HTCinside


Дълбоко обучение срещу машинно обучение: каква е разликата?

Изведнъж всички говорят за Deep Learning и Machine Learning, независимо дали разбират разликите или не! Независимо дали сте следвали активно науката за данните или не – бихте чували тези термини.

Съдържание

Дълбоко обучение срещу машинно обучение

машинно обучение

Машинното обучение използва група алгоритми за анализиране и интерпретиране на данни, учене от тях и подпомагане на разбирането, вземайки възможно най-добрите решения. От друга страна, дълбокото обучение структурира алгоритмите в множество слоеве, за да направи „изкуствена невронна мрежа“. Тази невронна мрежа може да се учи от информацията и да взема интелигентни решения сама.

Какво е задълбочено обучение?

Концепцията за дълбоко обучение не е нова. От няколко години е обърнато. Но в наши дни, с цялата шумотевица, дълбокото обучение получава повече внимание.

Конвенционалните методи за машинно обучение са склонни да се поддават на промените в околната среда, докато дълбокото обучение се адаптира към тези промени чрез постоянна обратна връзка и за подобряване на модела. Дълбокото обучение е значително улеснено от невронни мрежи, които имитират невроните в човешкия мозък и от вградената многослойна архитектура (малко видими и малко скрити).



Това е сложен вид машинно обучение, което събира данни, учи се от тях и оптимизира модела. Често някои проблеми са толкова сложни, че е практически невъзможно за човешкия мозък да ги схване и следователно програмирането им е пресилена мисъл.

Примитивните видове Siri и Google Assistant са подходящи примери за програмирано машинно обучение, тъй като се намират за полезни в своя програмиран спектър. Като има предвид, че дълбокият ум на Google може да е най-добрият пример за процеса на дълбоко обучение. По същество дълбокото обучение означава машина, която се учи сама чрез множество методи на проба и грешка. Често няколкостотин милиона пъти!

Прочети:7 най-добри лаптопа за наука за данни и анализ на данни

Какво е машинно обучение?

Това е подгрупа от AI, която използва статистически стратегии, за да формира машина, която се учи, без да бъде програмирана изрично, използвайки преобладаващия набор от знания. Развива се от изследването на разпознаването на образи в AI. С други думи, той също може да бъде дефиниран като подмножество от AI, включващо създаването на алгоритми, които могат да се модифицират без човешка намеса, за да осигурят желания резултат - като се подават чрез структурирани данни.

Кога да използваме задълбочено обучение?

  • Ако сте фирма с огромно количество знания, от които да извличате интерпретации.
  • Ако трябва да решавате проблеми, твърде сложни за машинно обучение.
  • Ако ще похарчите тонове изчислителни ресурси и разходи за управление на хардуер и софтуер за обучение на мрежи за дълбоко обучение.

Кога да използваме машинно обучение?

  • Ако имате данни, които ще бъдат структурирани и искате да обучите алгоритмите за машинно обучение.
  • Ако търсите да оползотворите предимствата на AI, за да се увеличите преди конкуренцията.
  • Най-добрите техники от машинното обучение помагат при автоматизирането на различни бизнес операции, включително биометрична идентификация, реклама, маркетинг и събиране на знания и помагат да се използват страхотни възможности в по-дългосрочен план.

Жизненоважната разлика между машинното обучение и дълбокото обучение

  1. Основната разлика между дълбокото и машинното обучение произтича от начина, по който данните се представят на системата. Алгоритмите за машинно обучение почти винаги изискват структурирани данни, докато мрежите за дълбоко обучение вярват на слоеве от ANN (изкуствени невронни мрежи).
  2. Алгоритмите за машинно обучение са създадени, за да се „научат“ да се опитват да правят неща, като разбират етикетирани данни, и след това да ги използват, за да доставят различни резултати с повече набори от знания. Те обаче трябва да бъдат преквалифицирани чрез човешка намеса, когато конкретният резултат не е посоченият.
  3. Мрежите на Deep Learning не изискват никаква човешка намеса, тъй като вложените слоеве в невронните мрежи поставят данни през йерархии от различни концепции, които в крайна сметка се учат чрез своите грешки. Те обаче са подложени на грешни резултати, ако стандартът на знания не е наред.

Тъй като алгоритмите за машинно обучение изискват етикетирани данни, те не са подходящи за разкриване на сложни заявки, които включват огромно количество знания.

Към теб

Дълбокото обучение е сложен вид машинно обучение, което е полезно, когато информацията, към която трябва да се обърне внимание, е неструктурирана и колосална. По този начин дълбокото обучение може да се погрижи за по-голям брой проблеми с по-голяма лекота и ефективност. Чрез тази статия получихме преглед и сравнение между техниките за дълбоко обучение и машинно обучение.