Епоха Штучний інтелект, в який ми вже живемо зануреними, приніс у наше життя велику кількість нових ідей і термінів, з якими потроху ми знайомимося. У цій статті ми збираємося проаналізувати Різниця між машинним навчанням і глибоким навчанням, два різних поняття, які часто плутають.
Для початку важливо встановити першу відмінність. Хоча це правда, що обидві концепції (ML і DL) є частиною штучного інтелекту, насправді це різні речі, хоча й мають багато спільних моментів. Два варіанти нової технології, яка, на думку багатьох, змінила світ.
Спроба пролити світло на цю очевидну тарабарщину, нічого кращого, ніж вдається до практичної аналогії щоб пояснити ці відмінності. Уявімо, що ШІ — це категорія, яка охоплює всі існуючі засоби пересування (автомобілі, велосипеди, потяги...). Що ж, у цій схемі машинне навчання буде автомобілем, а глибоке навчання — електричним автомобілем.
Іншими словами, DL буде свого роду еволюцією або спеціалізацією ML. Гілка, яка виникає з іншої гілки, яка, у свою чергу, народжується зі стовбура штучного інтелекту. У наступних параграфах ми детальніше розглянемо це.
Машинне навчання (ML)
Машинне навчання зазвичай визначається як підкатегорія штучного інтелекту, яка дозволяє системам «навчатися» і приймати рішення на основі даних. Базуючись на складних математичних моделях, алгоритми ML спираються на дані, щоб робити прогнози та приймати рішення, навіть якщо ці системи не були спеціально запрограмовані для цього завдання.
Для повноцінної роботи машинного навчання потрібні структуровані та попередньо оброблені набори даних. Це неминуче тягне за собою втручання людини, необхідні для вибору даних і вилучення їх найбільш відповідних характеристик.
Машинне навчання використовується для виконання таких завдань, як класифікація текстів, фінансові прогнози, системи рекомендацій продуктів тощо.
Глибоке навчання (DL)
Як ми зазначали на початку публікації, глибоке навчання є різновидом передова підкатегорія машинного навчання. Модель, яка безпосередньо натхненна структурою людський мозок. ML використовує багатошарові штучні нейронні мережі, які також називаються "глибокі нейронні мережі" які допомагають автоматично та набагато ефективніше визначати складні шаблони з даних.
На відміну від машинного навчання, Глибоке навчання не потребує допомоги людини для роботи з великими обсягами неструктурованих даних, оскільки він може самостійно виявляти представлення чи функції. Крім того, чим більше інформації він обробляє, тим точніші результати він пропонує.
DL використовується для таких завдань, як розпізнавання зображень і обробка природної мови. Його практичне застосування включає розробку віртуальних помічників, автономних транспортних засобів, інструментів для створення контенту та автоматичного перекладу, серед іншого.
Машинне навчання та глибоке навчання: подібності та відмінності
І ML, і DL зосереджені на розробці програм, здатних ідентифікувати дані та шаблони, але Вони відрізняються способом обробки даних і способами вилучення й ідентифікації ознак.
Щоб розвіяти сумніви, ми збираємося купувати Machine Learning і Deep Learning по пунктах. Таким чином легше розрізнити обидва поняття та зрозуміти їх справжній вимір. Ми протиставляємо ML і DL у всіх основних аспектах:
Дані
- ML: працює лише з відносно невеликими та добре структурованими базами даних.
- DL: Ви можете працювати з великими обсягами неструктурованих даних.
Алгоритми
- ML: обробляє статистичні моделі та прості математичні алгоритми, такі як дерева рішень.
- DL: Він використовує глибокі нейронні мережі.
Вилучення основних функцій
- ML: Потрібне втручання людини.
- DL: Вилучення відбувається автоматично, оскільки мережі вивчають функції.
Обчислення
- ML: Менш інтенсивна обчислювальна потужність.
- DL: Це вимагає великої обчислювальної потужності (використання GPU).
додатків
- ML: моделі прогнозування, системи рекомендацій, чат-боти обслуговування клієнтів тощо.
- DL: розпізнавання зображень, автономні транспортні засоби, створення контенту тощо.
Grado de precisión
- Нижча точність у складних завданнях.
- Більша точність у складних завданнях.
Найкраще проілюструвати ці відмінності за допомогою практичний приклад: Модель машинного навчання буде харчуватися даними, наданими людиною, давайте розмістимо серію зображень із позначками «є автомобіль» і «немає автомобіля». У той же час вони додадуть додаткові ідентифікаційні характеристики, такі як колір, форма тощо.
З іншого боку, у моделі глибокого навчання метод полягає в тому, щоб дозволити системі «зануритися» у величезний океан позначених зображень, щоб вона сама здійснила процес вилучення ознак через глибокі нейронні мережі.
Висновок
Підсумовуючи, ми скажемо, що різниця між машинним навчанням і глибоким навчанням полягає в тому, що перше є простішим. Краще підходить для роботи з меншою кількістю даних і виконання більш конкретних завдань; З іншого боку, другий є набагато потужнішою зброєю для вирішення складних проблем із великими обсягами даних. Крім того, він може виконувати свої завдання практично без втручання людини.
Редактор, що спеціалізується на технологіях та питаннях Інтернету з більш ніж десятирічним досвідом роботи з різними цифровими медіа. Я працював редактором і творцем контенту для компаній електронної комерції, комунікацій, онлайн-маркетингу та реклами. Я також писав на веб-сайтах з економіки, фінансів та інших секторів. Моя робота також є моєю пристрастю. Тепер через мої статті в Tecnobits, я намагаюся вивчати всі новини та нові можливості, які щодня пропонує нам світ технологій для покращення нашого життя.