Era de Inteligență Artificială, în care trăim deja cufundați, a adus în viața noastră un număr mare de idei și termeni noi cu care ne familiarizăm treptat. În acest articol vom analiza diferența dintre Machine Learning și Deep Learning, două concepte diferite care sunt adesea confundate.
Pentru început, este important să stabilim o primă distincție. Deși este adevărat că ambele concepte (ML și DL) fac parte din AI, ele sunt de fapt lucruri diferite, deși au multe puncte în comun. Două derivații ale noii tehnologii care, în opinia multora, au ajuns să schimbe lumea.
Încerc să arunce puțină lumină asupra acestui aparent farfurie, nimic mai bun decât recurge la o analogie practică pentru a explica aceste diferențe. Să ne imaginăm că AI este categoria care cuprinde toate mijloacele de transport care există (mașini, biciclete, trenuri...). Ei bine, în această schemă Machine Learning ar fi mașina, în timp ce Deep Learning ar fi mașina electrică.
Cu alte cuvinte, DL ar fi un fel de evoluție sau specializare a ML. O ramură care iese dintr-o altă ramură care, la rândul ei, se naște din trunchiul Inteligenței Artificiale. În paragrafele următoare vom aprofunda acest lucru mai detaliat.
Învățare automată (ML)
Învățarea automată este de obicei definită ca o subcategorie a inteligenței artificiale care permite sistemelor să „învețe” și să ia decizii pe baza datelor. Bazați pe modele matematice complexe, algoritmii ML se bazează pe date pentru a face predicții și pentru a lua decizii, chiar dacă aceste sisteme nu au fost programate special pentru această sarcină.
Pentru ca învățarea automată să funcționeze pe deplin, sunt necesare seturi de date structurate și preprocesate. Acest lucru implică inevitabil interventia omului, necesar pentru a selecta datele și a extrage cele mai relevante caracteristici ale acestora.
Învățarea automată este utilizată pentru a efectua sarcini precum clasificări de texte, previziuni financiare, sisteme de recomandare de produse etc.
Învățare profundă (DL)
După cum am subliniat la începutul postării, Deep Learning este un fel de subcategoria avansată a Machine Learning. Un model care se inspiră direct din structura creierul uman. ML folosește rețele neuronale artificiale multistrat, numite și „rețele neuronale profunde” care vă ajută să identificați modele complexe din date automat și mult mai eficient.
Spre deosebire de Machine Learning, Deep Learning nu are nevoie de ajutor uman pentru a lucra cu cantități mari de date nestructurate, deoarece poate detecta reprezentări sau caracteristici de la sine. În plus, cu cât gestionează mai multe informații, cu atât rezultatele pe care le oferă sunt mai rafinate.
DL este utilizat pentru sarcini precum recunoașterea imaginilor și procesarea limbajului natural. Aplicațiile sale practice includ dezvoltarea de asistenți virtuali, vehicule autonome, instrumente de generare de conținut și traducere automată, printre altele.
Machine Learning și Deep Learning: asemănări și diferențe
Atât ML cât și DL se concentrează pe dezvoltarea de programe capabile să identifice date și tipare, dar Ele diferă în modul în care prelucrează datele și în modul în care extrag și identifică caracteristicile.
Pentru a clarifica îndoielile, vom cumpăra punct cu punct Machine Learning și Deep Learning. În acest fel, este mai ușor să distingem ambele concepte și să înțelegem adevărata lor dimensiune. Ne confruntăm cu ML și DL în toate aspectele de bază:
De date
- ML: Funcționează doar cu baze de date relativ mici și bine structurate.
- DL: Puteți lucra cu volume mari de date nestructurate.
Algoritmi
- ML: Gestionează modele statistice și algoritmi matematici simpli, cum ar fi arbori de decizie.
- DL: Folosește rețele neuronale profunde.
Extragerea caracteristicilor de bază
- ML: Necesită intervenție umană.
- DL: Extragerea este automată, deoarece rețelele învață caracteristicile.
calculator
- ML: Putere de calcul mai puțin intensivă.
- DL: Necesită o mare putere de calcul (utilizarea GPU-urilor).
aplicatii
- ML: Modele de predicție, sisteme de recomandare, chatbot de servicii pentru clienți etc.
- DL: Recunoaștere imagini, vehicule autonome, generare de conținut etc.
Grado de precizie
- Precizie mai scăzută în sarcini complexe.
- Precizie mai mare în sarcini complexe.
Cel mai bine este să ilustrați aceste diferențe cu un exemplu practic: Un model de învățare automată ar fi alimentat cu datele furnizate de o ființă umană, să punem o serie de imagini etichetate ca „există o mașină” și „nu există mașină”. În același timp, ar adăuga caracteristici suplimentare de identificare, cum ar fi culoarea, forma etc.
Pe de altă parte, într-un model de învățare profundă, metoda constă în a permite sistemului să „se scufunde” într-un ocean imens de date de imagine etichetate, astfel încât el însuși să efectueze procesul de extracție a caracteristicilor prin rețele neuronale profunde.
Concluzie
Ca rezumat, vom spune că diferența dintre Machine Learning și Deep Learning este că primul este mai simplu. Mai potrivit pentru a lucra cu mai puține date și pentru a executa sarcini mai specifice; Pe de altă parte, a doua este o armă mult mai puternică pentru a rezolva probleme complexe cu cantități mari de date. În plus, își poate îndeplini sarcinile fără intervenție umană mică sau deloc.
Editor specializat în probleme de tehnologie și internet cu peste zece ani de experiență în diferite medii digitale. Am lucrat ca editor și creator de conținut pentru companii de comerț electronic, comunicare, marketing online și publicitate. Am scris și pe site-uri de economie, finanțe și alte sectoare. Munca mea este și pasiunea mea. Acum, prin articolele mele din Tecnobits, încerc să explorez toate știrile și noile oportunități pe care lumea tehnologiei ni le oferă zi de zi pentru a ne îmbunătăți viața.