Глибоке навчання та машинне навчання: у чому різниця?

Раптом усі говорять про глибоке навчання та машинне навчання, незалежно від того, розуміють вони різницю чи ні! Незалежно від того, активно ви слідкуєте за наукою про дані чи ні, ви чули ці терміни.

Зміст

• Глибоке навчання проти машинного навчання
• Що таке глибоке навчання?
• Що таке машинне навчання?
• Коли використовувати глибоке навчання?
• Коли використовувати машинне навчання?
• Важлива різниця між машинним навчанням і глибоким навчанням
• До вас

Глибоке навчання проти машинного навчання

Машинне навчання використовує групу алгоритмів для аналізу та інтерпретації даних, навчання з них і підтримки розуміння, прийняття найкращих можливих рішень. З іншого боку, глибоке навчання структурує алгоритми на кілька рівнів, створюючи «штучну нейронну мережу». Ця нейронна мережа може навчатися з інформації та самостійно приймати розумні рішення.

Що таке глибоке навчання?

Концепція глибокого навчання не нова. За кілька років його повернули. Але в наші дні, незважаючи на весь ажіотаж, глибокому навчанню приділяють більше уваги.

Звичайні методи машинного навчання мають тенденцію піддаватися змінам навколишнього середовища, тоді як глибоке навчання адаптується до цих змін шляхом постійного зворотного зв’язку та покращує модель. Глибоке навчання значно полегшується завдяки нейронним мережам, які імітують нейрони в людському мозку, і вбудованій багаторівневій архітектурі (мало видимих ​​і мало прихованих).

Це складний вид машинного навчання, який збирає дані, навчається на них і оптимізує модель. Часто деякі проблеми настільки складні, що людський мозок практично не може їх осягнути, а тому програмувати це надумана думка.

Примітивні види Siri та Google Assistant є відповідними прикладами запрограмованого машинного навчання, оскільки вони вважаються корисними у своєму запрограмованому спектрі. Тоді як глибинний розум Google може бути найкращим прикладом процесу глибокого навчання. По суті, глибоке навчання означає машину, яка навчається сама за допомогою багатьох методів проб і помилок. Часто пару сотень мільйонів разів!

читати:7 найкращих ноутбуків для обробки даних і аналізу даних

Що таке машинне навчання?

Це підмножина штучного інтелекту, яка використовує статистичні стратегії для створення машини, яка навчається без явного програмування, використовуючи переважаючий набір знань. Він розвинувся на основі вивчення розпізнавання образів у ШІ. Іншими словами, його також можна визначити як підмножину штучного інтелекту, що передбачає створення алгоритмів, які можуть модифікуватися без втручання людини, щоб забезпечити бажаний результат, шляхом подачі через структуровані дані.

Коли використовувати глибоке навчання?

• Якщо ви фірма, яка має величезні знання, з яких можна отримати інтерпретації.
• Якщо вам потрібно розв’язати задачі, надто складні для машинного навчання.
• Якщо ви витратите купу обчислювальних ресурсів і витрат на апаратне та програмне забезпечення для навчання мереж глибокого навчання.

Коли використовувати машинне навчання?

• Якщо у вас є дані, які будуть структуровані, і ви хочете навчити алгоритми машинного навчання.
• Якщо ви хочете отримати переваги штучного інтелекту, щоб випередити конкурентів.
• Найкращі методи машинного навчання допомагають автоматизувати різні бізнес-операції, включаючи біометричну ідентифікацію, рекламу, маркетинг і збір знань, і допомагають використовувати великі можливості в довгостроковій перспективі.

Важлива різниця між машинним навчанням і глибоким навчанням

1. Основна відмінність між глибоким навчанням і машинним навчанням полягає в тому, як дані подаються в систему. Алгоритми машинного навчання майже завжди вимагають структурованих даних, тоді як мережі глибокого навчання вважають шари ШНН (штучні нейронні мережі).
2. Алгоритми машинного навчання були створені, щоб «навчитися» намагатися робити щось, розуміючи позначені дані, а потім використовувати їх для надання різних результатів із більшими наборами знань. Однак їх потрібно перенавчати за допомогою втручання людини, якщо конкретний результат не відповідає зазначеному.
3. Мережі глибокого навчання не потребують втручання людини, оскільки вкладені шари нейронних мереж передають дані через ієрархії різних концепцій, які зрештою навчаються через свої помилки. Однак вони піддаються недосконалим виходам, якщо стандарт знань не в порядку.

Оскільки алгоритми машинного навчання вимагають мічених даних, вони не підходять для розгадування складних запитів, які потребують величезної кількості знань.

До вас

Глибоке навчання — це складний вид машинного навчання, який стає в нагоді, коли інформація, яку потрібно опрацьовувати, є неструктурованою та колосальною. Таким чином, глибоке навчання може задовольнити більшу кількість проблем з більшою легкістю та ефективністю. Завдяки цій статті ми отримали огляд і порівняння методів глибокого та машинного навчання.