HTCinside


Głębokie uczenie a uczenie maszynowe: jaka jest różnica?

Nagle wszyscy mówią o Deep Learning i Machine Learning, niezależnie od tego, czy rozumieją różnice, czy nie! Niezależnie od tego, czy aktywnie śledzisz naukę o danych, czy nie – słyszałbyś te terminy.

Zawartość

Głębokie uczenie a uczenie maszynowe

nauczanie maszynowe

Uczenie maszynowe wykorzystuje grupę algorytmów do analizy i interpretacji danych, uczenia się z nich i wspierania zrozumienia, podejmując najlepsze możliwe decyzje. Z drugiej strony, uczenie głębokie dzieli algorytmy na wiele warstw, tworząc „sztuczną sieć neuronową”. Ta sieć neuronowa może uczyć się na podstawie informacji i samodzielnie podejmować inteligentne decyzje.

Co to jest głębokie uczenie?

Koncepcja głębokiego uczenia się nie jest nowa. Od kilku lat jest to odwracane. Ale w dzisiejszych czasach, przy całym tym szumie, głębokie uczenie zyskuje coraz większą uwagę.

Konwencjonalne metody uczenia maszynowego mają tendencję do ulegania zmianom środowiskowym, podczas gdy uczenie głębokie dostosowuje się do tych zmian poprzez ciągłe informacje zwrotne i ulepszanie modelu. Głębokie uczenie jest znacznie ułatwione przez sieci neuronowe, które naśladują neurony w ludzkim mózgu oraz przez wbudowaną wielowarstwową architekturę (niewiele widocznych i niewiele ukrytych).

To skomplikowany rodzaj uczenia maszynowego, który zbiera dane, uczy się z nich i optymalizuje model. Często niektóre problemy są tak złożone, że ludzki mózg praktycznie nie jest w stanie ich ogarnąć, a zatem programowanie ich jest myślą naciąganą.

Prymitywne rodzaje Siri i asystenta Google są odpowiednimi przykładami zaprogramowanego uczenia maszynowego, ponieważ są przydatne w ich zaprogramowanym spektrum. Natomiast głęboki umysł Google może być najlepszym przykładem procesu głębokiego uczenia się. Zasadniczo głębokie uczenie oznacza maszynę, która uczy się sama za pomocą wielu metod prób i błędów. Często kilkaset milionów razy!

Czytać:7 najlepszych laptopów do nauki o danych i analizy danych

Co to jest uczenie maszynowe?

Jest to podzbiór sztucznej inteligencji, który wykorzystuje strategie statystyczne do stworzenia maszyny, która uczy się bez wyraźnego programowania przy użyciu dominującego zestawu wiedzy. Wywodzi się z badania rozpoznawania wzorców w sztucznej inteligencji. Innymi słowy, można ją również zdefiniować jako podzbiór sztucznej inteligencji polegający na tworzeniu algorytmów, które mogą się modyfikować bez interwencji człowieka w celu dostarczenia pożądanych wyników – poprzez karmienie się ustrukturyzowanymi danymi.

Kiedy stosować głębokie uczenie?

  • Jeśli jesteś firmą z ogromną ilością wiedzy, z której możesz czerpać interpretacje.
  • Jeśli musisz rozwiązywać problemy zbyt złożone dla uczenia maszynowego.
  • Jeśli wydasz mnóstwo zasobów obliczeniowych i wydatków na napędzanie sprzętu i oprogramowania do szkolenia sieci uczenia głębokiego.

Kiedy korzystać z uczenia maszynowego?

  • Jeśli masz dane, które będą ustrukturyzowane i chcesz trenować algorytmy uczenia maszynowego.
  • Jeśli chcesz wykorzystać zalety sztucznej inteligencji, aby wyprzedzić konkurencję.
  • Najlepsze techniki z uczenia maszynowego pomagają w automatyzacji różnych operacji biznesowych, w tym identyfikacji biometrycznej, reklamie, marketingu i gromadzeniu wiedzy, a także pomagają wykorzystać wspaniałe możliwości w dłuższej perspektywie.

Istotna różnica między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim

  1. Główna różnica między uczeniem głębokim a uczeniem maszynowym wynika ze sposobu prezentacji danych w systemie. Algorytmy uczenia maszynowego prawie zawsze wymagają uporządkowanych danych, podczas gdy sieci głębokiego uczenia wierzą w warstwy ANN (sztucznych sieci neuronowych).
  2. Algorytmy uczenia maszynowego zostały zbudowane, aby „uczyć się”, próbować robić różne rzeczy, rozumiejąc dane oznaczone etykietami, a następnie wykorzystywać je do dostarczania różnych wyników z większą liczbą zestawów wiedzy. Muszą jednak zostać przeszkoleni przez ludzką interwencję, gdy konkretny wynik nie jest określony.
  3. Sieci głębokiego uczenia nie wymagają żadnej interwencji człowieka, ponieważ zagnieżdżone warstwy w sieciach neuronowych przekazują dane poprzez hierarchie różnych pojęć, które ostatecznie uczą się poprzez swoje błędy. Jednak są one przedmiotem wadliwych wyników, jeśli standard wiedzy nie jest w porządku.

Ponieważ algorytmy uczenia maszynowego wymagają danych oznaczonych etykietami, nie nadają się do rozwiązywania złożonych zapytań, które wymagają ogromnej ilości wiedzy.

Do Ciebie

Głębokie uczenie to skomplikowany rodzaj uczenia maszynowego, który przydaje się, gdy informacje, którymi należy się zająć, są nieustrukturyzowane i ogromne. W ten sposób głębokie uczenie się może z większą łatwością i wydajnością zaspokoić większą liczbę problemów. W tym artykule uzyskaliśmy przegląd i porównanie technik uczenia głębokiego i uczenia maszynowego.