Глубокое обучение по сравнению с Машинное обучение: в чем разница?

В последние годы в области искусственного интеллекта (ИИ) наблюдается быстрый рост, обусловленный несколькими факторами. включая создание процессоров ASIC, повышенный интерес и инвестиции со стороны крупных компаний, а также доступность большие данные. А с общедоступными OpenAI и TensorFlow многие небольшие компании и частные лица решили присоединиться и обучить собственный ИИ с помощью различных методов машинного и глубокого обучения. алгоритмы.

Если вам интересно, что такое машинное обучение и глубокое обучение, их различия, а также проблемы и ограничения их использования, то вы попали по адресу!

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры разумно делать прогнозы и принимать решения без явного программирования. В зависимости от алгоритма обучения машинное обучение может обучать модель с помощью простых правил «если-то», сложных математических уравнений и/или архитектур нейронных сетей.

Многие алгоритмы машинного обучения используют структурированные данные для обучения моделей. Структурированные данные — это данные, организованные в определенном формате или структуре, такие как электронные таблицы и таблицы. Обучение модели с использованием структурированных данных позволяет сократить время обучения и снизить требования к ресурсам, а также дает разработчикам четкое представление о том, как модель решает проблемы.

Модели машинного обучения часто используются в различных отраслях, таких как здравоохранение, электронная коммерция, финансы и производство.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это область машинного обучения, которая фокусируется на моделях обучения, имитируя то, как учатся люди. Поскольку сведение в таблицы более качественной информации невозможно, было разработано глубокое обучение для обработки всех неструктурированных данных, которые необходимо проанализировать. Примерами неструктурированных данных могут быть изображения, сообщения в социальных сетях, видео и аудиозаписи.

Поскольку компьютерам трудно точно идентифицировать закономерности и отношения из неструктурированных данные, модели, обученные с помощью алгоритмов глубокого обучения, требуют больше времени для обучения, требуют огромных объемов данных, и специализированные обучающие процессоры ИИ.

Использование искусственных нейронных сетей также затрудняет понимание глубокого обучения, потому что входные данные проходят сложный, нелинейный и многомерный алгоритм, в котором становится трудно установить, как нейронная сеть пришла к своему выходу или отвечать. Модели глубокого обучения стали настолько сложными для понимания, что многие стали называть их черные ящики.

Модели глубокого обучения используются для сложных задач, которые обычно требуют выполнения человеком, таких как обработка естественного языка, автономное вождение и распознавание изображений.

Разница между машинным обучением и глубоким обучением

Машинное обучение и глубокое обучение — две важные области искусственного интеллекта. Хотя обе методологии использовались для обучения многих полезных моделей, у них есть свои отличия. Вот некоторые из них:

Сложность алгоритмов

Одним из основных различий между машинным обучением и глубоким обучением является сложность их алгоритмов. Алгоритмы машинного обучения обычно используют более простые и линейные алгоритмы. Напротив, алгоритмы глубокого обучения используют искусственные нейронные сети, что позволяет использовать более высокие уровни сложности.

Требуемый объем данных

Глубокое обучение использует искусственные нейронные сети для установления корреляций и взаимосвязей с заданными данными. Поскольку каждый фрагмент данных будет иметь разные характеристики, алгоритмам глубокого обучения часто требуются большие объемы данных для точного выявления закономерностей в наборе данных.

С другой стороны, машинное обучение потребует значительно меньших объемов данных для принятия достаточно точных решений. Поскольку алгоритмы машинного обучения часто проще и требуют меньше параметров, модели, обученные с помощью алгоритмов машинного обучения, могут обойтись меньшим набором данных.

Интерпретируемость

Машинное обучение требует структурированных данных, а также тесного вмешательства разработчиков для создания эффективных моделей. Это упрощает интерпретацию машинного обучения, поскольку разработчики часто участвуют в процессе обучения ИИ. Уровень прозрачности плюс меньший набор данных и меньшее количество параметров облегчают понимание того, как модель функционирует и принимает решения.

Глубокое обучение использует искусственные нейронные сети для обучения на неструктурированных данных, таких как изображения, видео и звук. Использование сложных нейронных сетей держит разработчиков в неведении, когда дело доходит до понимания того, как модель смогла прийти к такому решению. Вот почему алгоритмы глубокого обучения часто считают моделями «черного ящика».

Требуемые ресурсы

Как обсуждалось ранее, алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения требуют разного объема данных и сложности. Поскольку алгоритмы машинного обучения проще и требуют значительно меньшего набора данных, модель машинного обучения можно обучать на персональном компьютере.

Напротив, алгоритмы глубокого обучения потребуют значительно большего набора данных и более сложного алгоритма для обучения модели. Хотя обучение моделей глубокого обучения можно проводить на оборудовании потребительского уровня, для экономии значительного времени часто используются специализированные процессоры, такие как TPU.

Типы проблем

Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения лучше подходят для решения разного рода задач. Машинное обучение лучше всего подходит для более простых и линейных задач, таких как:

• Классификация: классифицировать что-либо на основе функций и атрибутов.
• Регрессия: прогнозировать следующий результат на основе предыдущих шаблонов, найденных во входных функциях.
• Снижение размерности: Сократите количество функций, сохранив при этом основную или существенную идею чего-либо.
• Кластеризация: Группируйте похожие вещи вместе на основе функций, не зная уже существующих классов или категорий.

Алгоритмы глубокого обучения лучше использовать для решения сложных задач, решение которых вы бы доверили человеку. К таким проблемам можно отнести:

• Распознавание изображений и речи: идентифицируйте и классифицируйте объекты, лица, животных и т. д. на изображениях и видео.
• Автономные системы: Автономное управление автомобилями, роботами и дронами с ограниченным вмешательством человека или без него.
• ИИ игровые боты: заставьте ИИ играть, учиться и улучшать стратегии, чтобы побеждать в соревновательных играх, таких как шахматы, го и Dota 2.
• Обработка естественного языка: понимать человеческий язык как в тексте, так и в речи.

Хотя вы, вероятно, могли бы решать простые и линейные задачи с помощью алгоритмов глубокого обучения, они лучше всего подходят для алгоритмы машинного обучения, поскольку они требуют меньше ресурсов для запуска, имеют меньшие наборы данных и требуют минимального обучения время.

Есть и другие подполя машинного обучения

Теперь вы понимаете разницу между машинным обучением и глубоким обучением. Если вы когда-нибудь захотите обучить свою собственную модель, имейте в виду, что глубокое обучение — это всего лишь одна область внутри машины. обучения, но могут быть и другие поддомены машинного обучения, которые лучше подходят для проблемы, которую вы пытаетесь решить. решать. Если это так, то изучение других поддоменов машинного обучения должно повысить эффективность решения проблемы.