मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंगमध्ये काय फरक आहे?

च्या युगाचा कृत्रिम बुद्धिमत्ता, ज्यामध्ये आपण आधीच मग्न राहतो, आपल्या जीवनात मोठ्या संख्येने नवीन कल्पना आणि संज्ञा आणल्या आहेत ज्यांच्याशी आपण हळूहळू परिचित होत आहोत. या लेखात आपण याचे विश्लेषण करणार आहोत मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंगमधील फरक, दोन भिन्न संकल्पना ज्या अनेकदा गोंधळलेल्या असतात.

प्रारंभ करण्यासाठी, प्रथम फरक स्थापित करणे महत्वाचे आहे. जरी हे खरे आहे की दोन्ही संकल्पना (ML आणि DL) AI चा भाग आहेत, त्या प्रत्यक्षात भिन्न गोष्टी आहेत, जरी अनेक मुद्दे समान आहेत. नवीन तंत्रज्ञानाची दोन व्युत्पत्ती जी, अनेकांच्या मते, जग बदलण्यासाठी आली आहे.

या उघड गप्पांवर थोडा प्रकाश टाकण्याचा प्रयत्न करणे, यापेक्षा चांगले काहीही नाही व्यावहारिक समानतेचा अवलंब करा हे फरक स्पष्ट करण्यासाठी. चला कल्पना करूया की AI ही एक श्रेणी आहे जी अस्तित्वात असलेल्या वाहतुकीच्या सर्व साधनांचा समावेश करते (कार, सायकली, ट्रेन...). बरं, या योजनेत मशीन लर्निंग ही कार असेल, तर डीप लर्निंग ही इलेक्ट्रिक कार असेल.

दुस-या शब्दात, DL ही एक प्रकारची उत्क्रांती किंवा ML चे स्पेशलायझेशन असेल. कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या खोडातून जन्माला आलेल्या दुसऱ्या शाखेतून निघणारी शाखा. पुढील परिच्छेदांमध्ये आम्ही याबद्दल अधिक तपशीलवार विचार करू.

मशीन लर्निंग (एमएल)

मशीन लर्निंगची व्याख्या सहसा आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सची उपश्रेणी म्हणून केली जाते प्रणालींना "शिकण्यास" आणि डेटावर आधारित निर्णय घेण्यास अनुमती देते. क्लिष्ट गणिती मॉडेल्सच्या आधारे, ML अल्गोरिदम डेटावर अंदाज लावण्यासाठी आणि निर्णय घेण्यासाठी काढतात, जरी या प्रणालींना या कार्यासाठी विशेषतः प्रोग्राम केलेले नसले तरीही.

मशीन लर्निंग पूर्णपणे कार्य करण्यासाठी, संरचित आणि पूर्व-प्रक्रिया केलेले डेटा सेट आवश्यक आहेत. हे अनिवार्यपणे समाविष्ट करते मानवी हस्तक्षेप, डेटा निवडण्यासाठी आणि त्याची सर्वात संबंधित वैशिष्ट्ये काढण्यासाठी आवश्यक आहे.

मशिन लर्निंगचा वापर मजकूर वर्गीकरण, आर्थिक अंदाज, उत्पादन शिफारस प्रणाली इत्यादी कार्ये पार पाडण्यासाठी केला जातो.

डीप लर्निंग (DL)

आम्ही पोस्टच्या सुरुवातीला निदर्शनास आणल्याप्रमाणे, डीप लर्निंग हा एक प्रकार आहे मशीन लर्निंगची प्रगत उपश्रेणी. च्या संरचनेद्वारे थेट प्रेरित असलेले मॉडेल मानवी मेंदू. एमएल मल्टी-लेयर कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क वापरते, ज्याला म्हणतात "खोल न्यूरल नेटवर्क" जे तुम्हाला डेटावरून आपोआप आणि अधिक कार्यक्षमतेने जटिल नमुने ओळखण्यात मदत करतात.

मशीन लर्निंगच्या विपरीत, मोठ्या प्रमाणात असंरचित डेटासह कार्य करण्यासाठी डीप लर्निंगला मानवी मदतीची आवश्यकता नाही, कारण ते स्वतःच प्रतिनिधित्व किंवा वैशिष्ट्ये शोधू शकते. शिवाय, ती जितकी अधिक माहिती हाताळते, तितके अधिक परिष्कृत परिणाम देते.

प्रतिमा ओळखणे आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया यासारख्या कामांसाठी डीएलचा वापर केला जातो. त्याच्या व्यावहारिक अनुप्रयोगांमध्ये आभासी सहाय्यकांचा विकास, स्वायत्त वाहने, सामग्री निर्मिती साधने आणि स्वयंचलित भाषांतर यांचा समावेश आहे.

मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंग: समानता आणि फरक

एमएल आणि डीएल दोन्ही डेटा आणि नमुने ओळखण्यास सक्षम असलेल्या प्रोग्रामच्या विकासावर लक्ष केंद्रित करतात, परंतु ते डेटावर प्रक्रिया करण्याच्या पद्धतीमध्ये आणि ते कसे काढतात आणि वैशिष्ट्ये ओळखतात यात फरक आहे.

शंका दूर करण्यासाठी, आम्ही मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंग पॉइंट बाय पॉइंट खरेदी करणार आहोत. अशा प्रकारे दोन्ही संकल्पना वेगळे करणे आणि त्यांचे खरे परिमाण समजणे सोपे आहे. आम्ही सर्व मूलभूत पैलूंमध्ये एमएल आणि डीएलचा सामना करतो:

डेटा

• ML: केवळ तुलनेने लहान आणि सु-संरचित डेटाबेससह कार्य करते.
• DL: तुम्ही मोठ्या प्रमाणात असंरचित डेटासह कार्य करू शकता.

अल्गोरिदम

• ML: सांख्यिकीय मॉडेल आणि साधे गणिती अल्गोरिदम हाताळते, जसे की निर्णय वृक्ष.
• DL: हे डीप न्यूरल नेटवर्क वापरते.

मूलभूत वैशिष्ट्ये काढत आहे

• एमएल: मानवी हस्तक्षेप आवश्यक आहे.
• DL: काढणे स्वयंचलित आहे, कारण नेटवर्क वैशिष्ट्ये जाणून घेतात.

संगणन

• एमएल: कमी गहन संगणकीय शक्ती.
• DL: यासाठी उत्तम संगणकीय शक्ती (GPU चा वापर) आवश्यक आहे.

अॅप्लिकेशन्स

• एमएल: अंदाज मॉडेल, शिफारस प्रणाली, ग्राहक सेवा चॅटबॉट्स इ.
• DL: प्रतिमा ओळख, स्वायत्त वाहने, सामग्री निर्मिती इ.

ग्रेडो डी प्रिसिजन

• जटिल कामांमध्ये कमी अचूकता.
• गुंतागुंतीच्या कामांमध्ये अधिक अचूकता.

हे फरक स्पष्ट करणे चांगले आहे एक व्यावहारिक उदाहरण: मशिन लर्निंग मॉडेल मानवाने प्रदान केलेल्या डेटाद्वारे दिले जाईल, चला "एक कार आहे" आणि "कार नाही" असे लेबल केलेल्या प्रतिमांची मालिका ठेवूया. त्याच वेळी, ते अतिरिक्त ओळखण्याची वैशिष्ट्ये जोडतील जसे की रंग, आकार इ.

दुसरीकडे, डीप लर्निंग मॉडेलमध्ये, प्रणालीला लेबल केलेल्या प्रतिमा डेटाच्या अथांग समुद्रात "डुबकी मारण्याची" परवानगी देते जेणेकरून ती स्वतःच खोल न्यूरल नेटवर्कद्वारे वैशिष्ट्य काढण्याची प्रक्रिया पार पाडते.

निष्कर्ष

सारांश म्हणून, आम्ही म्हणू की मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंग मधील फरक म्हणजे पहिला सोपा आहे. कमी डेटासह कार्य करण्यासाठी आणि अधिक विशिष्ट कार्ये कार्यान्वित करण्यासाठी अधिक योग्य; दुसरीकडे, मोठ्या प्रमाणात डेटासह जटिल समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी दुसरे अधिक शक्तिशाली शस्त्र आहे. शिवाय, ते मानवी हस्तक्षेपाशिवाय आपली कार्ये करू शकते.