Obdobie Umelá inteligencia, v ktorej už žijeme ponorení, priniesla do našich životov veľké množstvo nových myšlienok a pojmov, s ktorými sa postupne zoznamujeme. V tomto článku budeme analyzovať rozdiel medzi strojovým učením a hlbokým učením, dva rôzne pojmy, ktoré sa často zamieňajú.
Na začiatok je dôležité stanoviť prvé rozlíšenie. Aj keď je pravda, že oba koncepty (ML a DL) sú súčasťou AI, v skutočnosti sú to rôzne veci, aj keď majú veľa spoločných bodov. Dva odvodeniny novej technológie, ktorá podľa mnohých zmenila svet.
Snažím sa vniesť trochu svetla do tohto zjavného blábolu, nie je nič lepšie ako uchýliť sa k praktickej analógii vysvetliť tieto rozdiely. Predstavme si, že AI je kategória, ktorá zahŕňa všetky dopravné prostriedky, ktoré existujú (autá, bicykle, vlaky...). V tejto schéme by strojové učenie bolo autom, zatiaľ čo hlboké učenie by bolo elektrické auto.
Inými slovami, DL by bola akousi evolúciou alebo špecializáciou ML. Vetva, ktorá sa vynára z inej vetvy, ktorá sa zase rodí z kmeňa umelej inteligencie. V nasledujúcich odstavcoch sa tomu budeme venovať podrobnejšie.
Strojové učenie (ML)
Strojové učenie sa zvyčajne definuje ako podkategória umelej inteligencie umožňuje systémom „učiť sa“ a rozhodovať sa na základe údajov. Algoritmy ML založené na zložitých matematických modeloch čerpajú z údajov, aby mohli predpovedať a rozhodovať sa, aj keď tieto systémy neboli špeciálne naprogramované na túto úlohu.
Aby strojové učenie plne fungovalo, sú potrebné štruktúrované a vopred spracované súbory údajov. To nevyhnutne so sebou prináša ľudský zásah, potrebné na výber údajov a extrahovanie ich najrelevantnejších charakteristík.
Strojové učenie sa používa na vykonávanie úloh, ako sú klasifikácia textov, finančné predpovede, systémy odporúčaní produktov atď.
Hlboké učenie (DL)
Ako sme zdôraznili na začiatku príspevku, Deep Learning je druh pokročilá podkategória strojového učenia. Model, ktorý je priamo inšpirovaný štruktúrou ľudský mozog. ML využíva viacvrstvové umelé neurónové siete, tzv "hlboké neurónové siete" ktoré vám pomôžu identifikovať zložité vzory z údajov automaticky a oveľa efektívnejšie.
Na rozdiel od strojového učenia, Deep Learning nepotrebuje ľudskú pomoc na prácu s veľkým množstvom neštruktúrovaných údajov, pretože dokáže sám detekovať reprezentácie alebo prvky. Navyše, čím viac informácií spracováva, tým presnejšie výsledky ponúka.
DL sa používa na úlohy, ako je rozpoznávanie obrázkov a spracovanie prirodzeného jazyka. Medzi jeho praktické aplikácie patrí okrem iného vývoj virtuálnych asistentov, autonómnych vozidiel, nástrojov na generovanie obsahu a automatického prekladu.
Strojové učenie a hlboké učenie: podobnosti a rozdiely
ML aj DL sa zameriavajú na vývoj programov schopných identifikovať údaje a vzory, ale Líšia sa v spôsobe, akým spracúvajú údaje a ako extrahujú a identifikujú prvky.
Aby sme vyjasnili pochybnosti, kúpime strojové učenie a hlboké učenie bod po bode. Týmto spôsobom je jednoduchšie rozlíšiť oba pojmy a pochopiť ich skutočný rozmer. ML a DL konfrontujeme vo všetkých základných aspektoch:
Dáta
- ML: Funguje len s relatívne malými a dobre štruktúrovanými databázami.
- DL: Môžete pracovať s veľkými objemami neštruktúrovaných údajov.
Algoritmy
- ML: Ovláda štatistické modely a jednoduché matematické algoritmy, ako sú rozhodovacie stromy.
- DL: Používa hlboké neurónové siete.
Extrahovanie základných funkcií
- ML: Vyžaduje si ľudský zásah.
- DL: Extrakcia je automatická, pretože siete sa naučia funkcie.
výpočtovej
- ML: Menej náročný výpočtový výkon.
- DL: Vyžaduje veľký výpočtový výkon (použitie GPU).
aplikácie
- ML: Predpovedné modely, systémy odporúčaní, chatboty zákazníckych služieb atď.
- DL: Rozpoznávanie obrázkov, autonómne vozidlá, generovanie obsahu atď.
Grado de precision
- Nižšia presnosť pri zložitých úlohách.
- Väčšia presnosť pri zložitých úlohách.
Najlepšie je ilustrovať tieto rozdiely pomocou praktický príklad: Model strojového učenia by bol založený na údajoch poskytnutých ľudskou bytosťou, dajme tomu sériu obrázkov označených ako „existuje auto“ a „nie je auto“. Zároveň by pridali ďalšie identifikačné znaky ako farba, tvar atď.
Na druhej strane, v modeli Deep Learning metóda spočíva v tom, že umožňuje systému „ponoriť sa“ do obrovského oceánu označených obrazových údajov, takže sám vykoná proces extrakcie funkcií prostredníctvom hlbokých neurónových sietí.
Záver
V súhrne povieme, že rozdiel medzi strojovým učením a hlbokým učením je v tom, že prvý je jednoduchší. Vhodnejšie na prácu s menším množstvom údajov a vykonávanie špecifickejších úloh; Na druhej strane, druhý je oveľa výkonnejšou zbraňou na riešenie zložitých problémov s veľkým množstvom dát. Okrem toho môže vykonávať svoje úlohy s malým alebo žiadnym ľudským zásahom.
Redaktor špecializovaný na problematiku technológií a internetu s viac ako desaťročnými skúsenosťami v rôznych digitálnych médiách. Pracoval som ako redaktor a tvorca obsahu pre e-commerce, komunikáciu, online marketing a reklamné spoločnosti. Písal som aj na ekonomické, finančné a iné sektorové weby. Moja práca je zároveň mojou vášňou. Teraz prostredníctvom mojich článkov v Tecnobits, snažím sa každý deň preskúmať všetky novinky a nové možnosti, ktoré nám svet technológií ponúka na zlepšenie nášho života.