Era Sztuczna inteligencja, w którym już jesteśmy zanurzeni, wniosła w nasze życie wiele nowych idei i terminów, z którymi stopniowo się oswajamy. W tym artykule przeanalizujemy różnica między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim, dwa różne pojęcia, które często są mylone.
Na początek ważne jest ustalenie pierwszego rozróżnienia. Chociaż prawdą jest, że obie koncepcje (ML i DL) są częścią sztucznej inteligencji, w rzeczywistości są to różne rzeczy, chociaż mają wiele punktów wspólnych. Dwa pochodne nowej technologii, która zdaniem wielu zmieniła świat.
Próbuję rzucić trochę światła na ten pozorny bełkot, nie ma nic lepszego niż odwołaj się do praktycznej analogii aby wyjaśnić te różnice. Wyobraźmy sobie, że sztuczna inteligencja to kategoria obejmująca wszystkie istniejące środki transportu (samochody, rowery, pociągi...). Cóż, w tym schemacie uczenie maszynowe byłoby samochodem, a głębokie uczenie się samochodem elektrycznym.
Innymi słowy, DL byłby rodzajem ewolucji lub specjalizacji ML. Gałąź wyłaniająca się z innej gałęzi, która z kolei rodzi się z pnia sztucznej inteligencji. W kolejnych akapitach zajmiemy się tym bardziej szczegółowo.
Uczenie maszynowe (ML)
Uczenie maszynowe jest zwykle definiowane jako podkategoria sztucznej inteligencji, która pozwala systemom „uczyć się” i podejmować decyzje w oparciu o dane. Opierając się na złożonych modelach matematycznych, algorytmy ML czerpią z danych w celu przewidywania i podejmowania decyzji, mimo że systemy te nie zostały specjalnie zaprogramowane do tego zadania.
Aby uczenie maszynowe mogło w pełni działać, potrzebne są ustrukturyzowane i wstępnie przetworzone zbiory danych. To nieuchronnie pociąga za sobą ludzka interwencja, niezbędne do selekcji danych i wyodrębnienia ich najistotniejszych cech.
Machine Learning służy do realizacji takich zadań jak klasyfikacja tekstów, prognozy finansowe, systemy rekomendacji produktów itp.
Głębokie uczenie się (DL)
Jak wskazaliśmy na początku wpisu, Deep Learning jest swego rodzaju zaawansowana podkategoria uczenia maszynowego. Model bezpośrednio inspirowany strukturą ludzki mózg. ML wykorzystuje wielowarstwowe sztuczne sieci neuronowe, tzw „głębokie sieci neuronowe” które pomagają automatycznie i znacznie wydajniej identyfikować złożone wzorce na podstawie danych.
W przeciwieństwie do uczenia maszynowego, Deep Learning nie potrzebuje pomocy człowieka do pracy z dużymi ilościami nieustrukturyzowanych danych, ponieważ może samodzielnie wykryć reprezentacje lub cechy. Co więcej, im więcej informacji obsługuje, tym bardziej dopracowane są oferowane wyniki.
DL jest używany do zadań takich jak rozpoznawanie obrazów i przetwarzanie języka naturalnego. Jego praktyczne zastosowania obejmują między innymi rozwój wirtualnych asystentów, pojazdów autonomicznych, narzędzi do generowania treści i automatycznego tłumaczenia.
Uczenie maszynowe i uczenie głębokie: podobieństwa i różnice
Zarówno ML, jak i DL skupiają się na rozwoju programów zdolnych do identyfikowania danych i wzorców, ale Różnią się sposobem przetwarzania danych oraz sposobem wyodrębniania i identyfikowania cech.
Aby rozwiać wątpliwości, punkt po punkcie kupimy Machine Learning i Deep Learning. W ten sposób łatwiej jest rozróżnić oba pojęcia i zrozumieć ich prawdziwy wymiar. Konfrontujemy ML i DL we wszystkich podstawowych aspektach:
Dane
- ML: Działa tylko ze stosunkowo małymi i dobrze zorganizowanymi bazami danych.
- DL: Można pracować z dużymi ilościami nieustrukturyzowanych danych.
Algorytmy
- ML: Obsługuje modele statystyczne i proste algorytmy matematyczne, takie jak drzewa decyzyjne.
- DL: Wykorzystuje głębokie sieci neuronowe.
Wyodrębnianie podstawowych cech
- ML: Wymaga interwencji człowieka.
- DL: Wyodrębnianie odbywa się automatycznie, ponieważ sieci uczą się funkcji.
Obliczenia
- ML: Mniej intensywna moc obliczeniowa.
- DL: Wymaga dużej mocy obliczeniowej (wykorzystanie procesorów graficznych).
aplikacje
- ML: Modele predykcyjne, systemy rekomendacyjne, chatboty obsługi klienta itp.
- DL: Rozpoznawanie obrazu, pojazdy autonomiczne, generowanie treści itp.
Grado de precisión
- Niższa precyzja w złożonych zadaniach.
- Większa precyzja w skomplikowanych zadaniach.
Najlepiej zilustrować te różnice za pomocą praktyczny przykład: Model uczenia maszynowego będzie zasilany danymi dostarczonymi przez człowieka. Umieśćmy serię obrazów oznaczonych jako „jest samochód” i „nie ma samochodu”. Jednocześnie dodałyby dodatkowe cechy identyfikacyjne, takie jak kolor, kształt itp.
Z drugiej strony, w modelu Deep Learning metoda polega na umożliwieniu systemowi „zanurzenia się” w ogromny ocean oznakowanych danych obrazu, aby sam przeprowadził proces ekstrakcji cech poprzez głębokie sieci neuronowe.
Wnioski
Podsumowując, powiemy, że różnica między uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem się polega na tym, że to pierwsze jest prostsze. Lepiej przystosowany do pracy z mniejszą ilością danych i wykonywania bardziej szczegółowych zadań; Z drugiej strony to drugie jest znacznie potężniejszą bronią do rozwiązywania złożonych problemów z dużą ilością danych. Co więcej, może wykonywać swoje zadania przy niewielkiej lub żadnej interwencji człowieka.
Redaktor specjalizujący się w zagadnieniach technologii i Internetu z ponad dziesięcioletnim doświadczeniem w różnych mediach cyfrowych. Pracowałem jako redaktor i twórca treści dla firm z branży e-commerce, komunikacji, marketingu online i reklamy. Pisałem także na portalach poświęconych ekonomii, finansom i innym branżom. Moja praca jest także moją pasją. Teraz, poprzez moje artykuły w Tecnobits, staram się odkrywać wszystkie nowości i nowe możliwości, jakie świat technologii oferuje nam każdego dnia, aby poprawić nasze życie.