మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ మధ్య తేడా ఏమిటి?

యుగం కృత్రిమ మేధస్సు, మేము ఇప్పటికే మునిగి జీవిస్తున్నాము, మన జీవితాల్లోకి పెద్ద సంఖ్యలో కొత్త ఆలోచనలు మరియు నిబంధనలను తీసుకువచ్చాము, దానితో మనకు క్రమంగా సుపరిచితం అవుతుంది. ఈ వ్యాసంలో మనం విశ్లేషించబోతున్నాం మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ మధ్య వ్యత్యాసం, తరచుగా గందరగోళంగా ఉండే రెండు విభిన్న భావనలు.

ప్రారంభించడానికి, మొదటి వ్యత్యాసాన్ని ఏర్పాటు చేయడం ముఖ్యం. రెండు కాన్సెప్ట్‌లు (ML మరియు DL) AIలో భాగమే అన్నది నిజం అయితే, చాలా పాయింట్‌లు ఉమ్మడిగా ఉన్నప్పటికీ, వాస్తవానికి అవి భిన్నమైనవి. చాలా మంది అభిప్రాయం ప్రకారం, ప్రపంచాన్ని మార్చడానికి వచ్చిన కొత్త సాంకేతికత యొక్క రెండు ఉత్పన్నాలు.

ఈ స్పష్టమైన అసంబద్ధమైన వాటిపై కొంత వెలుగునిచ్చేందుకు ప్రయత్నిస్తున్నారు, అంతకంటే మెరుగైనది ఏమీ లేదు ఆచరణాత్మక సారూప్యతను ఆశ్రయించండి ఈ తేడాలను వివరించడానికి. AI అనేది ఉనికిలో ఉన్న అన్ని రవాణా మార్గాలను (కార్లు, సైకిళ్లు, రైళ్లు...) కలిగి ఉన్న వర్గం అని ఊహించుకుందాం. బాగా, ఈ పథకంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది కారు అయితే, డీప్ లెర్నింగ్ ఎలక్ట్రిక్ కారు.

మరో మాటలో చెప్పాలంటే, DL అనేది ML యొక్క ఒక రకమైన పరిణామం లేదా ప్రత్యేకత. మరొక శాఖ నుండి ఉద్భవించే ఒక శాఖ, కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ట్రంక్ నుండి పుట్టింది. కింది పేరాగ్రాఫ్‌లలో మనం దీన్ని మరింత వివరంగా పరిశీలిస్తాము.

మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML)

మెషిన్ లెర్నింగ్ సాధారణంగా ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క ఉపవర్గంగా నిర్వచించబడుతుంది డేటా ఆధారంగా "నేర్చుకోవడానికి" మరియు నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి సిస్టమ్‌లను అనుమతిస్తుంది. సంక్లిష్టమైన గణిత నమూనాల ఆధారంగా, ML అల్గారిథమ్‌లు ఈ పని కోసం ప్రత్యేకంగా ప్రోగ్రామ్ చేయనప్పటికీ, అంచనాలను రూపొందించడానికి మరియు నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి డేటాపై ఆధారపడి ఉంటాయి.

మెషిన్ లెర్నింగ్ పూర్తిగా పని చేయడానికి, నిర్మాణాత్మక మరియు ముందే ప్రాసెస్ చేయబడిన డేటా సెట్‌లు అవసరం. ఇది అనివార్యంగా ఉంటుంది మానవ జోక్యం, డేటాను ఎంచుకోవడం మరియు దాని అత్యంత సంబంధిత లక్షణాలను సంగ్రహించడం అవసరం.

మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది టెక్స్ట్ క్లాసిఫికేషన్‌లు, ఫైనాన్షియల్ ప్రిడిక్షన్‌లు, ప్రోడక్ట్ రికమండేషన్ సిస్టమ్‌లు మొదలైన పనులను నిర్వహించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.

డీప్ లెర్నింగ్ (DL)

మేము పోస్ట్ ప్రారంభంలో ఎత్తి చూపినట్లుగా, డీప్ లెర్నింగ్ అనేది ఒక రకమైనది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క అధునాతన ఉపవర్గం. యొక్క నిర్మాణం ద్వారా నేరుగా ప్రేరణ పొందిన నమూనా మానవ మెదడు. ML బహుళ-పొర కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగిస్తుంది, వీటిని కూడా పిలుస్తారు "డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు" ఇది డేటా నుండి సంక్లిష్ట నమూనాలను స్వయంచాలకంగా మరియు మరింత సమర్థవంతంగా గుర్తించడంలో మీకు సహాయపడుతుంది.

మెషిన్ లెర్నింగ్ కాకుండా, డీప్ లెర్నింగ్‌కు పెద్ద మొత్తంలో నిర్మాణాత్మకమైన డేటాతో పని చేయడానికి మానవ సహాయం అవసరం లేదు, ఎందుకంటే ఇది ప్రాతినిధ్యాలు లేదా లక్షణాలను స్వయంగా గుర్తించగలదు. ఇంకా, ఇది ఎంత ఎక్కువ సమాచారాన్ని నిర్వహిస్తుందో, అది అందించే ఫలితాలను మరింత మెరుగుపరుస్తుంది.

ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ మరియు నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ వంటి పనుల కోసం DL ఉపయోగించబడుతుంది. దీని ప్రాక్టికల్ అప్లికేషన్‌లలో వర్చువల్ అసిస్టెంట్‌లు, అటానమస్ వెహికల్స్, కంటెంట్ జనరేషన్ టూల్స్ మరియు ఆటోమేటిక్ ట్రాన్స్‌లేషన్ వంటి వాటి అభివృద్ధి ఉన్నాయి.

మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్: సారూప్యతలు మరియు తేడాలు

ML మరియు DL రెండూ డేటా మరియు నమూనాలను గుర్తించగల ప్రోగ్రామ్‌ల అభివృద్ధిపై దృష్టి సారించాయి వారు డేటాను ప్రాసెస్ చేసే విధానంలో మరియు లక్షణాలను సంగ్రహించే మరియు గుర్తించే విధానంలో అవి విభిన్నంగా ఉంటాయి.

సందేహాలను నివృత్తి చేయడానికి, మేము మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ పాయింట్‌ల వారీగా కొనుగోలు చేయబోతున్నాము. ఈ విధంగా రెండు భావనలను వేరు చేయడం మరియు వాటి నిజమైన కోణాన్ని అర్థం చేసుకోవడం సులభం. మేము అన్ని ప్రాథమిక అంశాలలో ML మరియు DLని ఎదుర్కొంటాము:

డేటా

• ML: సాపేక్షంగా చిన్న మరియు బాగా నిర్మాణాత్మకమైన డేటాబేస్‌లతో మాత్రమే పని చేస్తుంది.
• DL: మీరు పెద్ద పరిమాణంలో నిర్మాణాత్మక డేటాతో పని చేయవచ్చు.

అల్గోరిథంలు

• ML: గణాంక నమూనాలు మరియు నిర్ణయ వృక్షాలు వంటి సాధారణ గణిత అల్గారిథమ్‌లను నిర్వహిస్తుంది.
• DL: ఇది డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగిస్తుంది.

ప్రాథమిక లక్షణాలను సంగ్రహించడం

• ML: మానవ జోక్యం అవసరం.
• DL: నెట్‌వర్క్‌లు ఫీచర్‌లను నేర్చుకుంటాయి కాబట్టి వెలికితీత స్వయంచాలకంగా ఉంటుంది.

కంప్యూటింగ్

• ML: తక్కువ ఇంటెన్సివ్ కంప్యూటింగ్ పవర్.
• DL: దీనికి గొప్ప గణన శక్తి అవసరం (GPUల ఉపయోగం).

Aplicaciones

• ML: ప్రిడిక్షన్ మోడల్స్, రికమండేషన్ సిస్టమ్స్, కస్టమర్ సర్వీస్ చాట్‌బాట్‌లు మొదలైనవి.
• DL: ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, అటానమస్ వెహికల్స్, కంటెంట్ జనరేషన్ మొదలైనవి.

గ్రేడో డి ఖచ్చితత్వం

• క్లిష్టమైన పనులలో తక్కువ ఖచ్చితత్వం.
• క్లిష్టమైన పనులలో ఎక్కువ ఖచ్చితత్వం.

ఈ తేడాలను వివరించడం ఉత్తమం ఒక ఆచరణాత్మక ఉదాహరణ: మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ మానవుడు అందించిన డేటా ద్వారా అందించబడుతుంది, "కారు ఉంది" మరియు "కారు లేదు" అని లేబుల్ చేయబడిన చిత్రాల శ్రేణిని ఉంచుదాం. అదే సమయంలో, వారు రంగు, ఆకారం మొదలైన అదనపు గుర్తింపు లక్షణాలను జోడిస్తారు.

మరోవైపు, డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లో, సిస్టమ్‌ను లేబుల్ చేయబడిన ఇమేజ్ డేటా యొక్క అపారమైన సముద్రంలోకి "డైవ్" చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, తద్వారా ఇది డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల ద్వారా ఫీచర్ వెలికితీత ప్రక్రియను నిర్వహిస్తుంది.

నిర్ధారణకు

సారాంశంగా, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ మధ్య వ్యత్యాసం మొదటిది సరళమైనది అని మేము చెబుతాము. తక్కువ డేటాతో పని చేయడానికి మరియు మరింత నిర్దిష్ట పనులను అమలు చేయడానికి మరింత అనుకూలం; మరోవైపు, పెద్ద మొత్తంలో డేటాతో సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి రెండవది మరింత శక్తివంతమైన ఆయుధం. ఇంకా, ఇది మానవ ప్రమేయం లేకుండా తన పనులను చేయగలదు.