HTCinside


Deep Learning vs Machine Learning: Ποια είναι η διαφορά;

Ξαφνικά, όλοι μιλούν για Deep Learning και Machine Learning, ανεξάρτητα από το αν καταλαβαίνουν τις διαφορές ή όχι! Είτε παρακολουθείτε ενεργά την επιστήμη δεδομένων είτε όχι – θα είχατε ακούσει αυτούς τους όρους.

Περιεχόμενα

Deep Learning vs Machine Learning

μηχανική μάθηση

Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιεί μια ομάδα αλγορίθμων για να αναλύσει και να ερμηνεύσει δεδομένα, να μάθει από αυτά και να υποστηρίξει την κατανόηση, λαμβάνοντας τις καλύτερες δυνατές αποφάσεις. Από την άλλη πλευρά, η Deep Learning δομεί τους αλγόριθμους σε πολλαπλά επίπεδα για να δημιουργήσει ένα «τεχνητό νευρωνικό δίκτυο». Αυτό το νευρωνικό δίκτυο μπορεί να μάθει από τις πληροφορίες και να πάρει έξυπνες αποφάσεις από μόνο του.

Τι είναι η βαθιά μάθηση;

Η έννοια της βαθιάς μάθησης δεν είναι νέα. Έχει ανατραπεί εδώ και μερικά χρόνια. Αλλά αυτές τις μέρες, με όλη τη διαφημιστική εκστρατεία, η βαθιά μάθηση αποκτά περισσότερη προσοχή.

Οι συμβατικές μέθοδοι μηχανικής μάθησης τείνουν να υποκύπτουν σε περιβαλλοντικές αλλαγές, ενώ η βαθιά μάθηση προσαρμόζεται σε αυτές τις αλλαγές με συνεχή ανατροφοδότηση και βελτίωση του μοντέλου. Η βαθιά μάθηση διευκολύνεται πολύ από τα νευρωνικά δίκτυα που μιμούνται τους νευρώνες μέσα στον ανθρώπινο εγκέφαλο και από την ενσωματωμένη αρχιτεκτονική πολλαπλών επιπέδων (λίγα ορατά και λίγα κρυφά).

Είναι ένα περίπλοκο είδος μηχανικής μάθησης που συλλέγει δεδομένα, μαθαίνει από αυτά και βελτιστοποιεί το μοντέλο. Συχνά ορισμένα προβλήματα είναι τόσο περίπλοκα, που είναι πρακτικά αδύνατο για τον ανθρώπινο εγκέφαλο να τα κατανοήσει, και ως εκ τούτου ο προγραμματισμός είναι μια τραβηγμένη σκέψη.

Τα πρωτόγονα είδη Siri και Βοηθός Google είναι κατάλληλα παραδείγματα προγραμματισμένης μηχανικής εκμάθησης καθώς θεωρούνται χρήσιμα στο προγραμματισμένο τους φάσμα. Ενώ, το βαθύ μυαλό της Google μπορεί να είναι το καλύτερο παράδειγμα της διαδικασίας βαθιάς μάθησης. Ουσιαστικά, βαθιά μάθηση σημαίνει μια μηχανή που μαθαίνει από μόνη της με πολλαπλές μεθόδους δοκιμής και λάθους. Συχνά μερικές εκατοντάδες εκατομμύρια φορές!

Ανάγνωση:7 καλύτεροι φορητοί υπολογιστές για την επιστήμη δεδομένων και την ανάλυση δεδομένων

Τι είναι η Μηχανική Μάθηση;

Είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιεί στατιστικές στρατηγικές για να σχηματίσει μια μηχανή που μαθαίνει χωρίς να προγραμματίζεται ρητά χρησιμοποιώντας το κυρίαρχο σύνολο γνώσεων. Έχει εξελιχθεί από τη μελέτη της αναγνώρισης προτύπων στο AI. Με άλλα λόγια, μπορεί επίσης να οριστεί ως ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που περιλαμβάνει τη δημιουργία αλγορίθμων που μπορούν να τροποποιηθούν χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση για να παρέχουν το επιθυμητό αποτέλεσμα - τροφοδοτώντας τον εαυτό τους μέσω δομημένων δεδομένων.

Πότε να χρησιμοποιήσετε τη βαθιά μάθηση;

  • Εάν είστε εταιρεία με πολλές γνώσεις για να αντλήσετε ερμηνείες.
  • Εάν πρέπει να λύσετε προβλήματα πολύ περίπλοκα για μηχανική εκμάθηση.
  • Εάν ξοδέψετε πολλούς υπολογιστικούς πόρους και έξοδα για να οδηγήσετε το υλικό και το λογισμικό για την εκπαίδευση δικτύων βαθιάς εκμάθησης.

Πότε να χρησιμοποιήσετε τη μηχανική εκμάθηση;

  • Εάν έχετε δεδομένα που θα είναι δομημένα και θέλετε να εκπαιδεύσετε τους αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης.
  • Αν θέλετε να αξιοποιήσετε τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης για να αυξηθούν πριν από τον ανταγωνισμό.
  • Οι καλύτερες τεχνικές από τη μηχανική μάθηση βοηθούν στην αυτοματοποίηση διαφόρων επιχειρηματικών λειτουργιών, συμπεριλαμβανομένης της βιομετρικής αναγνώρισης, της διαφήμισης, του μάρκετινγκ και της συλλογής γνώσεων και βοηθούν στην αξιοποίηση μεγάλων ευκαιριών μακροπρόθεσμα.

Η ζωτική διαφορά μεταξύ Machine Learning και Deep Learning

  1. Η κύρια διαφορά μεταξύ βαθιάς μάθησης και μηχανικής μάθησης πηγάζει από τον τρόπο που παρουσιάζονται τα δεδομένα στο σύστημα. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης σχεδόν πάντα απαιτούν δομημένα δεδομένα, ενώ τα δίκτυα βαθιάς μάθησης πιστεύουν επίπεδα του ANN (τεχνητά νευρωνικά δίκτυα).
  2. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης κατασκευάστηκαν για να «μάθουν» να προσπαθούν να κάνουν πράγματα κατανοώντας δεδομένα με ετικέτα και στη συνέχεια να τα χρησιμοποιούν για να παρέχουν διαφορετικά αποτελέσματα με περισσότερα σύνολα γνώσεων. Ωστόσο, πρέπει να επανεκπαιδευτούν μέσω ανθρώπινης παρέμβασης όταν η συγκεκριμένη παραγωγή δεν είναι η καθορισμένη.
  3. Τα δίκτυα Deep Learning δεν απαιτούν ανθρώπινη παρέμβαση επειδή τα ένθετα στρώματα μέσα στα νευρωνικά δίκτυα τοποθετούν δεδομένα μέσω ιεραρχιών διαφόρων εννοιών, οι οποίες τελικά μαθαίνουν μέσα από τα λάθη τους. Ωστόσο, αυτά υπόκεινται σε εσφαλμένα αποτελέσματα εάν το επίπεδο γνώσης δεν είναι εντάξει.

Δεδομένου ότι οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης απαιτούν δεδομένα με ετικέτα, δεν είναι κατάλληλοι για την αποκάλυψη σύνθετων ερωτημάτων που περιλαμβάνουν τεράστια ποσότητα γνώσης.

Σε σας

Η βαθιά εκμάθηση είναι ένα περίπλοκο είδος μηχανικής μάθησης που είναι χρήσιμο όταν οι πληροφορίες που πρέπει να αντιμετωπιστούν είναι αδόμητες και κολοσσιαίες. Έτσι, η βαθιά μάθηση μπορεί να καλύψει ένα μεγαλύτερο όριο προβλημάτων με μεγαλύτερη ευκολία και αποτελεσματικότητα. Μέσα από αυτό το άρθρο, είχαμε μια επισκόπηση και σύγκριση μεταξύ τεχνικών βαθιάς μάθησης και μηχανικής μάθησης.