Wat is het verschil tussen machine learning en deep learning?

Het tijdperk van Kunstmatige Intelligentie, waarin we al ondergedompeld leven, heeft een groot aantal nieuwe ideeën en termen in ons leven gebracht waarmee we geleidelijk vertrouwd raken. In dit artikel gaan we de verschil tussen machine learning en deep learning, twee verschillende concepten die vaak met elkaar worden verward.

Om te beginnen is het belangrijk om een ​​eerste onderscheid te maken. Hoewel het waar is dat beide concepten (ML en DL) deel uitmaken van AI, zijn het feitelijk verschillende dingen, hoewel ze veel overeenkomsten vertonen. Twee afleidingen van de nieuwe technologie die, naar de mening van velen, de wereld gaat veranderen.

Ik probeer enig licht te werpen op dit schijnbare gebrabbel, niets beters dan toevlucht nemen tot een praktische analogie om deze verschillen te verklaren. Laten we ons voorstellen dat AI de categorie is die alle bestaande transportmiddelen omvat (auto's, fietsen, treinen...). Welnu, in dit schema zou Machine Learning de auto zijn, terwijl Deep Learning de elektrische auto zou zijn.

Met andere woorden, DL zou een soort evolutie of specialisatie van ML zijn. Een tak die voortkomt uit een andere tak die op zijn beurt weer voortkomt uit de stam van de Kunstmatige Intelligentie. In de volgende paragrafen gaan we hier dieper op in.

Machine leren (ML)

Machine Learning wordt meestal gedefinieerd als een subcategorie van kunstmatige intelligentie zorgt ervoor dat systemen kunnen ‘leren’ en beslissingen kunnen nemen op basis van gegevens. Gebaseerd op complexe wiskundige modellen, gebruiken ML-algoritmen gegevens om voorspellingen te doen en beslissingen te nemen, ook al zijn deze systemen niet specifiek voor deze taak geprogrammeerd.

Om Machine Learning volledig te laten werken, zijn gestructureerde en voorbewerkte datasets nodig. Dit brengt onvermijdelijk met zich mee dat menselijke interventie, noodzakelijk om de gegevens te selecteren en de meest relevante kenmerken ervan te extraheren.

Machine Learning wordt gebruikt om taken uit te voeren zoals tekstclassificaties, financiële voorspellingen, productaanbevelingssystemen, enz.

Diep leren (DL)

Zoals we aan het begin van dit bericht hebben opgemerkt, is Deep Learning een soort van geavanceerde subcategorie van Machine Learning. Een model dat rechtstreeks is geïnspireerd op de structuur van de menselijk brein. ML maakt gebruik van meerlaagse kunstmatige neurale netwerken, ook wel "diepe neurale netwerken" waarmee u automatisch en veel efficiënter complexe patronen uit gegevens kunt identificeren.

In tegenstelling tot machinaal leren, Deep Learning heeft geen menselijke hulp nodig om met grote hoeveelheden ongestructureerde data te werken, omdat het zelf representaties of kenmerken kan detecteren. Bovendien geldt dat hoe meer informatie het verwerkt, hoe verfijnder de resultaten die het biedt.

DL wordt gebruikt voor taken zoals beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking. De praktische toepassingen ervan omvatten onder meer de ontwikkeling van virtuele assistenten, autonome voertuigen, tools voor het genereren van inhoud en automatische vertaling.

Machine Learning en Deep Learning: overeenkomsten en verschillen

Zowel ML als DL richten zich op de ontwikkeling van programma's die gegevens en patronen kunnen identificeren Ze verschillen in de manier waarop ze gegevens verwerken en hoe ze kenmerken extraheren en identificeren.

Om twijfels weg te nemen, gaan we punt voor punt Machine Learning en Deep Learning kopen. Op deze manier is het gemakkelijker om beide concepten te onderscheiden en hun ware dimensie te begrijpen. We confronteren ML en DL op alle basisaspecten:

Gegevens

• ML: Werkt alleen met relatief kleine en goed gestructureerde databases.
• DL: Je kunt met grote hoeveelheden ongestructureerde data werken.

Algoritmen

• ML: Behandelt statistische modellen en eenvoudige wiskundige algoritmen, zoals beslissingsbomen.
• DL: Het maakt gebruik van diepe neurale netwerken.

Basisfuncties extraheren

• ML: Vereist menselijke tussenkomst.
• DL: De extractie gebeurt automatisch, omdat de netwerken de functies leren.

gegevensverwerking

• ML: Minder intensieve rekenkracht.
• DL: Het vereist grote rekenkracht (gebruik van GPU's).

toepassingen

• ML: Voorspellingsmodellen, aanbevelingssystemen, chatbots voor klantenservice, enz.
• DL: Beeldherkenning, autonome voertuigen, contentgeneratie, enz.

Grado van precisie

• Lagere precisie bij complexe taken.
• Grotere precisie bij complexe taken.

Het is het beste om deze verschillen te illustreren met een praktisch voorbeeld: Een Machine Learning-model zou worden gevoed door gegevens van een mens. Laten we een reeks afbeeldingen plaatsen met de titel 'er is een auto' en 'er is geen auto'. Tegelijkertijd zouden ze aanvullende identificerende kenmerken toevoegen, zoals kleur, vorm, enz.

Aan de andere kant bestaat de methode er in een Deep Learning-model uit dat het systeem in een immense oceaan van gelabelde beeldgegevens kan 'duiken', zodat het zelf het kenmerkextractieproces via diepe neurale netwerken uitvoert.

Conclusie

Samenvattend zullen we zeggen dat het verschil tussen Machine Learning en Deep Learning is dat de eerste eenvoudiger is. Meer geschikt voor het werken met minder data en het uitvoeren van specifiekere taken; Aan de andere kant is de tweede een veel krachtiger wapen om complexe problemen met grote hoeveelheden data op te lossen. Bovendien kan het zijn taken uitvoeren met weinig tot geen menselijke tussenkomst.