Învățare profundă vs. Machine Learning: Care este diferența?

În ultimii ani, domeniul inteligenței artificiale (AI) a cunoscut o creștere rapidă, determinată de mai mulți factori inclusiv crearea de procesoare ASIC, interes crescut și investiții din partea companiilor mari și disponibilitatea Date mare. Și cu OpenAI și TensorFlow disponibile publicului, multe companii și persoane mai mici au au decis să se alăture și să-și antreneze propria IA prin diverse învățare automată și învățare profundă algoritmi.

Dacă sunteți curios despre ce este învățarea automată și învățarea profundă, diferențele lor și provocările și limitările utilizării lor, atunci sunteți în locul potrivit!

Ce este Machine Learning?

Învățarea automată este un domeniu din cadrul inteligenței artificiale care antrenează computerele să facă predicții și decizii în mod inteligent fără programare explicită. În funcție de algoritmul de antrenament, învățarea automată poate antrena un model prin reguli simple dacă-atunci, ecuații matematice complexe și/sau arhitecturi de rețele neuronale.

Mulți algoritmi de învățare automată folosesc date structurate pentru a antrena modele. Datele structurate sunt date organizate într-un anumit format sau structură, cum ar fi foile de calcul și tabelele. Antrenarea unui model cu date structurate permite timpi de instruire mai rapizi și cerințe mai mici de resurse și oferă dezvoltatorilor o înțelegere clară a modului în care modelul rezolvă problemele.

Modelele de învățare automată sunt adesea folosite în diverse industrii, cum ar fi asistența medicală, comerțul electronic, finanțele și producția.

Ce este Deep Learning?

Învățarea profundă este un subdomeniu al învățării automate care se concentrează pe modele de formare, imitând modul în care oamenii învață. Deoarece tabelarea unor informații mai calitative nu este posibilă, a fost dezvoltată învățarea profundă pentru a trata toate datele nestructurate care trebuie analizate. Exemple de date nestructurate ar fi imaginile, postările pe rețelele sociale, videoclipurile și înregistrările audio.

Deoarece computerele au dificultăți în identificarea cu precizie a tiparelor și a relațiilor din cele nestructurate date, modelele antrenate prin algoritmi de învățare profundă durează mai mult timp să se antreneze, au nevoie de cantități uriașe de date, și procesoare specializate de instruire AI.

Utilizarea rețelelor neuronale artificiale face, de asemenea, greu de înțeles învățarea profundă, deoarece intrarea trece printr-un complex, algoritm neliniar și dimensional înalt în care devine greu de stabilit cum a ajuns rețeaua neuronală la ieșire sau Răspuns. Modelele de învățare profundă au devenit atât de greu de înțeles, încât mulți au început să se refere la ele cutii negre.

Modelele de învățare profundă sunt folosite pentru sarcini complexe care necesită în mod normal ca un om să le execute, cum ar fi procesarea limbajului natural, conducerea autonomă și recunoașterea imaginilor.

Diferența dintre învățarea automată și învățarea profundă

Învățarea automată și învățarea profundă sunt două domenii importante în cadrul inteligenței artificiale. Deși ambele metodologii au fost folosite pentru a antrena multe modele utile, ele au diferențele lor. Iată câteva:

Complexitatea algoritmilor

Una dintre principalele diferențe dintre învățarea automată și învățarea profundă este complexitatea algoritmilor lor. Algoritmi de învățare automată folosesc de obicei algoritmi mai simpli și mai lineari. În schimb, algoritmii de învățare profundă folosesc utilizarea rețelelor neuronale artificiale, ceea ce permite niveluri mai mari de complexitate.

Cantitatea de date necesară

Învățarea profundă folosește rețele neuronale artificiale pentru a face corelații și relații cu datele date. Deoarece fiecare parte de date va avea caracteristici diferite, algoritmii de învățare profundă necesită adesea cantități mari de date pentru a identifica cu precizie modelele din setul de date.

Pe de altă parte, învățarea automată va necesita cantități semnificativ mai mici de date pentru a lua decizii destul de precise. Deoarece algoritmii de învățare automată sunt adesea mai simpli și necesită mai puțini parametri, modelele antrenate prin algoritmi de învățare automată s-ar putea descurca cu un set de date mai mic.

Interpretabilitate

Învățarea automată necesită date structurate, precum și o intervenție apropiată a dezvoltatorului pentru a realiza modele eficiente. Acest lucru face ca învățarea automată să fie mai ușor de interpretat, deoarece dezvoltatorii fac adesea parte din proces atunci când antrenează AI. Nivelul de transparență plus setul de date mai mic și mai puțini parametri facilitează înțelegerea modului în care funcționează modelul și ia deciziile.

Învățarea profundă folosește rețele neuronale artificiale pentru a învăța din date nestructurate, cum ar fi imagini, videoclipuri și sunet. Utilizarea rețelelor neuronale complexe ține dezvoltatorii în întuneric atunci când vine vorba de înțelegerea modului în care modelul a putut ajunge la decizia sa. Acesta este motivul pentru care algoritmii de învățare profundă sunt adesea considerați modele „cutie neagră”.

Resurse necesare

După cum sa discutat mai devreme, algoritmii de învățare automată și de învățare profundă necesită cantități diferite de date și complexitate. Deoarece algoritmii de învățare automată sunt mai simpli și necesită un set de date semnificativ mai mic, un model de învățare automată ar putea fi antrenat pe un computer personal.

În schimb, algoritmii de învățare profundă ar necesita un set de date semnificativ mai mare și un algoritm mai complex pentru a antrena un model. Deși antrenarea modelelor de învățare profundă ar putea fi realizată pe hardware de calitate pentru consumatori, procesoare specializate, cum ar fi TPU-urile sunt adesea folosite pentru a economisi o cantitate semnificativă de timp.

Tipuri de probleme

Învățarea automată și algoritmii de învățare profundă sunt mai potrivite pentru a rezolva diferite tipuri de probleme. Învățarea automată este cea mai potrivită pentru probleme mai simple și mai liniare, cum ar fi:

• Clasificare: Clasifică ceva în funcție de caracteristici și atribute.
• Regresia: preziceți următorul rezultat pe baza modelelor anterioare găsite pe caracteristicile de intrare.
• Reducerea dimensionalității: Reduceți numărul de caracteristici, păstrând în același timp ideea de bază sau esențială a ceva.
• Clustering: Grupați lucruri similare pe baza caracteristicilor fără cunoștințe despre clase sau categorii deja existente.

Algoritmii de învățare profundă sunt mai bine folosiți pentru probleme complexe pe care ați avea încredere că le face un om. Astfel de probleme ar include:

• Recunoașterea imaginii și a vorbirii: Identificați și clasificați obiecte, fețe, animale etc., în cadrul imaginilor și al videoclipurilor.
• Sisteme autonome: controlați/conduceți autonom mașini, roboți și drone cu intervenție umană limitată sau fără intervenție umană.
• Boti de joc AI: Faceți AI să joace, să învețe și să îmbunătățească strategiile pentru a câștiga jocuri competitive, cum ar fi șah, Go și Dota 2.
• Procesarea limbajului natural: Înțelegeți limbajul uman atât în ​​text, cât și în vorbire.

Deși probabil ați putea rezolva probleme simple și liniare cu algoritmi de învățare profundă, aceștia sunt cei mai potriviti pentru algoritmi de învățare automată, deoarece necesită mai puține resurse pentru a rula, au seturi de date mai mici și necesită o pregătire minimă timp.

Există și alte subdomenii de învățare automată

Acum înțelegeți diferența dintre învățarea automată și învățarea profundă. Dacă sunteți vreodată interesat să vă antrenați propriul model, rețineți că învățarea profundă este doar un domeniu din mașină de învățare, dar ar putea exista și alte subdomenii de învățare automată care s-ar potrivi mai bine cu problema pe care o încercați rezolva. Dacă da, atunci învățarea altor subdomenii de învățare automată ar trebui să vă sporească eficiența pentru a rezolva o problemă.