesnius rezultatus jis siūlo.
DL naudojamas tokioms užduotims kaip vaizdo atpažinimas ir natūralios kalbos apdorojimas. Jo praktiniai pritaikymai apima virtualių asistentų, autonominių transporto priemonių, turinio generavimo įrankių ir automatinio vertimo kūrimą ir kt.
Mašininis mokymasis ir gilusis mokymasis: panašumai ir skirtumai
Tiek ML, tiek DL daugiausia dėmesio skiria programų, galinčių identifikuoti duomenis ir modelius, kūrimui, tačiau Jie skiriasi tuo, kaip apdoroja duomenis ir kaip išgauna bei nustato funkcijas.
Norėdami išsklaidyti abejones, taškas po taško pirksime mašininį mokymąsi ir giluminį mokymąsi. Tokiu būdu lengviau atskirti abi sąvokas ir suprasti tikrąją jų dimensiją. Mes susiduriame su ML ir DL visais pagrindiniais aspektais:
Datos
- ML: veikia tik su palyginti mažomis ir gerai struktūrizuotomis duomenų bazėmis.
- DL: galite dirbti su dideliais kiekiais nestruktūrizuotų duomenų.
Algoritmos
- ML: tvarko statistinius modelius ir paprastus matematinius algoritmus, pvz., sprendimų medžius.
- DL: Jis naudoja gilius neuroninius tinklus.
Pagrindinių funkcijų ištraukimas
- ML: Reikia žmogaus įsikišimo.
- DL: ištraukimas yra automatinis, nes tinklai išmoksta funkcijas.
Skaičiavimas
- ML: Mažiau intensyvi skaičiavimo galia.
- DL: Tam reikia didelės skaičiavimo galios (naudoti GPU).
Paraiškos
- ML: numatymo modeliai, rekomendacijų sistemos, klientų aptarnavimo pokalbių robotai ir kt.
- DL: vaizdo atpažinimas, autonominės transporto priemonės, turinio generavimas ir kt.
Grado de precisión
- Mažesnis tikslumas atliekant sudėtingas užduotis.
- Didesnis tikslumas atliekant sudėtingas užduotis.
Šiuos skirtumus geriausia iliustruoti praktinis pavyzdys: Mašininio mokymosi modelis būtų maitinamas iš žmogaus pateiktų duomenų, įdėkime vaizdų seriją, pažymėtą kaip „yra automobilis“ ir „nėra automobilio“. Tuo pačiu metu jie pridėtų papildomų identifikavimo savybių, tokių kaip spalva, forma ir kt.
Kita vertus, giluminio mokymosi modelyje šis metodas leidžia sistemai „pasinerti“ į didžiulį pažymėtų vaizdo duomenų vandenyną, kad ji pati atliktų funkcijų išgavimo procesą per gilius neuroninius tinklus.
Išvada
Apibendrinant pasakysime, kad mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi skirtumas yra tas, kad pirmasis yra paprastesnis. Geriau tinka darbui su mažiau duomenų ir konkretesnių užduočių vykdymui; Kita vertus, antrasis yra daug galingesnis ginklas sprendžiant sudėtingas problemas, susijusias su dideliu duomenų kiekiu. Be to, jis gali atlikti savo užduotis be jokio žmogaus įsikišimo.
Redaktorius specializuojasi technologijų ir interneto klausimais, turintis daugiau nei dešimties metų patirtį įvairiose skaitmeninėse laikmenose. Esu dirbusi redaktore ir turinio kūrėja elektroninės prekybos, komunikacijos, internetinės rinkodaros ir reklamos įmonėse. Taip pat rašiau ekonomikos, finansų ir kitų sektorių svetainėse. Mano darbas taip pat yra mano aistra. Dabar per mano straipsnius Tecnobits, stengiuosi ištirti visas naujienas ir naujas galimybes, kurias mums kasdien siūlo technologijų pasaulis, kad pagerintume savo gyvenimą.