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