Globoko učenje vs. Strojno učenje: Kakšna je razlika?

V zadnjih letih je področje umetne inteligence (AI) doživelo hitro rast, ki jo je poganjalo več dejavnikov vključno z ustvarjanjem procesorjev ASIC, povečanim zanimanjem in naložbami velikih podjetij ter razpoložljivostjo veliki podatki. In z OpenAI in TensorFlow, ki sta na voljo javnosti, imajo številna manjša podjetja in posamezniki odločili, da se pridružijo in usposobijo lastno umetno inteligenco z različnimi strojnimi in globokimi učenji algoritmi.

Če vas zanima, kaj sta strojno in globoko učenje, njune razlike ter izzivi in ​​omejitve njune uporabe, potem ste na pravem mestu!

Kaj je strojno učenje?

Strojno učenje je področje v okviru umetne inteligence, ki usposablja računalnike za inteligentno napovedovanje in sprejemanje odločitev brez eksplicitnega programiranja. Odvisno od algoritma usposabljanja lahko strojno učenje usposobi model s preprostimi pravili če-potem, zapletenimi matematičnimi enačbami in/ali arhitekturami nevronskih mrež.

Mnogi algoritmi strojnega učenja uporabljajo strukturirane podatke za usposabljanje modelov. Strukturirani podatki so podatki, organizirani v določeni obliki ali strukturi, kot so preglednice in tabele. Usposabljanje modela s strukturiranimi podatki omogoča hitrejše čase usposabljanja in manjše zahteve po virih ter zagotavlja razvijalcem jasno razumevanje, kako model rešuje težave.

Modeli strojnega učenja se pogosto uporabljajo v različnih panogah, kot so zdravstvo, e-trgovina, finance in proizvodnja.

Kaj je globoko učenje?

Globoko učenje je podpodročje strojnega učenja, ki se osredotoča na modele usposabljanja s posnemanjem tega, kako se ljudje učijo. Ker tabeliranje bolj kakovostnih delov informacij ni mogoče, je bilo razvito globoko učenje za obravnavo vseh nestrukturiranih podatkov, ki jih je treba analizirati. Primeri nestrukturiranih podatkov so slike, objave v družabnih medijih, videi in zvočni posnetki.

Ker računalniki težko natančno prepoznajo vzorce in odnose od nestrukturiranih podatki, modeli, ki so usposobljeni z algoritmi globokega učenja, potrebujejo dlje časa za usposabljanje, potrebujejo ogromne količine podatkov, in specializirani vadbeni procesorji AI.

Zaradi uporabe umetnih nevronskih mrež je globoko učenje tudi težko razumljivo, ker gre vhod skozi zapleteno, nelinearni in visokodimenzionalni algoritem, kjer postane težko ugotoviti, kako je nevronska mreža prišla do svojega izhoda oz. odgovor. Modeli globokega učenja so postali tako težko razumljivi do te mere, da so jih mnogi začeli označevati kot črne skrinjice.

Modeli globokega učenja se uporabljajo za zapletene naloge, ki običajno zahtevajo človeka, kot so obdelava naravnega jezika, avtonomna vožnja in prepoznavanje slik.

Razlika med strojnim učenjem in globokim učenjem

Strojno učenje in globoko učenje sta dve pomembni področji v okviru umetne inteligence. Čeprav sta bili obe metodologiji uporabljeni za usposabljanje številnih uporabnih modelov, imata svoje razlike. Tukaj je nekaj:

Kompleksnost algoritmov

Ena glavnih razlik med strojnim učenjem in globokim učenjem je zapletenost njunih algoritmov. Algoritmi strojnega učenja običajno uporabljajo enostavnejše in bolj linearne algoritme. Nasprotno pa algoritmi globokega učenja uporabljajo uporabo umetnih nevronskih mrež, ki omogočajo višje ravni kompleksnosti.

Količina zahtevanih podatkov

Globoko učenje uporablja umetne nevronske mreže za ustvarjanje korelacije in odnosov z danimi podatki. Ker ima vsak del podatkov drugačne značilnosti, algoritmi globokega učenja pogosto zahtevajo velike količine podatkov za natančno prepoznavanje vzorcev v naboru podatkov.

Po drugi strani bo strojno učenje zahtevalo bistveno manjše količine podatkov za dokaj natančne odločitve. Ker so algoritmi strojnega učenja pogosto enostavnejši in zahtevajo manj parametrov, bi se lahko modeli, usposobljeni z algoritmi strojnega učenja, zadovoljili z manjšim naborom podatkov.

Interpretabilnost

Strojno učenje zahteva strukturirane podatke in tesno posredovanje razvijalcev za izdelavo učinkovitih modelov. Zaradi tega je strojno učenje lažje interpretirati, saj so razvijalci pogosto del procesa pri usposabljanju AI. Raven preglednosti ter manjši nabor podatkov in manj parametrov olajšajo razumevanje delovanja modela in sprejemanja odločitev.

Globoko učenje uporablja umetne nevronske mreže za učenje iz nestrukturiranih podatkov, kot so slike, videi in zvok. Zaradi uporabe kompleksnih nevronskih mrež razvijalci nimajo pojma, ko gre za razumevanje, kako je model lahko prišel do svoje odločitve. Zato se algoritmi globokega učenja pogosto obravnavajo kot modeli "črne skrinjice".

Potrebni viri

Kot smo že omenili, algoritmi strojnega in globokega učenja zahtevajo različne količine podatkov in zapletenost. Ker so algoritmi strojnega učenja enostavnejši in zahtevajo bistveno manjši nabor podatkov, bi lahko model strojnega učenja učili na osebnem računalniku.

Nasprotno pa bi algoritmi globokega učenja zahtevali znatno večji nabor podatkov in bolj zapleten algoritem za usposabljanje modela. Čeprav bi bilo mogoče usposobiti modele globokega učenja na strojni opremi potrošniškega razreda, se pogosto uporabljajo specializirani procesorji, kot so TPU, da prihranijo veliko časa.

Vrste težav

Algoritmi strojnega in globokega učenja so bolj primerni za reševanje različnih vrst problemov. Strojno učenje je najbolj primerno za enostavnejše in bolj linearne probleme, kot so:

• Razvrstitev: Razvrsti nekaj na podlagi lastnosti in lastnosti.
• Regresija: Predvidite naslednji rezultat na podlagi prejšnjih vzorcev, najdenih na vhodnih funkcijah.
• Zmanjšanje dimenzij: Zmanjšajte število funkcij, hkrati pa ohranite jedro ali bistveno idejo nečesa.
• Grozdenje: Združite podobne stvari skupaj na podlagi funkcij brez poznavanja že obstoječih razredov ali kategorij.

Algoritme globokega učenja je bolje uporabiti za kompleksne probleme, za katere bi zaupali človeku. Takšne težave bi vključevale:

• Prepoznavanje slike in govora: Prepoznajte in razvrstite predmete, obraze, živali itd. znotraj slik in videa.
• Avtonomni sistemi: Avtonomno krmilite/vožite avtomobile, robote in brezpilotna letala z omejenim človeškim posredovanjem ali brez njega.
• Boti za igre z umetno inteligenco: Naj AI igra, se uči in izboljša strategije pri zmagovanju v tekmovalnih igrah, kot so šah, Go in Dota 2.
• Obdelava naravnega jezika: Razume človeški jezik v besedilu in govoru.

Čeprav bi verjetno lahko rešili preproste in linearne probleme z algoritmi globokega učenja, so ti najprimernejši za algoritme strojnega učenja, saj za delovanje potrebujejo manj sredstev, imajo manjše nabore podatkov in zahtevajo minimalno usposabljanje čas.

Obstajajo še druga podpolja strojnega učenja

Zdaj razumete razliko med strojnim učenjem in globokim učenjem. Če vas bo kdaj zanimalo usposabljanje lastnega modela, ne pozabite, da je globoko učenje le ena domena znotraj stroja učenja, vendar morda obstajajo druge poddomene strojnega učenja, ki bi bolje ustrezale težavi, ki jo poskušate rešiti rešiti. Če je tako, bi moralo učenje drugih poddomen strojnega učenja povečati vašo učinkovitost pri reševanju težave.