Hlboké učenie vs strojové učenie Top 6 rozdielov a infografika

Úvod do Deep Learning vs Machine Learning

Strojové učenie a hlboké učenie sú podmnožinou umelej inteligencie. Pri strojovom učení sú údaje privádzané do algoritmu strojového učenia, získavajú informácie a učia sa z údajov a potom sa rozhodnú. Na druhej strane, hlboké vzdelávanie je ako podskupina strojového učenia, proces je takmer rovnaký, ale so skúsenosťami sa model hlbokého vzdelávania postupne zlepšuje bez akéhokoľvek vedenia. V tejto téme sa budeme učiť o Deep Learning vs Machine learning.

Model strojového učenia by vyžadoval zásah človeka, aby sa zlepšil výkon modelu, môže byť ladenie parametrov / hyper-parametrov. Napríklad, ak model strojového učenia nie je schopný predpovedať správny výsledok, musíme ho opraviť. Pri hlbokom učení sa model naučí robiť chyby a podľa toho upraví váhy vstupných parametrov. Najlepším príkladom modelu hlbokého učenia je automatizovaný systém riadenia.

Porovnanie medzi hlavami medzi hlbokým učením a strojovým učením (infografika)

Nižšie je uvedených 6 najlepších rozdielov medzi programom Deep Learning vs Machine learning

Kľúčové rozdiely medzi hlbokým učením a strojovým učením

Strojové učenie aj hlboké učenie sú podmnožinou umelej inteligencie. Tu sú hlavné kľúčové rozdiely medzi týmito dvoma metódami.

V strojovom vzdelávaní sa hlavný dôraz kladie na zlepšenie procesu učenia modelov na základe ich skúseností so vstupnými údajmi. V strojovom vzdelávaní najprv označené alebo neoznačené údaje prejdú pomocou inžinierstva údajov a ich uvádzania do praxe. Čím čistejší budú údaje, tým bude model dobrý. V prípade hlbokého učenia sa dôraz kladie skôr na to, aby sa model učil sám, tj na vlakovú a chybovú metódu na dosiahnutie konečného riešenia.
Strojové učenie je naklonené atomizácii a predpovedá regresný alebo klasifikačný problém, ako je napríklad predpovedanie toho, či x zákazník zaplatí pôžičku na základe počtu funkcií. Na druhej strane sa Deep learning snaží vytvoriť repliku ľudskej mysle, aby vyriešil konkrétny problém. Napríklad pri pohľade na obrázky rozpoznávajúce, ktorý z nich je mačka a ktorý z nich je pes atď.
V strojovom učení sa zaoberáme dvomi typmi problémov pod dohľadom a učením bez dozoru. V kontrolovaných vstupných a výstupných údajoch sú označené, na druhej strane pri učení bez dozoru to tak nie je. V prípade hlbokého vzdelávania je to krok ďalej, keď sa model priblíži k posilňovaniu vzdelávania. Za každú urobenú chybu sa udeľuje pokuta a odmena za správne rozhodnutie.
Pri strojovom učení sme vybrali vhodný algoritmus (niekedy viacnásobný a potom najlepší, ktorý sme vybrali pre náš model), definovali parametre a poskytli údaje, algoritmus strojového učenia sa bude učiť o údajoch vlaku a po overení / vyhodnotení s údajmi o skúškach bude model nasadené na konkrétnu úlohu. Na druhej strane v Deep learningu definujeme vrstvu perceptrónu. Perceptrón možno v ľudskej mysli považovať za neurón. Neurón preberá vstup prostredníctvom viacerých dendritov, spracúva ho (vykoná malú akciu / rozhodnutie) a pomocou terminálov axónov odošle výstup do nasledujúceho neurónu vo vrstve. Rovnakým spôsobom má perceptrón vstupné uzly (pochádzajúce zo vstupných dátových prvkov alebo predchádzajúcej vrstvy perceptrónu), ovládaciu funkciu na vytvorenie malého rozhodnutia a výstupné uzly na odoslanie výstupu do nasledujúceho perceptrónu vo vrstve.
Proces vytvorenia modelu pomocou strojového učenia sa skladá z poskytnutia funkcií vstupných údajov, výberového algoritmu podľa problému, zadefinovania potrebných parametrov a hyperparametrov, vyškolenia na výcvikovej sade a optimalizácie chodu. Vyhodnoťte model na základe testovacích údajov. V prípade hlbokého učenia je postup rovnaký, kým sa nezískajú vstupné údaje s vlastnosťami. Potom definujeme vstupnú a výstupnú vrstvu modelu s počtom perceptrónov v ňom. Počet požadovaných skrytých vrstiev vyberieme podľa zložitosti problému. Definujeme perceptron pre každú vrstvu a pre každý perceptron vstupné, aktivačné funkcie a výstupné uzly. Akonáhle je definovaný a potom sú údaje napájané, model sa sám trénuje prostredníctvom pokusu a omylu.
V strojovom vzdelávaní je potrebné množstvo údajov na vytvorenie modelu, ktorý je pomerne menší. V prípade hlbokého učenia je metódou pokus a omyl, aby sme sa naučili čo najlepší výsledok. Čím viac údajov je k dispozícii na školenie, tým bude model silnejší. Ak v strojovom učení zvýšime aj množstvo údajov, ale po určitom limite bude proces učenia stagnovať. V prípade hlbokého učenia sa model stále učí, je to zložitosť problému, pre zložitý problém je potrebné väčšie množstvo údajov.
Napríklad model strojového učenia sa používa na poskytovanie odporúčaní pre streamovanie hudby. Teraz, keď model rozhodne o odporúčaní skladieb / albumov / interpretov, skontroluje podobnú funkciu (hudobný vkus) a odporučí podobný zoznam skladieb. Pre hlboké vzdelávanie je najlepším príkladom automatizované generovanie textu pri hľadaní niečoho na google alebo pri písaní e-mailu. Hlboký vzdelávací model automaticky navrhuje možné výsledky na základe predchádzajúcich skúseností.

Porovnávacia tabuľka Deep Learning vs Machine learning

Poďme diskutovať o najlepšom porovnaní medzi Deep Learning vs Machine learning

Základ porovnania	Hlboké učenie	Strojové učenie
Závislosť od údajov	Potrebné je pomerne veľké množstvo údajov plus zvýšenie výkonu vstupných údajov	Dostatočné množstvo údajov môže vytvoriť dobrý model. Ale viac ako to, čo je potrebné, nezlepší výkon ako taký.
Závislosť od hardvéru	Špičkové stroje sú nevyhnutnosťou.	Môže pracovať na malých koncových strojoch.
Použitý prístup	Pri hlbokom učení sa problém rieši v jednom kroku pomocou niekoľkých vrstiev neurónov.	Veľký problém sa člení na niekoľko malých úloh a na konci sa skombinuje tak, aby sa vytvoril ML model.
Čas potrebný na vykonanie	Na vykonanie je potrebných viac času. Pretože množstvo neurónov používa rôzne parametre na zostavenie modelu.	V prípade ML je potrebné relatívne menej času na vykonanie.
Featurization	Hlboké vzdelávanie sa učí zo samotných údajov a nevyžaduje externý zásah.	Externý zásah je potrebný na zabezpečenie správneho vstupu.
interpretácia	Ťažko interpretovať proces riešenia problému. Pretože tento problém spoločne rieši niekoľko neurónov.	Ľahko interpretovať proces v modeli strojového učenia. Má za sebou logické odôvodnenie.

záver

Diskutovali sme o tom, ako sa model strojového učenia a modely hlbokého učenia líšia. Strojové učenie používame, keď je interpretácia dát jednoduchá (nie zložitá), aby sme zabezpečili automatizáciu opakovaných operácií. Model hlbokého učenia používame, keď máme veľmi veľké množstvo údajov, alebo ak je problém príliš zložitý na to, aby sa vyriešil strojovým učením. Hlboké vzdelávanie potrebuje viac zdrojov ako strojové učenie, je to drahé, ale presnejšie.

Odporúčané články

Toto je sprievodca Deep Learning vs Machine learning. Tu diskutujeme o rozdieloch Deep Learning vs Machine learning s informačnými a porovnávacími tabuľkami. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -