Eran av Artificiell intelligens, som vi redan lever nedsänkta i, har fört in i våra liv ett stort antal nya idéer och termer som vi så småningom börjar bli bekanta med. I den här artikeln kommer vi att analysera skillnaden mellan Machine Learning och Deep Learning, två olika begrepp som ofta blandas ihop.
Till att börja med är det viktigt att göra en första distinktion. Även om det är sant att båda begreppen (ML och DL) är en del av AI, är de faktiskt olika saker, fast med många gemensamma punkter. Två härledningar av den nya tekniken som, enligt mångas åsikt, har kommit att förändra världen.
Försöker kasta lite ljus över detta uppenbara trams, inget bättre än tillgripa en praktisk analogi för att förklara dessa skillnader. Låt oss föreställa oss att AI är den kategori som omfattar alla transportmedel som finns (bilar, cyklar, tåg...). Tja, i detta schema skulle Machine Learning vara bilen, medan Deep Learning skulle vara elbilen.
Med andra ord skulle DL vara ett slags evolution eller specialisering av ML. En gren som kommer ur en annan gren som i sin tur föds från artificiell intelligenss stam. I de följande styckena går vi närmare in på detta.
Maskininlärning (ML)
Machine Learning definieras vanligtvis som en underkategori av artificiell intelligens som tillåter system att "lära sig" och fatta beslut baserat på data. Baserat på komplexa matematiska modeller, använder ML-algoritmer data för att göra förutsägelser och fatta beslut, även om dessa system inte har programmerats specifikt för denna uppgift.
För att maskininlärning ska fungera fullt ut behövs strukturerade och förbearbetade datamängder. Detta medför oundvikligen mänskligt ingripande, nödvändigt för att välja data och extrahera dess mest relevanta egenskaper.
Machine Learning används för att utföra uppgifter som textklassificeringar, ekonomiska förutsägelser, produktrekommendationssystem etc.
Deep Learning (DL)
Som vi påpekade i början av inlägget är Deep Learning ett slags avancerad underkategori av maskininlärning. En modell som är direkt inspirerad av strukturen i mänsklig hjärna. ML använder flerlagers artificiella neurala nätverk, även kallade "djupa neurala nätverk" som hjälper dig att identifiera komplexa mönster från data automatiskt och mycket mer effektivt.
Till skillnad från maskininlärning, Deep Learning behöver ingen mänsklig hjälp för att arbeta med stora mängder ostrukturerad data, eftersom den kan upptäcka representationer eller funktioner av sig själv. Dessutom, ju mer information den hanterar, desto mer förfinade resultat ger den.
DL används för uppgifter som bildigenkänning och naturlig språkbehandling. Dess praktiska tillämpningar inkluderar bland annat utveckling av virtuella assistenter, autonoma fordon, verktyg för innehållsgenerering och automatisk översättning.
Machine Learning och Deep Learning: likheter och skillnader
Både ML och DL fokuserar på utveckling av program som kan identifiera data och mönster, men De skiljer sig åt i hur de behandlar data och hur de extraherar och identifierar funktioner.
För att reda ut tvivel kommer vi att köpa Machine Learning och Deep Learning punkt för punkt. På så sätt är det lättare att särskilja båda begreppen och förstå deras verkliga dimension. Vi konfronterar ML och DL i alla grundläggande aspekter:
Data
- ML: Fungerar endast med relativt små och välstrukturerade databaser.
- DL: Du kan arbeta med stora volymer ostrukturerad data.
Algoritmer
- ML: Hanterar statistiska modeller och enkla matematiska algoritmer, såsom beslutsträd.
- DL: Den använder djupa neurala nätverk.
Extrahera grundläggande funktioner
- ML: Kräver mänskligt ingripande.
- DL: Extraheringen är automatisk, eftersom nätverken lär sig funktionerna.
computing
- ML: Mindre intensiv datorkraft.
- DL: Det kräver stor beräkningskraft (användning av GPU).
tillämpningar
- ML: Förutsägelsemodeller, rekommendationssystem, kundtjänst chatbots, etc.
- DL: Bildigenkänning, autonoma fordon, innehållsgenerering, etc.
Grado de precision
- Lägre precision i komplexa uppgifter.
- Större precision i komplexa uppgifter.
Det är bäst att illustrera dessa skillnader med ett praktiskt exempel: En maskininlärningsmodell skulle matas av data från en människa, låt oss sätta en serie bilder märkta som "det finns en bil" och "det finns ingen bil." Samtidigt skulle de lägga till ytterligare identifierande egenskaper som färg, form, etc.
Å andra sidan, i en Deep Learning-modell, består metoden av att tillåta systemet att "dyka" in i ett enormt hav av märkta bilddata så att det självt utför funktionsextraktionsprocessen genom djupa neurala nätverk.
Slutsats
Som en sammanfattning kommer vi att säga att skillnaden mellan Machine Learning och Deep Learning är att den första är enklare. Bättre lämpad för att arbeta med mindre data och utföra mer specifika uppgifter; Å andra sidan är det andra ett mycket kraftfullare vapen för att lösa komplexa problem med stora datamängder. Dessutom kan den utföra sina uppgifter med liten eller ingen mänsklig inblandning.
Redaktör specialiserad på teknik och internetfrågor med mer än tio års erfarenhet av olika digitala medier. Jag har arbetat som redaktör och innehållsskapare för e-handel, kommunikation, onlinemarknadsföring och reklamföretag. Jag har också skrivit på ekonomi, finans och andra sektorers webbplatser. Mitt arbete är också min passion. Nu genom mina artiklar i Tecnobits, Jag försöker utforska alla nyheter och nya möjligheter som teknikvärlden erbjuder oss varje dag för att förbättra våra liv.