Kuna tofauti gani kati ya Kujifunza kwa Mashine na Kujifunza kwa Kina?

Zama za Intelligence ya bandia, ambayo tayari tunaishi kuzamishwa, imeleta katika maisha yetu idadi kubwa ya mawazo mapya na masharti ambayo sisi ni hatua kwa hatua kuwa ukoo. Katika makala hii tutachambua tofauti kati ya Kujifunza kwa Mashine na Kujifunza kwa Kina, dhana mbili tofauti ambazo mara nyingi huchanganyikiwa.

Kuanza, ni muhimu kuanzisha tofauti ya kwanza. Ingawa ni kweli kwamba dhana zote mbili (ML na DL) ni sehemu ya AI, kwa kweli ni vitu tofauti, ingawa zina alama nyingi zinazofanana. Vipengele viwili vya teknolojia mpya ambayo, kwa maoni ya wengi, imekuja kubadilisha ulimwengu.

Kujaribu kutoa mwanga juu ya upuuzi huu dhahiri, hakuna bora kuliko tumia mlinganisho wa vitendo kuelezea tofauti hizi. Wacha tufikirie kuwa AI ndio kitengo kinachojumuisha njia zote za usafirishaji zilizopo (magari, baiskeli, treni ...). Kweli, katika mpango huu Kujifunza kwa Mashine kungekuwa gari, wakati Kujifunza kwa kina kungekuwa gari la umeme.

Kwa maneno mengine, DL itakuwa aina ya mageuzi au utaalam wa ML. Tawi ambalo hutoka kwenye tawi lingine ambalo, kwa upande wake, huzaliwa kutoka kwenye shina la Upelelezi wa Artificial. Katika vifungu vifuatavyo, tutazingatia hili kwa undani zaidi.

Kujifunza kwa Mashine (ML)

Kujifunza kwa Mashine kwa kawaida hufafanuliwa kama kitengo kidogo cha Akili Bandia ambacho inaruhusu mifumo "kujifunza" na kufanya maamuzi kulingana na data. Kulingana na miundo changamano ya hisabati, algoriti za ML huchota data ili kufanya ubashiri na kufanya maamuzi, ingawa mifumo hii haijaratibiwa mahususi kwa ajili ya kazi hii.

Ili Mafunzo ya Mashine yafanye kazi kikamilifu, seti za data zilizopangwa na zilizochakatwa mapema zinahitajika. Hii inahusisha bila shaka kuingilia kati kwa binadamu, muhimu kuchagua data na kutoa sifa zake muhimu zaidi.

Kujifunza kwa Mashine hutumiwa kutekeleza majukumu kama vile uainishaji wa maandishi, utabiri wa kifedha, mifumo ya mapendekezo ya bidhaa, n.k.

Kujifunza kwa kina (DL)

Kama tulivyoonyesha mwanzoni mwa chapisho, Kujifunza kwa kina ni aina ya kitengo cha juu cha Kujifunza kwa Mashine. Mfano ambao umeongozwa moja kwa moja na muundo wa ubongo wa binadamu. ML hutumia mitandao ya neva ya tabaka nyingi, inayoitwa pia "mitandao ya kina ya neva" ambayo hukusaidia kutambua mifumo changamano kutoka kwa data kiotomatiki na kwa ufanisi zaidi.

Tofauti na Kujifunza kwa Mashine, Kujifunza kwa Kina hakuhitaji usaidizi wa kibinadamu kufanya kazi na kiasi kikubwa cha data isiyo na muundo, kwa kuwa inaweza kugundua uwakilishi au vipengele peke yake. Zaidi ya hayo, maelezo zaidi inavyoshughulikia, ndivyo inavyoboresha matokeo inayotolewa.

DL hutumika kwa kazi kama vile utambuzi wa picha na usindikaji wa lugha asilia. Utumizi wake wa vitendo ni pamoja na uundaji wa wasaidizi pepe, magari yanayojiendesha, zana za kutengeneza maudhui na tafsiri otomatiki, miongoni mwa nyinginezo.

Kujifunza kwa Mashine na Kujifunza kwa Kina: kufanana na tofauti

ML na DL zote zinazingatia uundaji wa programu zenye uwezo wa kutambua data na muundo, lakini Zinatofautiana katika jinsi wanavyochakata data na jinsi wanavyotoa na kutambua vipengele.

Ili kuondoa mashaka, tutanunua Kujifunza kwa Mashine na Mafunzo ya Kina hatua kwa hatua. Kwa njia hii ni rahisi kutofautisha dhana zote mbili na kuelewa mwelekeo wao wa kweli. Tunakabiliana na ML na DL katika vipengele vyote vya msingi:

Data

• ML: Inafanya kazi na hifadhidata ndogo na zilizoundwa vizuri pekee.
• DL: Unaweza kufanya kazi na idadi kubwa ya data isiyo na muundo.

Mifumo

• ML: Hushughulikia miundo ya takwimu na algoriti rahisi za hisabati, kama vile miti ya maamuzi.
• DL: Inatumia mitandao ya kina ya neva.

Kuchimba vipengele vya msingi

• ML: Inahitaji uingiliaji kati wa binadamu.
• DL: Uchimbaji ni wa moja kwa moja, kwani mitandao hujifunza vipengele.

Kompyuta

• ML: Nguvu ndogo ya kompyuta.
• DL: Inahitaji nguvu kubwa ya hesabu (matumizi ya GPU).

maombi

• ML: Aina za utabiri, mifumo ya mapendekezo, gumzo za huduma kwa wateja, n.k.
• DL: Utambuzi wa picha, magari yanayojiendesha, uzalishaji wa maudhui, n.k.

Kiwango cha usahihi

• Usahihi wa chini katika kazi ngumu.
• Usahihi zaidi katika kazi ngumu.

Ni bora kuelezea tofauti hizi na mfano wa vitendo: Muundo wa Kujifunza Mashine utalishwa na data iliyotolewa na mwanadamu, hebu tuweke mfululizo wa picha zilizoandikwa kama "kuna gari" na "hakuna gari." Wakati huo huo, wangeongeza sifa za ziada za utambuzi kama vile rangi, umbo, nk.

Kwa upande mwingine, katika modeli ya Kujifunza kwa Kina, mbinu hii inajumuisha kuruhusu mfumo "kupiga mbizi" kwenye bahari kubwa ya data ya picha iliyo na lebo ili yenyewe kutekeleza mchakato wa uchimbaji wa kipengele kupitia mitandao ya kina ya neva.

Hitimisho

Kama muhtasari, tutasema kwamba tofauti kati ya Kujifunza kwa Mashine na Kujifunza kwa Kina ni kwamba ya kwanza ni rahisi zaidi. Inafaa zaidi kwa kufanya kazi na data kidogo na kutekeleza majukumu maalum zaidi; Kwa upande mwingine, pili ni silaha yenye nguvu zaidi ya kutatua matatizo magumu na kiasi kikubwa cha data. Zaidi ya hayo, inaweza kufanya kazi zake bila kuingilia kati kidogo na hakuna mwanadamu.