Apakah perbezaan antara Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Dalam?

Zaman Kecerdasan Buatan, di mana kita telah hidup tenggelam, telah membawa ke dalam hidup kita sejumlah besar idea dan istilah baharu yang secara beransur-ansur kita kenali. Dalam artikel ini kita akan menganalisis perbezaan antara Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Dalam, dua konsep berbeza yang sering dikelirukan.

Untuk memulakan, adalah penting untuk mewujudkan perbezaan pertama. Walaupun benar bahawa kedua-dua konsep (ML dan DL) adalah sebahagian daripada AI, ia sebenarnya adalah perkara yang berbeza, walaupun dengan banyak perkara yang sama. Dua terbitan teknologi baharu yang, pada pendapat ramai, telah datang untuk mengubah dunia.

Cuba untuk memberi sedikit pencerahan tentang omong kosong yang jelas ini, tidak ada yang lebih baik daripada menggunakan analogi praktikal untuk menjelaskan perbezaan ini. Bayangkan AI ialah kategori yang merangkumi semua alat pengangkutan yang wujud (kereta, basikal, kereta api...). Nah, dalam skema Pembelajaran Mesin ini akan menjadi kereta, manakala Deep Learning akan menjadi kereta elektrik.

Dalam erti kata lain, DL akan menjadi sejenis evolusi atau pengkhususan ML. Cabang yang muncul dari cabang lain yang, seterusnya, lahir dari batang Kepintaran Buatan. Dalam perenggan berikut kami menyelidiki perkara ini dengan lebih terperinci.

Pembelajaran Mesin (ML)

Pembelajaran Mesin biasanya ditakrifkan sebagai subkategori Kecerdasan Buatan yang membolehkan sistem "belajar" dan membuat keputusan berdasarkan data. Berdasarkan model matematik yang kompleks, algoritma ML menggunakan data untuk membuat ramalan dan membuat keputusan, walaupun sistem ini belum diprogramkan secara khusus untuk tugasan ini.

Untuk Pembelajaran Mesin berfungsi sepenuhnya, set data berstruktur dan pra-diproses diperlukan. Ini tidak dapat dielakkan melibatkan campur tangan manusia, perlu untuk memilih data dan mengekstrak ciri yang paling relevan.

Pembelajaran Mesin digunakan untuk menjalankan tugas seperti klasifikasi teks, ramalan kewangan, sistem pengesyoran produk, dsb.

Pembelajaran Mendalam (DL)

Seperti yang kami nyatakan pada permulaan siaran, Pembelajaran Dalam adalah sejenis subkategori lanjutan Pembelajaran Mesin. Model yang diilhamkan secara langsung oleh struktur otak manusia. ML menggunakan rangkaian saraf tiruan berbilang lapisan, juga dipanggil "rangkaian saraf dalam" yang membantu anda mengenal pasti corak kompleks daripada data secara automatik dan lebih cekap.

Tidak seperti Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Dalam tidak memerlukan bantuan manusia untuk bekerja dengan sejumlah besar data tidak berstruktur, kerana ia boleh mengesan perwakilan atau ciri dengan sendirinya. Tambahan pula, lebih banyak maklumat yang dikendalikannya, lebih halus hasil yang ditawarkannya.

DL digunakan untuk tugas seperti pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi. Aplikasi praktikalnya termasuk pembangunan pembantu maya, kenderaan autonomi, alat penjanaan kandungan dan terjemahan automatik, antara lain.

Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam: persamaan dan perbezaan

Kedua-dua ML dan DL memberi tumpuan kepada pembangunan program yang mampu mengenal pasti data dan corak, tetapi Mereka berbeza dalam cara mereka memproses data dan cara mereka mengekstrak dan mengenal pasti ciri.

Untuk menghapuskan keraguan, kami akan membeli Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam titik demi mata. Dengan cara ini lebih mudah untuk membezakan kedua-dua konsep dan memahami dimensi sebenar mereka. Kami menghadapi ML dan DL dalam semua aspek asas:

Data

• ML: Hanya berfungsi dengan pangkalan data yang agak kecil dan tersusun dengan baik.
• DL: Anda boleh bekerja dengan jumlah besar data tidak berstruktur.

Algoritma

• ML: Mengendalikan model statistik dan algoritma matematik mudah, seperti pepohon keputusan.
• DL: Ia menggunakan rangkaian saraf dalam.

Mengeluarkan ciri asas

• ML: Memerlukan campur tangan manusia.
• DL: Pengekstrakan adalah automatik, kerana rangkaian mempelajari ciri-cirinya.

Computación

• ML: Kuasa pengkomputeran yang kurang intensif.
• DL: Ia memerlukan kuasa pengiraan yang hebat (penggunaan GPU).

aplikasi

• ML: Model ramalan, sistem pengesyoran, bot sembang perkhidmatan pelanggan, dsb.
• DL: Pengecaman imej, kenderaan autonomi, penjanaan kandungan, dsb.

Grado de precisión

• Ketepatan yang lebih rendah dalam tugas yang kompleks.
• Ketepatan yang lebih tinggi dalam tugas yang kompleks.

Adalah lebih baik untuk menggambarkan perbezaan ini dengan contoh praktikal: Model Pembelajaran Mesin akan diberikan oleh data yang disediakan oleh manusia, mari letakkan satu siri imej yang dilabelkan sebagai "ada kereta" dan "tidak ada kereta." Pada masa yang sama, mereka akan menambah ciri pengenalan tambahan seperti warna, bentuk, dll.

Sebaliknya, dalam model Pembelajaran Dalam, kaedah ini terdiri daripada membenarkan sistem "menyelam" ke dalam lautan besar data imej berlabel supaya ia sendiri menjalankan proses pengekstrakan ciri melalui rangkaian saraf dalam.

Kesimpulan

Sebagai ringkasan, kami akan mengatakan bahawa perbezaan antara Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Dalam ialah yang pertama adalah lebih mudah. Lebih sesuai untuk bekerja dengan kurang data dan melaksanakan tugas yang lebih khusus; Sebaliknya, yang kedua adalah senjata yang jauh lebih berkuasa untuk menyelesaikan masalah kompleks dengan jumlah data yang besar. Tambahan pula, ia boleh melaksanakan tugasnya dengan sedikit atau tiada campur tangan manusia.