മെഷീൻ ലേണിംഗും ഡീപ് ലേണിംഗും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?

യുഗം കൃത്രിമ ബുദ്ധി, ഞങ്ങൾ ഇതിനകം മുഴുകി ജീവിക്കുന്നത്, നമ്മുടെ ജീവിതത്തിലേക്ക് ധാരാളം പുതിയ ആശയങ്ങളും നിബന്ധനകളും കൊണ്ടുവന്നു, അവ ക്രമേണ നമുക്ക് പരിചിതമായിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ നമ്മൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ പോകുന്നു മെഷീൻ ലേണിംഗും ഡീപ് ലേണിംഗും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം, പലപ്പോഴും ആശയക്കുഴപ്പത്തിലായ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ആശയങ്ങൾ.

ആരംഭിക്കുന്നതിന്, ഒരു ആദ്യ വ്യത്യാസം സ്ഥാപിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. രണ്ട് ആശയങ്ങളും (ML ഉം DL ഉം) AI യുടെ ഭാഗമാണെന്നത് ശരിയാണെങ്കിലും, പൊതുവായ നിരവധി പോയിൻ്റുകളുണ്ടെങ്കിലും അവ യഥാർത്ഥത്തിൽ വ്യത്യസ്ത കാര്യങ്ങളാണ്. പലരുടെയും അഭിപ്രായത്തിൽ ലോകത്തെ മാറ്റിമറിക്കാൻ വന്ന പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ രണ്ട് വ്യുൽപ്പന്നങ്ങൾ.

ഈ പ്രകടമായ അസംബന്ധത്തെക്കുറിച്ച് കുറച്ച് വെളിച്ചം വീശാൻ ശ്രമിക്കുന്നു, അതിലും മികച്ചതൊന്നുമില്ല ഒരു പ്രായോഗിക സാമ്യം അവലംബിക്കുക ഈ വ്യത്യാസങ്ങൾ വിശദീകരിക്കാൻ. നിലവിലുള്ള എല്ലാ ഗതാഗത മാർഗ്ഗങ്ങളും (കാറുകൾ, സൈക്കിളുകൾ, ട്രെയിനുകൾ...) ഉൾക്കൊള്ളുന്ന വിഭാഗമാണ് AI എന്ന് നമുക്ക് സങ്കൽപ്പിക്കുക. ശരി, ഈ സ്കീമിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് കാർ ആയിരിക്കും, അതേസമയം ഡീപ് ലേണിംഗ് ഇലക്ട്രിക് കാർ ആയിരിക്കും.

മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, DL എന്നത് ML-ൻ്റെ ഒരുതരം പരിണാമമോ സ്പെഷ്യലൈസേഷനോ ആയിരിക്കും. മറ്റൊരു ശാഖയിൽ നിന്ന് ഉയർന്നുവരുന്ന ഒരു ശാഖ, കൃത്രിമ ബുദ്ധിയുടെ തുമ്പിക്കൈയിൽ നിന്ന് ജനിക്കുന്നു. ഇനിപ്പറയുന്ന ഖണ്ഡികകളിൽ ഞങ്ങൾ ഇത് കൂടുതൽ വിശദമായി പരിശോധിക്കുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML)

മെഷീൻ ലേണിംഗ് സാധാരണയായി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമായി നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി "പഠിക്കാനും" തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും സിസ്റ്റങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താനും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും ML അൽഗോരിതങ്ങൾ ഡാറ്റയിൽ വരയ്ക്കുന്നു, ഈ സംവിധാനങ്ങൾ ഈ ടാസ്ക്കിനായി പ്രത്യേകം പ്രോഗ്രാം ചെയ്തിട്ടില്ലെങ്കിലും.

മെഷീൻ ലേണിംഗ് പൂർണ്ണമായും പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന്, ഘടനാപരമായതും മുൻകൂട്ടി പ്രോസസ്സ് ചെയ്തതുമായ ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ ആവശ്യമാണ്. ഇത് അനിവാര്യമായും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു മനുഷ്യ ഇടപെടൽ, ഡാറ്റ തിരഞ്ഞെടുത്ത് അതിൻ്റെ ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ സവിശേഷതകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.

ടെക്‌സ്‌റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനുകൾ, സാമ്പത്തിക പ്രവചനങ്ങൾ, ഉൽപ്പന്ന ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ തുടങ്ങിയ ജോലികൾ നിർവഹിക്കുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനം (DL)

ഞങ്ങൾ പോസ്റ്റിൻ്റെ തുടക്കത്തിൽ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഒരു തരം ആണ് മെഷീൻ ലേണിംഗിൻ്റെ വിപുലമായ ഉപവിഭാഗം. ഘടനയിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ട ഒരു മാതൃക മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കം. ML മൾട്ടി-ലെയർ കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, എന്നും വിളിക്കപ്പെടുന്നു "ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ" ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകൾ സ്വയമേവയും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായും തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഡീപ് ലേണിംഗിന് വലിയ അളവിലുള്ള ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാൻ മനുഷ്യ സഹായം ആവശ്യമില്ല, കാരണം ഇതിന് പ്രാതിനിധ്യങ്ങളോ സവിശേഷതകളോ സ്വയം കണ്ടെത്താനാകും. കൂടാതെ, അത് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ, അത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഫലങ്ങൾ കൂടുതൽ പരിഷ്കരിക്കുന്നു.

ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് തുടങ്ങിയ ജോലികൾക്കായി DL ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇതിൻ്റെ പ്രായോഗിക പ്രയോഗങ്ങളിൽ വെർച്വൽ അസിസ്റ്റൻ്റുകൾ, സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ, ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ, ഓട്ടോമാറ്റിക് വിവർത്തനം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

മെഷീൻ ലേണിംഗും ആഴത്തിലുള്ള പഠനവും: സമാനതകളും വ്യത്യാസങ്ങളും

ML ഉം DL ഉം ഡാറ്റയും പാറ്റേണുകളും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിവുള്ള പ്രോഗ്രാമുകളുടെ വികസനത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, പക്ഷേ അവർ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന രീതിയിലും സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുകയും തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്ന രീതിയിലും അവ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.

സംശയങ്ങൾ തീർക്കാൻ, ഞങ്ങൾ മെഷീൻ ലേണിംഗും ഡീപ് ലേണിംഗും പോയിൻ്റ് ബൈ പോയിൻ്റ് ആയി വാങ്ങാൻ പോകുന്നു. ഈ രീതിയിൽ, രണ്ട് ആശയങ്ങളെയും വേർതിരിച്ചറിയാനും അവയുടെ യഥാർത്ഥ മാനം മനസ്സിലാക്കാനും എളുപ്പമാണ്. എല്ലാ അടിസ്ഥാന വശങ്ങളിലും ഞങ്ങൾ ML, DL എന്നിവയെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു:

ഡാറ്റ

• ML: താരതമ്യേന ചെറുതും നന്നായി ചിട്ടപ്പെടുത്തിയതുമായ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ മാത്രമേ പ്രവർത്തിക്കൂ.
• DL: നിങ്ങൾക്ക് വലിയ അളവിലുള്ള ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും.

അൽഗോരിതംസ്

• ML: സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകളും ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ പോലെയുള്ള ലളിതമായ ഗണിത അൽഗോരിതങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
• DL: ഇത് ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

അടിസ്ഥാന സവിശേഷതകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു

• ML: മനുഷ്യ ഇടപെടൽ ആവശ്യമാണ്.
• DL: നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ സവിശേഷതകൾ പഠിക്കുന്നതിനാൽ വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ സ്വയമേവയാണ്.

കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്

• ML: കുറഞ്ഞ തീവ്രമായ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവർ.
• DL: ഇതിന് വലിയ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ (ജിപിയു ഉപയോഗം) ആവശ്യമാണ്.

അപ്ലിക്കേഷനുകൾ

• ML: പ്രവചന മോഡലുകൾ, ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ, ഉപഭോക്തൃ സേവന ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ മുതലായവ.
• DL: ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ, സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ, ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കൽ തുടങ്ങിയവ.

ഗ്രേഡോ ഡി പ്രിസിഷൻ

• സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികളിൽ കുറഞ്ഞ കൃത്യത.
• സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികളിൽ കൂടുതൽ കൃത്യത.

ഈ വ്യത്യാസങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രീകരിക്കുന്നതാണ് നല്ലത് ഒരു പ്രായോഗിക ഉദാഹരണം: ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡൽ ഒരു മനുഷ്യൻ നൽകുന്ന ഡാറ്റയാണ് നൽകുന്നത്, നമുക്ക് "ഒരു കാർ ഉണ്ട്" എന്നും "കാർ ഇല്ല" എന്നും ലേബൽ ചെയ്ത ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു പരമ്പര ഇടാം. അതേ സമയം, അവർ നിറം, ആകൃതി മുതലായവ പോലുള്ള കൂടുതൽ തിരിച്ചറിയൽ സവിശേഷതകൾ ചേർക്കും.

മറുവശത്ത്, ഒരു ഡീപ് ലേണിംഗ് മോഡലിൽ, ലേബൽ ചെയ്ത ഇമേജ് ഡാറ്റയുടെ ഒരു വലിയ സമുദ്രത്തിലേക്ക് "മുങ്ങാൻ" സിസ്റ്റത്തെ അനുവദിക്കുന്ന രീതി ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അങ്ങനെ അത് ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ വഴി ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷൻ പ്രക്രിയ നടത്തുന്നു.

തീരുമാനം

ഒരു സംഗ്രഹമെന്ന നിലയിൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗും ഡീപ് ലേണിംഗും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം ആദ്യത്തേത് ലളിതമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ പറയും. കുറഞ്ഞ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനും കൂടുതൽ നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികൾ നിർവഹിക്കുന്നതിനും കൂടുതൽ അനുയോജ്യമാണ്; മറുവശത്ത്, വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള കൂടുതൽ ശക്തമായ ആയുധമാണ് രണ്ടാമത്തേത്. കൂടാതെ, മനുഷ്യ ഇടപെടലുകളില്ലാതെ അതിന് അതിൻ്റെ ചുമതലകൾ നിർവഹിക്കാൻ കഴിയും.