HTCinside


Дубоко учење наспрам машинског учења: у чему је разлика?

Одједном, сви причају о дубоком учењу и машинском учењу, без обзира да ли разумеју разлике или не! Без обзира да ли сте активно пратили науку о подацима или не - чули бисте ове термине.

Садржај

Дубоко учење против машинског учења

Машинско учење

Машинско учење користи групу алгоритама за анализу и тумачење података, учење из њих и подршку разумевању, доносећи најбоље могуће одлуке. С друге стране, дубоко учење структурира алгоритме у више слојева како би се направила „вештачка неуронска мрежа“. Ова неуронска мрежа може да учи из информација и сама доноси интелигентне одлуке.

Шта је дубоко учење?

Концепт дубоког учења није нов. То је преокренуто већ неколико година. Али ових дана, уз сву хипе, дубоко учење добија више пажње.

Конвенционалне методе машинског учења имају тенденцију да подлегну променама у окружењу, док се дубоко учење прилагођава тим променама сталним повратним информацијама и побољшавањем модела. Дубоко учење је знатно олакшано неуронским мрежама које опонашају неуроне у људском мозгу и уграђеном вишеслојном архитектуром (мало видљивих и неколико скривених).



То је компликована врста машинског учења која прикупља податке, учи из њих и оптимизује модел. Често су неки проблеми толико сложени да је људском мозгу практично немогуће да их схвати, па је стога програмирање натегнута мисао.

Примитивне врсте Сири и Гоогле помоћника су одговарајући примери програмираног машинског учења јер се сматрају корисним у њиховом програмираном спектру. Док, Гоогле-ов дубоки ум може бити највећи пример процеса дубоког учења. У суштини, дубоко учење значи машину која сама учи на више метода покушаја и грешака. Често и по пар стотина милиона пута!

Читати:7 најбољих лаптопова за науку о подацима и анализу података

Шта је машинско учење?

То је подскуп вештачке интелигенције која користи статистичке стратегије за формирање машине која учи без експлицитног програмирања користећи преовлађујући скуп знања. Настао је из проучавања препознавања образаца у АИ. Другим речима, он се такође може дефинисати као подскуп вештачке интелигенције која укључује креирање алгоритама који се могу модификовати без људске интервенције да би обезбедили жељени резултат – тако што се хране кроз структуриране податке.

Када користити дубоко учење?

  • Ако сте фирма са гомилом знања из које можете извући интерпретације.
  • Ако морате да решавате проблеме који су превише сложени за машинско учење.
  • Ако ћете потрошити тоне рачунарских ресурса и трошкова за покретање хардвера и софтвера за обуку мрежа дубоког учења.

Када користити машинско учење?

  • Ако имате податке који ће бити структурирани и желите да обучите алгоритме за машинско учење.
  • Ако желите да искористите предности вештачке интелигенције да бисте се повећали пре конкуренције.
  • Најбоље технике машинског учења помажу у аутоматизацији различитих пословних операција, укључујући биометријску идентификацију, оглашавање, маркетинг и прикупљање знања и помажу да се искористе велике могућности на дужи рок.

Витална разлика између машинског учења и дубоког учења

  1. Главна разлика између дубоког учења и машинског учења произилази из начина на који се подаци представљају систему. Алгоритми машинског учења скоро увек захтевају структуриране податке, док мреже дубоког учења верују у слојеве АНН-а (вештачке неуронске мреже).
  2. Алгоритми машинског учења су направљени да „науче“ да покушавају да раде ствари тако што ће разумети означене податке, а затим их користити за снабдевање различитих излаза са више скупова знања. Међутим, они морају бити поново обучени кроз људску интервенцију када одређени резултат није онај који је наведен.
  3. Мреже дубоког учења не захтевају никакву људску интервенцију јер угнежђени слојеви унутар неуронских мрежа стављају податке кроз хијерархију различитих концепата, који на крају уче кроз своје грешке. Међутим, они су подвргнути погрешним резултатима ако стандард знања није у реду.

Пошто алгоритми машинског учења захтевају означене податке, нису погодни за откривање сложених упита који укључују огромну количину знања.

Над вама

Дубоко учење је компликована врста машинског учења која је згодна када су информације којима се треба бавити неструктуриране и колосалне. Дакле, дубоко учење може да реши већи број проблема са већом лакоћом и ефикасношћу. Кроз овај чланак смо добили преглед и поређење између техника дубоког учења и машинског учења.