Kakšna je razlika med strojnim učenjem in globokim učenjem?

Obdobje Umetna inteligenca, v katerega že živimo potopljeni, je v naša življenja prinesel ogromno novih idej in izrazov, s katerimi se postopoma seznanjamo. V tem članku bomo analizirali razlika med strojnim učenjem in globokim učenjem, dva različna pojma, ki ju pogosto zamenjujemo.

Za začetek je pomembno vzpostaviti prvo razliko. Čeprav je res, da sta oba koncepta (ML in DL) del AI, sta dejansko različni stvari, čeprav imata veliko skupnih točk. Dve različici nove tehnologije, ki sta po mnenju mnogih spremenili svet.

Poskušam osvetliti to navidezno neumnost, nič boljšega kot zateči k praktični analogiji pojasniti te razlike. Predstavljajmo si, da je AI tista kategorija, ki zajema vsa prevozna sredstva, ki obstajajo (avtomobili, kolesa, vlaki...). No, v tej shemi bi strojno učenje predstavljalo avto, medtem ko bi bilo globoko učenje električni avtomobil.

Z drugimi besedami, DL bi bil nekakšen razvoj ali specializacija ML. Veja, ki izhaja iz druge veje, ki se rodi iz debla umetne inteligence. V naslednjih odstavkih se bomo o tem podrobneje poglobili.

Strojno učenje (ML)

Strojno učenje je običajno opredeljeno kot podkategorija umetne inteligence, ki omogoča sistemom, da se "učijo" in sprejemajo odločitve na podlagi podatkov. Na podlagi zapletenih matematičnih modelov algoritmi ML črpajo iz podatkov za napovedovanje in sprejemanje odločitev, čeprav ti sistemi niso bili posebej programirani za to nalogo.

Za polno delovanje strojnega učenja so potrebni strukturirani in vnaprej obdelani nabori podatkov. To neizogibno vključuje človeški poseg, potrebno za izbiro podatkov in izločanje njihovih najpomembnejših značilnosti.

Strojno učenje se uporablja za izvajanje nalog, kot so klasifikacije besedil, finančne napovedi, sistemi priporočil za izdelke itd.

Globoko učenje (DL)

Kot smo poudarili na začetku objave, je globoko učenje neke vrste napredna podkategorija strojnega učenja. Model, ki se neposredno zgleduje po strukturi človeški možgani. ML uporablja večplastne umetne nevronske mreže, imenovane tudi "globoke nevronske mreže" ki vam pomagajo samodejno in veliko bolj učinkovito prepoznati zapletene vzorce iz podatkov.

Za razliko od strojnega učenja, Globoko učenje ne potrebuje človeške pomoči za delo z velikimi količinami nestrukturiranih podatkov, saj lahko sam zazna predstavitve ali funkcije. Poleg tega več informacij obravnava, bolj izpopolnjene rezultate ponuja.

DL se uporablja za naloge, kot sta prepoznavanje slik in obdelava naravnega jezika. Njegove praktične aplikacije med drugim vključujejo razvoj virtualnih pomočnikov, avtonomnih vozil, orodij za ustvarjanje vsebine in samodejno prevajanje.

Strojno učenje in globoko učenje: podobnosti in razlike

Tako ML kot DL se osredotočata na razvoj programov, ki so sposobni prepoznati podatke in vzorce, vendar Razlikujejo se po načinu obdelave podatkov ter načinu pridobivanja in prepoznavanja značilnosti.

Da bi razjasnili dvome, bomo kupovali strojno učenje in globoko učenje točko za točko. Na ta način lažje ločimo oba pojma in razumemo njuno pravo razsežnost. ML in DL soočamo v vseh osnovnih vidikih:

Podatki

• ML: Deluje le z relativno majhnimi in dobro strukturiranimi bazami podatkov.
• DL: Delate lahko z velikimi količinami nestrukturiranih podatkov.

Algoritmi

• ML: obravnava statistične modele in preproste matematične algoritme, kot so odločitvena drevesa.
• DL: Uporablja globoke nevronske mreže.

Ekstrahiranje osnovnih funkcij

• ML: Zahteva človeško posredovanje.
• DL: Ekstrakcija je samodejna, saj se omrežja naučijo funkcij.

Računalništvo

• ML: Manj intenzivna računalniška moč.
• DL: Zahteva veliko računsko moč (uporaba grafičnih procesorjev).

aplikacije

• ML: modeli napovedovanja, sistemi priporočil, klepetalni roboti za storitve za stranke itd.
• DL: prepoznavanje slik, avtonomna vozila, ustvarjanje vsebin itd.

Grado de precisión

• Nižja natančnost pri kompleksnih nalogah.
• Večja natančnost pri kompleksnih nalogah.

Te razlike je najbolje ponazoriti s praktičen primer: Model strojnega učenja bi se napajal s podatki, ki jih zagotovi človeško bitje, postavimo niz slik, označenih kot "tam je avto" in "ni avta." Hkrati bi dodali dodatne identifikacijske značilnosti, kot so barva, oblika itd.

Po drugi strani pa v modelu globokega učenja metoda omogoča sistemu, da se "potopi" v ogromen ocean označenih slikovnih podatkov, tako da sam izvede postopek ekstrakcije funkcij prek globokih nevronskih mrež.

Zaključek

Kot povzetek bomo rekli, da je razlika med strojnim učenjem in globokim učenjem ta, da je prvo enostavnejše. Bolj primeren za delo z manj podatki in izvajanje bolj specifičnih nalog; Po drugi strani pa je drugo veliko močnejše orožje za reševanje kompleksnih problemov z velikimi količinami podatkov. Poleg tega lahko opravlja svoje naloge z malo ali brez človeškega posredovanja.