Uczenie głębokie i uczenie maszynowe to dwie ważne dziedziny sztucznej inteligencji. Ale czym się różnią?
W ostatnich latach dziedzina sztucznej inteligencji (AI) odnotowała szybki wzrost, napędzany kilkoma czynnikami w tym tworzenie procesorów ASIC, zwiększone zainteresowanie i inwestycje ze strony dużych firm oraz dostępność duże dane. A ponieważ OpenAI i TensorFlow są dostępne publicznie, wiele mniejszych firm i osób prywatnych ma postanowili dołączyć i trenować własną sztuczną inteligencję poprzez różne uczenie maszynowe i głębokie uczenie się algorytmy.
Jeśli jesteś ciekawy, czym jest uczenie maszynowe i uczenie głębokie, jakie są między nimi różnice oraz jakie są wyzwania i ograniczenia związane z ich używaniem, to jesteś we właściwym miejscu!
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji, która szkoli komputery w zakresie inteligentnego przewidywania i podejmowania decyzji bez jawnego programowania. W zależności od algorytmu uczenia, uczenie maszynowe może trenować model za pomocą prostych reguł „jeżeli-to”, złożonych równań matematycznych i/lub architektur sieci neuronowych.
Wiele algorytmów uczenia maszynowego używa ustrukturyzowanych danych do uczenia modeli. Dane strukturalne to dane uporządkowane w określonym formacie lub strukturze, takiej jak arkusze kalkulacyjne i tabele. Trenowanie modelu za pomocą danych strukturalnych umożliwia szybsze trenowanie i mniejsze wymagania dotyczące zasobów, a także zapewnia programistom jasne zrozumienie, w jaki sposób model rozwiązuje problemy.
Modele uczenia maszynowego są często wykorzystywane w różnych branżach, takich jak opieka zdrowotna, handel elektroniczny, finanse i produkcja.
Co to jest głębokie uczenie się?
Głębokie uczenie się to poddziedzina uczenia maszynowego, która koncentruje się na modelach szkoleniowych poprzez naśladowanie sposobu uczenia się ludzi. Ponieważ zestawienie bardziej jakościowych fragmentów informacji nie jest możliwe, opracowano głębokie uczenie się, aby poradzić sobie ze wszystkimi nieustrukturyzowanymi danymi, które należy przeanalizować. Przykładami nieustrukturyzowanych danych mogą być obrazy, posty w mediach społecznościowych, filmy i nagrania audio.
Ponieważ komputery mają trudności z dokładnym zidentyfikowaniem wzorców i relacji z nieustrukturyzowanymi dane, modele wyszkolone za pomocą algorytmów głębokiego uczenia wymagają więcej czasu, wymagają ogromnych ilości danych, I wyspecjalizowane procesory szkoleniowe AI.
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych utrudnia również zrozumienie głębokiego uczenia się, ponieważ dane wejściowe przechodzą przez złożony, nieliniowy i wielowymiarowy algorytm, w którym trudno jest ustalić, w jaki sposób sieć neuronowa dotarła do swojego wyjścia lub odpowiedź. Modele głębokiego uczenia się stały się tak trudne do zrozumienia do tego stopnia, że wielu zaczęło je nazywać czarne skrzynki.
Modele głębokiego uczenia są wykorzystywane do złożonych zadań, które normalnie wymagają człowieka, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, autonomiczna jazda i rozpoznawanie obrazu.
Różnica między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim
Uczenie maszynowe i uczenie głębokie to dwie ważne dziedziny sztucznej inteligencji. Chociaż obie metodologie były używane do trenowania wielu przydatnych modeli, mają one swoje różnice. Tu jest kilka:
Złożoność algorytmów
Jedną z głównych różnic między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim jest złożoność ich algorytmów. Algorytmy uczenia maszynowego zazwyczaj używają prostszych i bardziej liniowych algorytmów. Z kolei algorytmy głębokiego uczenia się wykorzystują sztuczne sieci neuronowe, co pozwala na wyższy poziom złożoności.
Ilość wymaganych danych
Głębokie uczenie wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do tworzenia korelacji i relacji z danymi. Ponieważ każdy fragment danych będzie miał inną charakterystykę, algorytmy głębokiego uczenia często wymagają dużych ilości danych, aby dokładnie zidentyfikować wzorce w zbiorze danych.
Z drugiej strony uczenie maszynowe będzie wymagało znacznie mniejszych ilości danych do podejmowania w miarę trafnych decyzji. Ponieważ algorytmy uczenia maszynowego są często prostsze i wymagają mniejszej liczby parametrów, modele wyszkolone za pomocą algorytmów uczenia maszynowego mogą zadowolić się mniejszym zestawem danych.
Interpretowalność
Uczenie maszynowe wymaga ustrukturyzowanych danych, a także ścisłej interwencji programisty w celu stworzenia skutecznych modeli. Ułatwia to interpretację uczenia maszynowego, ponieważ programiści często biorą udział w procesie szkolenia sztucznej inteligencji. Poziom przejrzystości plus mniejszy zestaw danych i mniej parametrów ułatwia zrozumienie, jak działa model i podejmuje decyzje.
Głębokie uczenie się wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do uczenia się na nieustrukturyzowanych danych, takich jak obrazy, filmy i dźwięk. Zastosowanie złożonych sieci neuronowych sprawia, że programiści nie są w stanie zrozumieć, w jaki sposób model był w stanie podjąć decyzję. Z tego powodu algorytmy głębokiego uczenia są często uważane za modele „czarnej skrzynki”.
Wymagane zasoby
Jak omówiono wcześniej, algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się wymagają różnych ilości danych i złożoności. Ponieważ algorytmy uczenia maszynowego są prostsze i wymagają znacznie mniejszego zestawu danych, model uczenia maszynowego można by trenować na komputerze osobistym.
Z kolei algorytmy głębokiego uczenia wymagałyby znacznie większego zestawu danych i bardziej złożonego algorytmu do uczenia modelu. Chociaż trenowanie modeli głębokiego uczenia się można przeprowadzić na sprzęcie klasy konsumenckiej, często stosuje się wyspecjalizowane procesory, takie jak TPU, aby zaoszczędzić znaczną ilość czasu.
Rodzaje problemów
Algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się lepiej nadają się do rozwiązywania różnego rodzaju problemów. Uczenie maszynowe najlepiej nadaje się do prostszych i bardziej liniowych problemów, takich jak:
- Klasyfikacja: klasyfikuj coś na podstawie cech i atrybutów.
- Regresja: Przewiduj następny wynik na podstawie poprzednich wzorców znalezionych w obiektach wejściowych.
- Redukcja wymiarowości: Zmniejsz liczbę funkcji, zachowując rdzeń lub zasadniczą ideę czegoś.
- Grupowanie: Grupuj podobne rzeczy na podstawie cech bez znajomości już istniejących klas lub kategorii.
Algorytmy głębokiego uczenia są lepiej wykorzystywane w przypadku złożonych problemów, które można powierzyć człowiekowi. Takie problemy obejmowałyby:
- Rozpoznawanie obrazu i mowy: Identyfikuj i klasyfikuj obiekty, twarze, zwierzęta itp. na obrazach i filmach.
- Systemy autonomiczne: Samodzielnie kontroluj / prowadź samochody, roboty i drony z ograniczoną interwencją człowieka lub bez niej.
- Boty do gier AI: Spraw, aby sztuczna inteligencja grała, uczyła się i ulepszała strategie w wygrywaniu gier rywalizacyjnych, takich jak szachy, Go i Dota 2.
- Przetwarzanie języka naturalnego: rozumie ludzki język zarówno w tekście, jak i w mowie.
Chociaż prawdopodobnie można rozwiązywać proste i liniowe problemy za pomocą algorytmów głębokiego uczenia się, najlepiej się do nich nadają algorytmy uczenia maszynowego, ponieważ wymagają mniej zasobów do działania, mają mniejsze zbiory danych i wymagają minimalnego szkolenia czas.
Istnieją inne podpola uczenia maszynowego
Teraz rozumiesz różnicę między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim. Jeśli kiedykolwiek będziesz zainteresowany trenowaniem własnego modelu, pamiętaj, że uczenie głębokie to tylko jedna domena w maszynie learning, ale mogą istnieć inne subdomeny uczenia maszynowego, które lepiej pasowałyby do problemu, który próbujesz rozwiązać rozwiązywać. Jeśli tak, to poznanie innych subdomen uczenia maszynowego powinno zwiększyć Twoją skuteczność w rozwiązywaniu problemu.