Эпоха Искусственный интеллект, в который мы уже погружены, привнес в нашу жизнь большое количество новых идей и терминов, с которыми мы мало-помалу знакомимся. В этой статье мы собираемся проанализировать разница между машинным обучением и глубоким обучением, два разных понятия, которые часто путают.
Для начала важно установить первое различие. Хотя обе концепции (ML и DL) действительно являются частью ИИ, на самом деле это разные вещи, хотя и имеющие много общего. Два варианта развития новой технологии, которая, по мнению многих, изменила мир.
Попытка пролить свет на эту кажущуюся ерунду, нет ничего лучше, чем прибегнуть к практической аналогии объяснить эти различия. Давайте представим, что ИИ — это категория, охватывающая все существующие средства транспорта (автомобили, велосипеды, поезда...). Что ж, в этой схеме машинное обучение будет автомобилем, а глубокое обучение — электромобилем.
Другими словами, DL будет своего рода развитием или специализацией ML. Ветвь, выходящая из другой ветки, которая, в свою очередь, рождается из ствола искусственного интеллекта. В следующих параграфах мы углубимся в это более подробно.
Машинное обучение (МО)
Машинное обучение обычно определяют как подкатегорию искусственного интеллекта, которая позволяет системам «обучаться» и принимать решения на основе данных. Алгоритмы машинного обучения основаны на сложных математических моделях и используют данные для прогнозирования и принятия решений, хотя эти системы не были специально запрограммированы для этой задачи.
Для полноценной работы машинного обучения необходимы структурированные и предварительно обработанные наборы данных. Это неизбежно влечет за собой вмешательство человека, необходимо выбрать данные и извлечь их наиболее важные характеристики.
Машинное обучение используется для выполнения таких задач, как классификация текста, финансовые прогнозы, системы рекомендаций по продуктам и т. д.
Deep Learning (DL)
Как мы указывали в начале статьи, глубокое обучение — это своего рода расширенная подкатегория машинного обучения. Модель, вдохновленная структурой человеческий мозг. ML использует многослойные искусственные нейронные сети, также называемые «глубокие нейронные сети» которые помогут вам автоматически и гораздо эффективнее выявлять сложные закономерности в данных.
В отличие от машинного обучения, Глубокое обучение не требует помощи человека для работы с большими объемами неструктурированных данных., поскольку он может самостоятельно обнаруживать представления или функции. Более того, чем больше информации он обрабатывает, тем более точные результаты он предлагает.
DL используется для таких задач, как распознавание изображений и обработка естественного языка. Его практическое применение включает, среди прочего, разработку виртуальных помощников, автономных транспортных средств, инструментов генерации контента и автоматического перевода.
Машинное обучение и глубокое обучение: сходства и различия
И ML, и DL сосредоточены на разработке программ, способных идентифицировать данные и закономерности, но Они различаются по способу обработки данных, а также по способу извлечения и идентификации характеристик.
Чтобы развеять сомнения, мы собираемся покупать Machine Learning и Deep Learning по пунктам. Таким образом, легче различить обе концепции и понять их истинное измерение. Мы противостоим ML и DL во всех основных аспектах:
Данные
- МЛ: Работает только с относительно небольшими и хорошо структурированными базами данных.
- ДЛ: Вы можете работать с большими объемами неструктурированных данных.
Algoritmos
- ML: Обрабатывает статистические модели и простые математические алгоритмы, такие как деревья решений.
- ДЛ: Он использует глубокие нейронные сети.
Извлечение основных функций
- МЛ: Требует вмешательства человека.
- ДЛ: Извлечение происходит автоматически, поскольку сети изучают особенности.
Вычислительная техника
- МЛ: Менее интенсивная вычислительная мощность.
- ДЛ: Это требует большой вычислительной мощности (использование графических процессоров).
Приложения
- ML: Модели прогнозирования, системы рекомендаций, чат-боты для обслуживания клиентов и т. д.
- DL: распознавание изображений, автономные транспортные средства, генерация контента и т. д.
Градо точности
- Низкая точность в сложных задачах.
- Повышенная точность в сложных задачах.
Лучше всего эти различия проиллюстрировать на практический пример: Модель машинного обучения будет получать данные, предоставленные человеком. Давайте добавим серию изображений с пометками «есть машина» и «нет машины». В то же время они добавят дополнительные идентифицирующие характеристики, такие как цвет, форма и т. д.
С другой стороны, в модели глубокого обучения метод заключается в том, чтобы позволить системе «нырнуть» в огромный океан помеченных данных изображений, чтобы она сама выполнила процесс извлечения признаков через глубокие нейронные сети.
Заключение
Подводя итог, скажем, что разница между машинным обучением и глубоким обучением заключается в том, что первое проще. Лучше подходит для работы с меньшим количеством данных и выполнения более конкретных задач; С другой стороны, второй — гораздо более мощное оружие для решения сложных задач с большими объемами данных. Более того, он может выполнять свои задачи практически без вмешательства человека.
Редактор, специализирующийся на вопросах технологий и Интернета, с более чем десятилетним опытом работы в различных цифровых медиа. Я работал редактором и создателем контента в компаниях, занимающихся электронной коммерцией, коммуникациями, онлайн-маркетингом и рекламой. Я также писал на сайтах по экономике, финансам и другим секторам. Моя работа – это также моя страсть. Теперь, благодаря моим статьям в Tecnobits, я стараюсь каждый день изучать все новости и новые возможности, которые предлагает нам мир технологий, чтобы улучшить нашу жизнь.