Hluboké učení vs strojové učení: Jaký je rozdíl?

Najednou všichni mluví o hlubokém učení a strojovém učení, bez ohledu na to, zda chápou rozdíly nebo ne! Ať už jste aktivně sledovali datovou vědu, nebo ne – tyto termíny jste již slyšeli.

Obsah

• Hluboké učení vs strojové učení
• Co je hluboké učení?
• Co je strojové učení?
• Kdy použít hluboké učení?
• Kdy použít strojové učení?
• Zásadní rozdíl mezi strojovým učením a hlubokým učením
• K tobě

Hluboké učení vs strojové učení

Strojové učení využívá skupinu algoritmů k analýze a interpretaci dat, učí se z nich a podporuje porozumění a činí nejlepší možná rozhodnutí. Na druhou stranu, Deep learning strukturuje algoritmy do více vrstev, aby vytvořily „umělou neuronovou síť“. Tato neuronová síť se může učit z informací a sama o sobě dělat inteligentní rozhodnutí.

Co je hluboké učení?

Koncept hlubokého učení není nový. Už pár let se to otočilo. Ale v těchto dnech, se vším tím humbukem, hluboké učení získává více pozornosti.

Konvenční metody strojového učení mají tendenci podléhat změnám prostředí, zatímco hluboké učení se těmto změnám přizpůsobuje neustálou zpětnou vazbou a zlepšuje model. Hluboké učení je značně usnadněno neuronovými sítěmi, které napodobují neurony v lidském mozku, a vestavěnou vícevrstvou architekturou (málo viditelných a málo skrytých).

Je to komplikovaný druh strojového učení, které shromažďuje data, učí se z nich a optimalizuje model. Některé problémy jsou často tak složité, že pro lidský mozek je prakticky nemožné je pochopit, a proto je programování přitažené za vlasy.

Primitivní druhy asistentů Siri a Google jsou vhodnými příklady naprogramovaného strojového učení, protože jsou užitečné v jejich naprogramovaném spektru. Zatímco hluboká mysl Google může být nejlepším příkladem procesu hlubokého učení. Hluboké učení v podstatě znamená stroj, který se sám učí několika metodami pokusů a omylů. Často několik set milionůkrát!

Číst:7 nejlepších notebooků pro datovou vědu a analýzu dat

Co je strojové učení?

Je to podmnožina umělé inteligence, která využívá statistické strategie k vytvoření stroje, který se učí, aniž by byl explicitně naprogramován pomocí převládajícího souboru znalostí. Vyvinulo se ze studia rozpoznávání vzorů v AI. Jinými slovy, může být také definována jako podmnožina AI zahrnující vytváření algoritmů, které se mohou samy upravovat bez lidského zásahu tak, aby poskytovaly požadovaný výstup – tím, že se zásobují strukturovanými daty.

Kdy použít hluboké učení?

• Pokud jste firma s velkým množstvím znalostí, ze kterých lze odvodit interpretace.
• Pokud musíte řešit problémy příliš složité na strojové učení.
• Pokud utratíte spoustu výpočetních zdrojů a výdajů na pohon hardwaru a softwaru pro trénování sítí hlubokého učení.

Kdy použít strojové učení?

• Pokud máte data, která budou strukturovaná, a chcete trénovat algoritmy strojového učení.
• Pokud chcete využít výhody AI k nárůstu před konkurencí.
• Nejlepší techniky strojového učení pomáhají při automatizaci různých obchodních operací, včetně biometrické identifikace, reklamy, marketingu a shromažďování znalostí, a pomáhají dlouhodobě využívat skvělé příležitosti.

Zásadní rozdíl mezi strojovým učením a hlubokým učením

1. Hlavní rozdíl mezi hlubokým učením a strojovým učením vyplývá ze způsobu, jakým jsou data systému prezentována. Algoritmy strojového učení téměř vždy vyžadují strukturovaná data, zatímco sítě hlubokého učení věří vrstvám ANN (umělé neuronové sítě).
2. Algoritmy strojového učení byly vytvořeny tak, aby se „učily“ pokoušet se dělat věci porozuměním označeným datům a pak je používat k poskytování různých výstupů s více sadami znalostí. Musí však být přeškoleni pomocí lidského zásahu, když konkrétní výstup není specifikovaný.
3. Sítě Deep Learning nevyžadují žádný lidský zásah, protože vnořené vrstvy v neuronových sítích provádějí data prostřednictvím hierarchií různých konceptů, které se nakonec učí prostřednictvím svých chyb. Tyto jsou však vystaveny chybným výstupům, pokud úroveň znalostí není v pořádku.

Protože algoritmy strojového učení vyžadují označená data, nejsou vhodné k rozluštění složitých dotazů, které zahrnují obrovské množství znalostí.

K tobě

Hluboké učení je komplikovaný druh strojového učení, které se hodí, když jsou informace, které je třeba řešit, nestrukturované a kolosální. Hluboké učení se tak může postarat o větší strop problémů s větší lehkostí a účinností. Prostřednictvím tohoto článku jsme získali přehled a srovnání mezi technikami hlubokého učení a strojového učení.