Machine Learning болон Deep Learning хоёрын ялгаа нь юу вэ?

-ийн эрин үе Зохиомол оюун ухаан, бидний аль хэдийн шимтэн амьдарч байгаа энэ нь бидний амьдралд олон тооны шинэ санаа, нэр томъёог авчирсан бөгөөд бид бага багаар танил болж байна. Энэ нийтлэлд бид дүн шинжилгээ хийх болно Machine Learning болон Deep Learning хоёрын ялгаа, ихэвчлэн андуурдаг хоёр өөр ойлголт.

Эхлэхийн тулд эхний ялгааг бий болгох нь чухал юм. Хэдийгээр хоёр ойлголт (ML ба DL) нь хиймэл оюун ухааны нэг хэсэг болох нь үнэн боловч тэдгээр нь олон нийтлэг зүйлтэй ч үнэндээ өөр зүйл юм. Олон хүний ​​бодлоор дэлхийг өөрчилсөн шинэ технологийн хоёр гарал үүсэл.

Энэ илэрхий дэмий хоосон яриаг тодруулахыг хичээж байгаа нь үүнээс илүү зүйл биш юм практик зүйрлэлийг ашиглах Эдгээр ялгааг тайлбарлах. AI бол одоо байгаа бүх тээврийн хэрэгслийг (машин, унадаг дугуй, галт тэрэг...) багтаасан ангилал гэж төсөөлөөд үз дээ. За, энэ схемд Machine Learning нь машин байх байсан бол Deep Learning нь цахилгаан машин байх болно.

Өөрөөр хэлбэл, DL нь ML-ийн нэг төрлийн хувьсал эсвэл мэргэшил байх болно. Өөр салбараас гарч ирдэг салбар нь эргээд хиймэл оюун ухааны их биенээс төрдөг. Дараах догол мөрүүдэд бид үүнийг илүү нарийвчлан авч үзэх болно.

Машин сурах (ML)

Машины сургалтыг ихэвчлэн хиймэл оюун ухааны дэд ангилал гэж тодорхойлдог системүүдэд өгөгдөлд тулгуурлан "суралцаж" шийдвэр гаргах боломжийг олгодог. Нарийн төвөгтэй математик загварууд дээр тулгуурлан ML алгоритмууд нь эдгээр системүүд нь энэ даалгаварт тусгайлан програмчлагдаагүй байсан ч урьдчилан таамаглах, шийдвэр гаргахын тулд өгөгдөлд тулгуурладаг.

Machine Learning бүрэн ажиллахын тулд бүтэцлэгдсэн, урьдчилан боловсруулсан мэдээллийн багц шаардлагатай. Үүнд зайлшгүй шаардлагатай хүний ​​оролцоо, өгөгдлийг сонгох, түүний хамгийн хамааралтай шинж чанарыг задлахад шаардлагатай.

Machine Learning нь текстийн ангилал, санхүүгийн таамаглал, бүтээгдэхүүний зөвлөмжийн систем гэх мэт ажлуудыг гүйцэтгэхэд ашиглагддаг.

Гүнзгий суралцах (DL)

Бид нийтлэлийн эхэнд дурдсанчлан Гүнзгий суралцах нь нэг төрөл юм Машин сургалтын дэвшилтэт дэд ангилал. -ийн бүтцээс шууд санаа авсан загвар хүний ​​тархи. ML нь олон давхаргат хиймэл мэдрэлийн сүлжээг ашигладаг "Гүн мэдрэлийн сүлжээ" Энэ нь өгөгдлөөс нийлмэл хэв маягийг автоматаар, илүү үр дүнтэй тодорхойлоход тусална.

Машины сургалтаас ялгаатай нь Deep Learning нь их хэмжээний бүтэцгүй өгөгдөлтэй ажиллахад хүний ​​тусламж шаарддаггүй, учир нь энэ нь дүрслэл эсвэл онцлогийг өөрөө илрүүлж чаддаг. Цаашилбал, энэ нь илүү их мэдээлэлтэй байх тусам түүний санал болгож буй үр дүн илүү боловсронгуй болно.

DL нь дүрсийг таних, байгалийн хэлээр боловсруулах зэрэг ажлуудад ашиглагддаг. Үүний практик хэрэглээнд виртуал туслах, бие даасан тээврийн хэрэгсэл, контент үүсгэх хэрэгсэл, автомат орчуулга зэрэг багтана.

Машины сургалт ба гүнзгий суралцах: ижил төстэй байдал ба ялгаа

ML болон DL аль аль нь өгөгдөл, хэв маягийг тодорхойлох чадвартай хөтөлбөр боловсруулахад анхаардаг, гэхдээ Эдгээр нь өгөгдлийг боловсруулах арга, онцлог шинж чанарыг хэрхэн задлах, тодорхойлох байдлаараа ялгаатай.

Эргэлзээ арилгахын тулд бид Machine Learning болон Deep Learning-ийг цэгээр нь худалдаж авах гэж байна. Ийм байдлаар хоёр ойлголтыг ялгаж, тэдгээрийн жинхэнэ хэмжээсийг ойлгоход хялбар болно. Бид ML болон DL-тэй үндсэн бүх талаараа тулгардаг:

Өгөгдөл

• ML: Зөвхөн харьцангуй жижиг, сайн бүтэцтэй мэдээллийн сантай ажилладаг.
• DL: Та их хэмжээний бүтэцгүй өгөгдөлтэй ажиллах боломжтой.

Алгоритмууд

• ML: Шийдвэрийн мод гэх мэт статистик загварууд болон энгийн математик алгоритмуудыг зохицуулдаг.
• DL: Энэ нь гүн мэдрэлийн сүлжээг ашигладаг.

Үндсэн шинж чанаруудыг задлах

• ML: Хүний оролцоо шаардлагатай.
• DL: Сүлжээнүүд онцлог шинж чанаруудыг сурдаг тул олборлолт нь автоматаар хийгддэг.

Тооцоолох

• ML: Бага эрчимтэй тооцоолох хүчин чадалтай.
• DL: Энэ нь маш их тооцооллын хүч шаарддаг (GPU ашиглах).

Aplicaciones

• ML: Урьдчилан таамаглах загвар, зөвлөмжийн систем, харилцагчийн үйлчилгээний чатбот гэх мэт.
• DL: Зураг таних, бие даасан тээврийн хэрэгсэл, контент үүсгэх гэх мэт.

Өндөр нарийвчлал

• Нарийн төвөгтэй ажлуудад бага нарийвчлал.
• Нарийн төвөгтэй ажлуудад илүү нарийвчлалтай.

Эдгээр ялгааг тайлбарлах нь дээр практик жишээ: Машин сургалтын загвар нь хүний ​​өгсөн өгөгдлөөр тэжээгдэх болно, "машин байна", "машин байхгүй" гэсэн шошготой цуврал зургуудыг оруулъя. Үүний зэрэгцээ тэд өнгө, хэлбэр гэх мэт нэмэлт таних шинж чанаруудыг нэмнэ.

Нөгөөтэйгүүр, Deep Learning загварт энэ арга нь системд хаяглагдсан зургийн мэдээллийн асар их далайд "шумбах" боломжийг олгодог бөгөөд ингэснээр өөрөө гүн мэдрэлийн сүлжээгээр дамжуулан шинж чанарыг задлах процессыг гүйцэтгэдэг.

Дүгнэлт

Дүгнэж хэлэхэд бид Machine Learning болон Deep Learning хоёрын ялгаа нь эхнийх нь илүү хялбар байдаг гэдгийг хэлэх болно. Бага өгөгдөлтэй ажиллах, илүү тодорхой ажлуудыг гүйцэтгэхэд илүү тохиромжтой; Нөгөөтэйгүүр, хоёр дахь нь их хэмжээний өгөгдөл бүхий нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэхэд илүү хүчтэй зэвсэг юм. Цаашилбал, хүний ​​оролцоо бага ба ямар ч оролцоогүйгээр үүргээ гүйцэтгэж чаддаг.