Hlboké učenie vs strojové učenie: Aký je rozdiel?

Všetci zrazu hovoria o hlbokom učení a strojovom učení, bez ohľadu na to, či rozumejú rozdielom alebo nie! Či už ste aktívne sledovali vedu o údajoch alebo nie – tieto výrazy ste už počuli.

Obsah

• Hlboké učenie vs strojové učenie
• Čo je hlboké učenie?
• Čo je strojové učenie?
• Kedy použiť hlboké učenie?
• Kedy použiť strojové učenie?
• Zásadný rozdiel medzi strojovým učením a hlbokým učením
• K tebe

Hlboké učenie vs strojové učenie

Strojové učenie využíva skupinu algoritmov na analýzu a interpretáciu údajov, učenie sa z nich a na podporu porozumenia pri prijímaní najlepších možných rozhodnutí. Na druhej strane, hlboké učenie štruktúruje algoritmy do viacerých vrstiev, aby sa vytvorila „umelá neurónová sieť“. Táto neurónová sieť sa môže učiť z informácií a sama robiť inteligentné rozhodnutia.

Čo je hlboké učenie?

Koncept hlbokého učenia nie je nový. Už pár rokov sa to otočilo. Ale v týchto dňoch, so všetkým tým humbukom, sa hlbokému učeniu dostáva viac pozornosti.

Konvenčné metódy strojového učenia majú tendenciu podliehať zmenám prostredia, zatiaľ čo hlboké učenie sa týmto zmenám prispôsobuje neustálou spätnou väzbou a zlepšuje model. Hlboké učenie výrazne uľahčujú neurónové siete, ktoré napodobňujú neuróny v ľudskom mozgu, a zabudovaná viacvrstvová architektúra (málo viditeľných a málo skrytých).

Ide o komplikovaný druh strojového učenia, ktorý zhromažďuje údaje, učí sa z nich a optimalizuje model. Niektoré problémy sú často také zložité, že pre ľudský mozog je prakticky nemožné ich pochopiť, a preto je programovanie pritiahnuté za vlasy.

Primitívne druhy asistentov Siri a Google sú vhodnými príkladmi naprogramovaného strojového učenia, pretože sa považujú za užitočné v ich naprogramovanom spektre. Zatiaľ čo hlboká myseľ Google môže byť najväčším príkladom procesu hlbokého učenia. Hlboké učenie v podstate znamená stroj, ktorý sa sám učí viacerými metódami pokusov a omylov. Často niekoľko sto miliónov krát!

Čítať:7 najlepších notebookov pre vedu o údajoch a analýzu údajov

Čo je strojové učenie?

Je to podmnožina AI, ktorá využíva štatistické stratégie na vytvorenie stroja, ktorý sa učí bez toho, aby bol explicitne naprogramovaný pomocou prevládajúceho súboru znalostí. Vyvinul sa zo štúdie rozpoznávania vzorov v AI. Inými slovami, možno ho definovať aj ako podmnožinu AI zahŕňajúcu vytváranie algoritmov, ktoré sa môžu bez ľudského zásahu upravovať tak, aby poskytovali požadovaný výstup – napájaním sa prostredníctvom štruktúrovaných údajov.

Kedy použiť hlboké učenie?

• Ak ste firma s množstvom vedomostí, z ktorých môžete odvodiť interpretácie.
• Ak musíte riešiť problémy príliš zložité na strojové učenie.
• Ak miniete veľa výpočtových zdrojov a výdavkov na pohon hardvéru a softvéru na školenie sietí hlbokého učenia.

Kedy použiť strojové učenie?

• Ak máte údaje, ktoré budú štruktúrované a chcete trénovať algoritmy strojového učenia.
• Ak chcete využiť výhody AI, aby ste pred konkurenciou vzrástli.
• Najlepšie techniky strojového učenia pomáhajú pri automatizácii rôznych obchodných operácií vrátane biometrickej identifikácie, reklamy, marketingu a zhromažďovania znalostí a pomáhajú využiť skvelé príležitosti z dlhodobého hľadiska.

Zásadný rozdiel medzi strojovým učením a hlbokým učením

1. Hlavný rozdiel medzi hlbokým učením a strojovým učením vyplýva zo spôsobu, akým sú údaje prezentované systému. Algoritmy strojového učenia takmer vždy vyžadujú štruktúrované údaje, zatiaľ čo siete hlbokého učenia veria vrstvám ANN (umelé neurónové siete).
2. Algoritmy strojového učenia boli vytvorené tak, aby sa „naučili“ robiť veci porozumením označeným údajom a potom ich použili na poskytovanie rôznych výstupov s viacerými súbormi znalostí. Musia sa však preškoliť pomocou ľudského zásahu, ak konkrétny výstup nie je špecifikovaný.
3. Siete hlbokého učenia si nevyžadujú žiadny ľudský zásah, pretože vnorené vrstvy v rámci neurónových sietí vkladajú údaje cez hierarchie rôznych konceptov, ktoré sa nakoniec učia prostredníctvom svojich chýb. Tieto sú však vystavené chybným výstupom, ak úroveň vedomostí nie je v poriadku.

Keďže algoritmy strojového učenia vyžadujú označené údaje, nie sú vhodné na rozlúštenie zložitých dopytov, ktoré zahŕňajú obrovské množstvo vedomostí.

K tebe

Hlboké učenie je komplikovaný druh strojového učenia, ktorý sa hodí, keď informácie, ktoré sa majú riešiť, sú neštruktúrované a kolosálne. Hlboké učenie sa teda môže postarať o väčší strop problémov s väčšou ľahkosťou a efektívnosťou. Prostredníctvom tohto článku sme získali prehľad a porovnanie medzi technikami hlbokého učenia a strojového učenia.