Hva er forskjellen mellom Machine Learning og Deep Learning?

Tiden med Kunstig intelligens, som vi allerede lever nedsenket i, har brakt inn i livene våre et stort antall nye ideer og termer som vi gradvis blir kjent med. I denne artikkelen skal vi analysere forskjellen mellom maskinlæring og dyp læring, to forskjellige begreper som ofte forveksles.

Til å begynne med er det viktig å etablere et første skille. Selv om det er sant at begge konseptene (ML og DL) er en del av AI, er de faktisk forskjellige ting, men med mange punkter til felles. To avledninger av den nye teknologien som, etter manges mening, har kommet for å forandre verden.

Prøver å kaste lys over dette tilsynelatende tullet, ingenting bedre enn ty til en praktisk analogi for å forklare disse forskjellene. La oss forestille oss at AI er kategorien som omfatter alle transportmidler som finnes (biler, sykler, tog...). Vel, i denne ordningen ville Machine Learning være bilen, mens Deep Learning ville være elbilen.

Med andre ord ville DL være en slags evolusjon eller spesialisering av ML. En gren som dukker opp fra en annen gren som igjen er født fra stammen til kunstig intelligens. I de følgende avsnittene går vi nærmere inn på dette.

Maskinlæring (ML)

Maskinlæring er vanligvis definert som en underkategori av kunstig intelligens lar systemene "lære" og ta beslutninger basert på data. Basert på komplekse matematiske modeller, trekker ML-algoritmer på data for å gjøre spådommer og ta beslutninger, selv om disse systemene ikke er spesifikt programmert for denne oppgaven.

For at maskinlæring skal fungere fullt ut, er det nødvendig med strukturerte og forhåndsbehandlede datasett. Dette innebærer uunngåelig menneskelig inngripen, nødvendig for å velge dataene og trekke ut de mest relevante egenskapene.

Machine Learning brukes til å utføre oppgaver som tekstklassifiseringer, økonomiske spådommer, produktanbefalingssystemer, etc.

Deep Learning (DL)

Som vi påpekte i begynnelsen av innlegget, er Deep Learning en slags avansert underkategori av maskinlæring. En modell som er direkte inspirert av strukturen til menneskets hjerne. ML bruker kunstige nevrale nettverk i flere lag, også kalt "dyp nevrale nettverk" som hjelper deg å identifisere komplekse mønstre fra data automatisk og mye mer effektivt.

I motsetning til maskinlæring, Deep Learning trenger ikke menneskelig hjelp for å jobbe med store mengder ustrukturert data, siden den kan oppdage representasjoner eller funksjoner av seg selv. Videre, jo mer informasjon den håndterer, jo mer raffinerte blir resultatene den gir.

DL brukes til oppgaver som bildegjenkjenning og naturlig språkbehandling. Dens praktiske anvendelser inkluderer blant annet utvikling av virtuelle assistenter, autonome kjøretøy, innholdsgenereringsverktøy og automatisk oversettelse.

Maskinlæring og dyp læring: likheter og forskjeller

Både ML og DL fokuserer på utvikling av programmer som er i stand til å identifisere data og mønstre, men De er forskjellige i måten de behandler data på og hvordan de trekker ut og identifiserer funksjoner.

For å rydde opp i tvil kommer vi til å kjøpe Machine Learning og Deep Learning punkt for punkt. På denne måten er det lettere å skille begge konseptene og forstå deres sanne dimensjon. Vi konfronterer ML og DL i alle grunnleggende aspekter:

Data

• ML: Fungerer kun med relativt små og godt strukturerte databaser.
• DL: Du kan jobbe med store mengder ustrukturerte data.

Algoritmer

• ML: Håndterer statistiske modeller og enkle matematiske algoritmer, som for eksempel beslutningstrær.
• DL: Den bruker dype nevrale nettverk.

Trekker ut grunnleggende funksjoner

• ML: Krever menneskelig inngripen.
• DL: Utvinningen er automatisk, siden nettverkene lærer funksjonene.

databehandling

• ML: Mindre intensiv datakraft.
• DL: Det krever stor beregningskraft (bruk av GPUer).

søknader

• ML: Prediksjonsmodeller, anbefalingssystemer, kundeservice chatbots, etc.
• DL: Bildegjenkjenning, autonome kjøretøy, innholdsgenerering, etc.

Grado de presisjon

• Lavere presisjon i komplekse oppgaver.
• Større presisjon i komplekse oppgaver.

Det er best å illustrere disse forskjellene med et praktisk eksempel: En maskinlæringsmodell vil bli matet av data levert av et menneske, la oss sette en serie bilder merket som "det er en bil" og "det er ingen bil." Samtidig vil de legge til ytterligere identifiserende egenskaper som farge, form osv.

På den annen side, i en Deep Learning-modell, består metoden av å la systemet "dykke" inn i et enormt hav av merkede bildedata, slik at det selv utfører funksjonsekstraksjonsprosessen gjennom dype nevrale nettverk.

Konklusjon

Som en oppsummering vil vi si at forskjellen mellom Machine Learning og Deep Learning er at den første er enklere. Bedre egnet for å jobbe med mindre data og utføre mer spesifikke oppgaver; På den annen side er det andre et mye kraftigere våpen for å løse komplekse problemer med store datamengder. Videre kan den utføre sine oppgaver med liten eller ingen menneskelig innblanding.