Głębokie uczenie się a uczenie maszynowe - Top 6 różnic i infografiki

Wprowadzenie do głębokiego uczenia się a uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe i głębokie uczenie się stanowią podzbiór sztucznej inteligencji. W uczeniu maszynowym dane są przekazywane do algorytmu uczenia maszynowego, pobiera informacje i uczy się na podstawie danych, a następnie podejmuje decyzję. Z drugiej strony głębokie uczenie się jest podzbiorem uczenia maszynowego, proces jest prawie taki sam, ale z doświadczeniem model głębokiego uczenia się staje się coraz lepszy bez żadnych wskazówek. W tym temacie dowiemy się o głębokim uczeniu się a uczeniu maszynowym.

Model uczenia maszynowego wymagałby interwencji człowieka w celu poprawienia wydajności modelu, poprzez dostrajanie parametrów / hiperparametrów. Na przykład, jeśli model uczenia maszynowego nie jest w stanie przewidzieć właściwego wyniku, musimy go naprawić. W głębokim uczeniu model nauczy się, popełniając błędy i odpowiednio dostosuje wagi parametrów wejściowych. Najlepszym przykładem modelu głębokiego uczenia się jest zautomatyzowany system jazdy.

Porównanie między uczeniem się a uczeniem maszynowym (infografiki)

Poniżej znajduje się 6 najważniejszych różnic między głębokim uczeniem się a uczeniem maszynowym

Kluczowe różnice głębokiego uczenia się a uczenie maszynowe

Zarówno uczenie maszynowe, jak i głębokie uczenie się stanowią podzbiór sztucznej inteligencji. Oto główne kluczowe różnice między tymi dwiema metodami.

W uczeniu maszynowym główny nacisk kładziony jest na usprawnienie procesu uczenia się modeli na podstawie ich danych wejściowych. W uczeniu maszynowym dane oznakowane lub nieznakowane najpierw przechodzą inżynierię danych i featuryzację. Im czystsze są dane, tym dobry będzie model. W przypadku głębokiego uczenia się nacisk kładziony jest bardziej na samodzielne uczenie się modelu, tj. Na trenowanie i metodę błędów w celu osiągnięcia rozwiązania końcowego.
Uczenie maszynowe jest skłonne do atomizacji i przewidywania problemu regresji lub klasyfikacji, takich jak przewidywanie, czy klient x spłaci pożyczkę na podstawie n liczby funkcji. Z drugiej strony Głębokie uczenie się stara się stworzyć replikę ludzkiego umysłu, aby rozwiązać konkretny problem. Na przykład, patrząc na zdjęcia rozpoznające, który jest kotem, a który jest psem itp.
W uczeniu maszynowym mamy do czynienia z dwoma rodzajami problemów uczenia się nadzorowanego i uczenia się bez nadzoru. W nadzorowanych danych wejściowych i wyjściowych dane są oznaczone, z drugiej strony w uczeniu się bez nadzoru tak nie jest. W przypadku głębokiego uczenia się jest to krok dalej, gdy model zbliża się do uczenia wzmacniającego. Za każdy popełniony błąd przysługuje kara i nagroda za właściwą decyzję.
W uczeniu maszynowym wybraliśmy odpowiedni algorytm (czasem wielokrotny, a następnie najlepszy dla naszego modelu), zdefiniowaliśmy parametry i dostarczyliśmy dane, algorytm uczenia maszynowego nauczy się danych pociągu, a po weryfikacji / ocenie danych testowych model będzie wdrożony dla określonego zadania. Z drugiej strony w głębokim uczeniu się definiujemy warstwę perceptronu. Perceptron może być uważany za neuron w ludzkim umyśle. Neuron pobiera dane wejściowe przez wiele dendrytów, przetwarza je (podejmuje małą akcję / decyzję), a przy użyciu terminali aksonowych wysyła je do następnego neuronu w warstwie. W ten sam sposób perceptron ma węzły wejściowe (pochodzące z funkcji danych wejściowych lub poprzedniej warstwy perceptronu), funkcję aktywacji, która podejmuje małą decyzję, i węzły wyjściowe wysyłające dane wyjściowe do następnego perceptronu w warstwie.
Proces tworzenia modelu na podstawie uczenia maszynowego składa się z zapewnienia funkcji danych wejściowych, wyboru algorytmu zgodnie z problemem, zdefiniowania niezbędnych parametrów i hiperparametrów, treningu na zestawie szkoleniowym i optymalizacji przebiegu. Oceń model na danych testowych. W przypadku głębokiego uczenia proces jest taki sam, dopóki nie zostaną wprowadzone dane wejściowe z funkcjami. Następnie definiujemy warstwę wejściową i wyjściową modelu z liczbą w nim perceptronów. Wybieramy wymaganą liczbę ukrytych warstw zgodnie ze złożonością problemu. Definiujemy Perceptron dla każdej warstwy i dla każdego perceptronu węzły wejściowe, aktywacyjne i wyjściowe. Po zdefiniowaniu, a następnie wprowadzeniu danych model sam się trenuje metodą prób i błędów.
W uczeniu maszynowym ilość danych potrzebnych do stworzenia modelu jest stosunkowo mniejsza. W przypadku głębokiego uczenia metoda polega na próbach i błędach w celu uzyskania najlepszego możliwego rezultatu. Im więcej danych jest dostępnych do szkolenia, tym silniejszy będzie model. W uczeniu maszynowym, jeśli zwiększymy również ilość danych, ale po pewnym limicie proces uczenia się będzie zastój. W przypadku głębokiego uczenia model ciągle się uczy, to złożoność problemu, w przypadku złożonego problemu wymagana jest większa ilość danych.
Na przykład model uczenia maszynowego służy do przekazywania zaleceń dotyczących strumieniowego przesyłania muzyki. Teraz model podejmie decyzję o polecaniu piosenek / albumów / wykonawców, sprawdzi podobną funkcję (smak muzyki) i poleci podobną listę odtwarzania. Najlepszym przykładem do głębokiego uczenia się jest automatyczne generowanie tekstu podczas wyszukiwania czegoś w google lub pisania wiadomości e-mail. Model głębokiego uczenia automatycznie sugeruje możliwe wyniki na podstawie wcześniejszych doświadczeń.

Tabela porównawcza uczenia głębokiego a uczenie maszynowe

Omówmy najlepsze porównanie między uczeniem głębokim a uczeniem maszynowym

Podstawa porównania	Głęboka nauka	Nauczanie maszynowe
Zależność od danych	Potrzebna jest stosunkowo duża ilość danych plus wzrost wydajności danych wejściowych	Wystarczająca ilość danych może zbudować dobry model. Ale więcej niż to, co jest potrzebne, nie poprawi wydajności jako takiej.
Zależność od sprzętu	Wysokiej klasy maszyny są koniecznością.	Może pracować na małych urządzeniach końcowych.
Zastosowane podejście	W głębokim uczeniu się problem rozwiązuje się za jednym razem za pomocą kilku warstw neuronów.	Duży problem jest podzielony na kilka małych zadań, a na końcu są łączone w celu zbudowania modelu ML.
Czas potrzebny na wykonanie	Wykonanie wymaga więcej czasu. Ponieważ wiele neuronów używa różnych parametrów do zbudowania modelu.	W przypadku ML potrzebny jest stosunkowo krótszy czas wykonania.
Featurization	Głębokie uczenie się uczy się na podstawie samych danych i nie wymaga interwencji zewnętrznej.	Konieczna jest interwencja zewnętrzna, aby zapewnić właściwy wkład.
Interpretacja	Trudno zinterpretować proces rozwiązania problemu. Ponieważ kilka neuronów wspólnie rozwiązuje problem.	Łatwa do interpretacji proces w modelu uczenia maszynowego. Ma logiczne uzasadnienie.

Wniosek

Omówiliśmy różnice między modelem uczenia maszynowego a modelami uczenia głębokiego. Korzystamy z uczenia maszynowego, gdy interpretacja danych jest prosta (nieskomplikowana), aby zapewnić automatyzację powtarzalnych operacji. Używamy modelu głębokiego uczenia się, gdy mamy bardzo dużą ilość danych lub problem jest zbyt skomplikowany, aby rozwiązać go za pomocą uczenia maszynowego. Dogłębne uczenie się wymaga więcej zasobów niż uczenie maszynowe, jest drogie, ale dokładniejsze.

Polecane artykuły

Jest to przewodnik po głębokim uczeniu się a uczeniu maszynowym. Omawiamy różnice w uczeniu głębokim a uczenie maszynowe za pomocą infografiki i tabeli porównawczej. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -